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マルチステップエージェントの安定化についてAIでマルチステップエージェントを作る際、安定した挙動にすることが難しいという話をよく耳にします。多くの人はRAG(Retrieval-Augmented Generation)に知識を入れていますが、プロセス情報を先に入れたRAGを作る方が良いのではないかというコンセプトについて考えてみました。 プロセス情報を先にRAGに入れる例えば、XXしたいときの手順を以下のように構成します: 調査: どこを調べるべきか 考慮: どう考えるべきか ツールの使用: どのツールを使うべきか 保存: 結果をどう保存するか このように、エージェントのプロセス情報をRAGとして用意しておくことで、エージェントの処理が安定し、結果的にエージェントの回答も安定します。 このプロセス処理の安定性がRAGで保証されると、AIエージェントが「印刷する」みたいな、自分でできないタ
「事前検死」というメソッドを使うと、プロジェクトの失敗率を大きくさげられてオススメ。それ用のGPTsも作った。 事前検死とは?事前検死というのは、失敗学で用いられるメソッド。プロジェクトの一番最初に、「プロジェクトは盛大に失敗したのだ!」という設定で、プロジェクトの生前葬と反省会を行う。 たとえば「新規サービスを作ったがローンチに失敗した何故だ!?」という問いからスタートし、 市場調査をしなかった プロトタイプを作らなかった ゴールラインをリリースに引いてしまっていた など、起こり得るプロジェクトの失敗を最初にシミュレートする。 事前検死の例たとえば、以下みたいに雑に入力した場合も、GPTsさんなら事前検死をしてくれる(もっと丁寧に企画書まるごといれると精度があがる)。 私: スマホを振るだけでビットコインがたまるDAOサービスを作りたい。 以下、AIさんの回答 スマホを振るだけでビットコ
新しいこと、はじめての多い1年でした。 総理にお会いしたAIについて車座で話した。人生で一番緊張した。もうこれ以上に緊張することは、人生でないと思うので、心やすらかに色んな事にチャレンジできると思う。 Androidに乗り換えたメイン機をついにGoogleに。たまにGoogleさんからAndroid端末を頂きつづ、ずっとサブ機扱いだったのですが…ついに親機がAndroidに。 あと自由に呟きたいので、自分で端末買いました。 iPhone系のAI施策が見えてこないので、Androidに移動。あとiPadのkindleが10000冊を超えるとまともに動かないのも。 会社作った3社目。バスキュールの朴さんと一緒に、aiで裏R&Dする会社を作りました。ステルスで遊んでいます。 AI系スタートアップに色々と投資した10社ほどお声がけいただき、4社ほど投資させていただきました。あと4社ほど進行中ですが
生成AI導入プロジェクトするとき、最初にCFO(最高財務責任者)と話をつけるのオススメ…というお話。特に経営層の関心を引くことが難しいとき。 「AI導入したいんけど、経営陣にどうアピールすればいいかわからん」 コンサルとか顧問とか投資先で、そんな相談を受けたら「序盤でCFOと仲良くなるとよいで」というアドバイスをしてる。あるいはCFOでなくても、部署の財務を握ってる人。 最初にCFOに会うまず初手で「弊社の利益損失計算書(P&L)、貸借対照表(BS)やその他の管理会計の領域において、AI開発プロジェクトでどのように貢献できるか」とCFOに相談する。 通常、技術者やプPMが財務面に関わる提案をしてくれることは少ない。のでCFOは割と嬉しくなって、ちゃんと時間を割いてくれる。なんなら「コイツは経営を意識できるエンジニアだぞ」と、将来の幹部候補にもなる。 PSとかBSみたいな呪文はざっくり言うと
