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ChatGPTに関するvccのブックマーク (26)

  • ｢最新の生成AI｣はすでに人類の半数以上よりアタマが良い…落合陽一｢今後､人類の働き方は大きく変わる｣ すごいスピードで現在も進化している


    本物を選ぶ﹁審美眼﹂が必要 現在、数々の生成AIが生まれています。そんななか、よく質問を受けるのが﹁生成AIを上手に使いこなせる人と使いこなせない人の差﹂について。僕自身が考える、両者の一番大きな差は﹁審美眼﹂だと思います。簡単に言えば、膨大な出力とねばり強く﹁選ぶ力﹂ですね。 生成AIが10個のプロトタイプをつくったとしても、その中で採用するものを選ぶのは人間です。その際、﹁どれがいいのか﹂をきちんと精査できる目利きの力が必要になります。でも、意外とこれが難しいものです。 たとえば、動画生成AIで﹁波の動画をつくって﹂とプロンプト︵指示︶を入力し、数十秒もすれば、綺麗な波の動画が1個出来上がります。しかし、本来、波の動きというものは非常に複雑な計算によって成り立っているので、物理シミュレーションを駆使して再現しようとすると、現状の生成AIがつくった動画は、物理法則に基づかないものも多いの
    ｢最新の生成AI｣はすでに人類の半数以上よりアタマが良い…落合陽一｢今後､人類の働き方は大きく変わる｣ すごいスピードで現在も進化している

  • オープンソースモデルでも力を合わせればGPT-4oに匹敵することを示す「Mixture-of-Agents（MoA）」アーキテクチャ | AIDB

    背景 LLMは、人の好みに合わせて調整することで、より便利で一貫性のある文章を作れるようになってきました。しかし、モデルのサイズや学習データには限界があり、単純に大きくすることで性能を上げるには莫大な費用がかかります。 一方で、LLMは種類によって得意なことが違います。例えば、複雑な指示に従うのが得意なモデルや、コードを書くのが得意なモデルなどがあります。 そこで、研究者たちは新しいアイデアを思いつきました。それは、異なる得意分野を持つLLMを組み合わせることです。 例えば、複雑な指示を理解するのが得意なモデルと、プログラミングコードを生成するのが上手なモデルを組み合わせれば、より高性能で柔軟になるのではないか、と考えたのです。 これまでにも、複数のLLMを組み合わせて使う方法はいくつか提案されてきました。例えば、出力された文章の順位を変えたり、どのモデルを使うかを選んだりする方法がありま

    オープンソースモデルでも力を合わせればGPT-4oに匹敵することを示す「Mixture-of-Agents（MoA）」アーキテクチャ | AIDB

  • 加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実


    加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実 2024.06.21 Updated by Ryo Shimizu on June 21, 2024, 18:19 pmJST 世界中の企業や政府