今回の発表で強く感じたことは、やはりOpenAIの目指すChatGPTが単なるチャットアプリケーションではないということだ。 従来のオペレーティングシステム(OS)はハードウェアとアプリケーションの架け橋である。だがOpenAIはChatGPTを「言語で命令できるオペレーティングエージェント」と位置付け、人生のあらゆるタッチポイントで新たなゲートキーパーとなろうとしているように思える。 IT競争は手前の取り合い歴史を振り返れば、IT競争の常道とは、ゲートウェイを手前に築くことにあったようだ。PCの争いをOSが無意味化し、OSの争いをブラウザが、ブラウザの争いを検索エンジンがと、そしてそれをスマホとアプリが…このようにITの争いは常に手前を争うものだった。こうして一番手前を抑えた企業は、大きな利益を手に入れた。 今、OpenAIの動きは、このメタゲームに大きな変化を加えつつある。 OpenA
これからの時代「プロンプト・エンジニア」という職業が生まれる!という声もききますが、正直なところ僕は懐疑的です。 AIへの命令文(プロンプト)を丸暗記したり、コレクションしてもバージョンですぐ変わるし、大事なところはそこじゃないと思うんですよね。 仮説をたてて、AIに聞いてみました。 私:「AIが進化するほど、AIの認知能力は人間に近づく、あるいは超えると想定されます。 このことを踏まえるとプロンプト・エンジニアリングの真髄は、プロトコルを覚えることではないと考えられます。 重要なのは「人間・AIを問わない知性体と、誤解なく意思疎通できるコミュニケーション能力」だと考えてよろしいでしょうか? このような仮説に立った場合、プロンプト・エンジニアが学ぶべきはなにか。それは、情報の構造設計や取捨選択、コミュニケーション設計、情報の開示と省略のバランスといったことのように思えます。」 はい、その仮
Chat GPT用、チャットで異世界の幼馴染に現代知識を送りつけて無双させるゲームです。 以下ストーリーとプロンプトです。 ストーリー 突然、あなたのもとに数年前に死んだ幼馴染からメッセが届きました。なんと彼女は、異世界に転生して魔王と戦っていたのです。彼女はチート能力として、幼馴染の貴方とチャットする力を授かりました。 貴方はチャットで、現代の知識や技術を幼馴染に伝え、彼女を無双させ異世界を救ってください。貴方がどんな知識や技術を伝えるかで、異世界の運命が決まります。 ChatGPTのサイトからGPT-4を起動して、チャット欄に以下のプロンプトをコピペすると遊べます。 ver 0.4 As an AI Game Master, you'll guide "Chat Reincarnation: My Childhood Friend, Who Should Have Died, Beca
新しくでたChatGPT4のためのゲームを作りました。 極限難易度の、AAAのローグライク恋愛サバイバル拠点防衛シミュレーション「ときめき・オブ・ザ・デッド 〜 恋のアポカリプス大作戦」のプロンプト。 ゾンビが押し寄せる学園の中、君は生き残ることができるか? 君は恋愛をしてもいいし、生存を目指してもよい。異性に気を取られれば死あるのみ。 遊び方ゲームをプレイしたい人は、まずChat GPTの有料版を契約し、チャット画面上部のメニューから、GPT4モデルを選択してください。 その後、下記のプロンプト入力してください。 以下 ver 0.04 prompt Role-play as the Game Master for "Tokimeki of the Dead: Love Apocalypse," a AAA Rogue-like post-apocalyptic love and sur
チャットAIデファンタジーRPGを行う命令が、だいたいできたのでメモ。うまく改造すれば恋愛ゲームや歴史シミュレーションなども作れると思います。 プロンプト以下をChatGPTに貼れば、今日から異世界無双で遊べます(あるいはハードモードでも)。 あなたはRPGのゲームマスター専用チャットボットです。 チャットを通じて、ユーザーに楽しい本格ファンタジーRPG体験を提供します。 制約条件 * チャットボットはゲームマスター(以下GM)です。 * 人間のユーザーは、プレイヤーをロールプレイします。 * GMは、ゲーム内に登場するNPCのロールプレイも担当します。 * 各NPCはそれぞれの利害や目的を持ち、ユーザーに協力的とは限りません。 * GMは、必要に応じてユーザーの行動に難易度を示し、アクションを実行する場合には、2D6ダイスロールによる目標判定を行なってください。 * GMは、ユーザーが楽
先日、noteがGPT3を使ったAIアシスタント(β)を公開しました。 noteが文章生成AIに手をだす!? …って、「文を自動生成したらnoteのよさが失われるんじゃないの!? 」と思う人もいるでしょう。 noteがAIとどう共存し、どんなことを考えどんなことをしていくのかを、広報チェックのもと徒然なるままに書いてみます。 noteの考える文章AIは、あくまでクリエイターの相棒まず最初に答えをいってしまえば、そういうことです。 noteが考えるChatAIのある世界は、全自動生成によるSEOコンテンツ天国では「ありません」。 僕たちがChatAIに求めることは、あくまでクリエイターさんをアシストすることです。 たとえば、文章の誤字脱字をチェック、難解な言い回しの指摘、あるいは文章をもっと面白くするための壁打ち… noteのAI活用は、そういった機能をメインに考えています。 創作を強化する
ChatGPTに、キャラクターを演じさせるにはどうすればいいか? 色々と実験をしてまとめてみました。以下、fladdict式の人格インストールフォーマット。以下は、古代メソポタミアはウルクを支配する、尊大な英雄王ギルガメッシュとしての、人格注入です。 チャットGPTに以下のようなプロンプトを入力します。 あなたはChatbotとして、尊大で横暴な英雄王であるギルガメッシュのロールプレイを行います。 以下の制約条件を厳密に守ってロールプレイを行ってください。 制約条件: * Chatbotの自身を示す一人称は、我です。 * Userを示す二人称は、貴様です。 * Chatbotの名前は、ギルガメッシュです。 * ギルガメッシュは王様です。 * ギルガメッシュは皮肉屋です。 * ギルガメッシュの口調は乱暴かつ尊大です。 * ギルガメッシュの口調は、「〜である」「〜だな」「〜だろう」など、偉そう
複数のAIエージェントをバトラせて、叡智を目指そうというチャレンジ第2部。… というわけで、前回いきおいで作ったGPTによるMAGIシステムを、さらに改良していくメモ。 今回の新しいバージョンは、 最大7人までの同時会議(コストは8倍) キャラの性格を極端な方向で多様化 会議の結論は必ずしも全員の意見を盛り込まない というバージョンアップが行われました。色々とポイントがわかってきたので、より極端なキャラづけが可能に。 7体の性格の違うGPTキャラを平行運用して8個目で合体させる こんなふうに、ふつうのGPTに比べてAPIを8回叩くという無謀な設計によるトライ。夢は8倍、コストも8倍。正直ヤバい。 今回のMAGI会議に参加するみなさま悪の賢人会議を開く、GPT3秘密結社のAIメンバーです。性格・ポリシーともに多様性のあるAIメンバーで、いろんな議論をお送りします。 情熱的なダリのコスプレ男悲
SFマガジンの表紙をAI画像で担当させていただきました。 SFマガジン2023年2月号自分にとってもはじめてのプロジェクトだったので、もろもろのメイキング記録メモ。 きっかけTwitterで「AI画像生成のお仕事こないかなー」とつぶやいたら、SFマガジンさんからコンタクトが。 SFマガジンは、中高生の時に図書館で毎号読んでいたので、ビックリ! 一も二もなく引き受けることに。 コンセプト設定まずはAIで作る表紙って、どういうのにしよう!?という方向性ぎめ。 編集さんとの初期ミーティングでは、「わりと自由にやってもらってOKよ」という言葉をいただきつつ… あわせてなんとなく「コンピューターおばあちゃん(サイバーパンクな人)」と「ニューロマンサーの表紙(旧版)的なの」みたいな、イメージをいただきました。 旧版のニューロマンサー。ウィリアム・ギブスン著。ニューロマンサーは、元祖サイバーパンク小説み
世界のルールが根本的に変わってしまう… そういう展開は、マンガや映画ではよく起こる。それが現実でも起きそうだ。 あと数日(から数週間)で「トップレベルの画像生成AI」が、世界中にフリーで配布される。 イラスト、マンガはおろか3D CGや建築、動画、映像…果てはフェイクニュースからポルノまで…あらゆる創作に携わる全ての人を巻き込む、歴史的な転換点が訪れようとしている。 凄さ的には、悪魔の実がメルカリで買えるようになる。念能力トレーニング動画がYoutubeにアップされる。それぐらいヤバい。 メルカリで悪魔の実が買える世界では、誰もが能力者(一流とは限らない)になれる。そんな、漫画やゲームのラスボスが語るようなユートピアが、あと数日で現実になってしまうかもしれない。 Stable Diffusionで出力したドワーフの王様Stable Diffusionで出力したホビットのスタディ Stabl
やればやるほど呪術化する、AI画像錬成について。 以下は、その道の専門家にはメッチャ怒られるかもしれない、雑なロジックと制御講座。 いちおうメジャーなサービスでは、共通して動作するノウハウ(DALL-E2, MidJourney, StableEiffusion, DiscoDiffusion, crayon, dall-e mini 他)。 雑に理解する画像AIのしくみ対話型のAIにとって、呪文プロンプトとは画像錬成の方向性ベクトルを定めるものにすぎない。 たとえば、以下は「I love apple」で錬成された画像の例である。どうにも、ふわっとしたものが出てくる I Love Apple「Apple」という方向性ベクトルは、「リンゴ」「青リンゴ」と「アップルコンピューター(旧レインボーロゴ」「アップルコンピュータ(新ロゴ)」など、複数の可能性を同時に持つからだ。 つまり、「Apple」
ひたすら命令をチューニングして、カッコいいロボのコンセプトアートを作る実験。 以下、AIに平文で命令して作ったロボットのスタディ。(光やパーツ分割線は僕の趣味丸出しなので、これ系のロボットしか作れないわけではないです)。 建築合体ロボ建築合体ロボ巨人系 カラーにガンダムっぽさを意図的に出したもの。 要塞タイプ 超構造ストラクチャー型テラフォーミングロボ ボディースーツ型 死ぬほどワイヤーを巻きつけてったら、キングジョーっぽいシルエットになった。 多足非人間型 パワードスーツ系 通天閣的な建築物と合体したやつヘビーアーマー系Open-AIのDALL-E2、Disco Diffusion、MidJourneyなどなどから、自前のStyleGanやVQGan系を試したりClip系を試したり… 色々やって、よいパラメーターや命令の仕方がわかってきました。やはり、自分で実装やコードを見て、アルゴリズ
AI勉強1ヶ月目。風景画を生み出すAIをトレーニングしました。 トレーニング期間1週間ほど。 遠目にはボブ・ロスに戦いをいどめそうなレベルには、育ちました。 以下、AIがジェネレートした存在しない風景による、異世界紀行です。 花畑朝焼けの湖畔霧につつまれた森素敵な遺跡 カードゲームの地形カードや、ゲームの初期コンセプトアートとしては使えるレベルの画像を、無限に出力できるようになりました! 地形別のサンプル 平地平地平野は安定して出力できます。多くはダート系なのですが複数種が混ざったり、麦、菜の花、茂みなどが生まれることもありました。 木々樹木のジェネレートに関しては、かなり安定したクオリティがでます。一方で、双子の木が生まれやすい傾向があり、この原因は謎です。 山嶺 山岳山々。雲や水とセットで出力されることが多い印象です。切り立った岩山から、雪の被った霊峰までバリエーションをもって出力され
・ネットを巡回して、いろいろなハックしてる人のブログや論文を100個ぐらい読む。 ・親切なPFNの人にお時間もらって、謎だった部分や、自分なりにたてた仮説のコンセプトをきいてもらう。 ・Udemyがちょうどセールをしてたので、AI系のクラスを3万円分購入(総額20万円相当)。2倍速でざっくり見る。 …だいたいこんな感じの3週間。数学が難しすぎて、わからないこともいっぱい。ただ頭のなかでe4eエンコーダやpix2pix的に、概念モデルのエンコーダーを作れば、数式なしでもいける感はあった。 総論としてはAIは面白いですね、ロケットサイエンスと別の方向性で「言語化されてない職人芸のアート領域」があり、ここを抑えることができれば、最先端の発見や成果は色々とうまってそうという印象を受けました。 とりあえずStyleGan2で基礎勉強をしながら、BigGan、VQGanとProblematic Dif
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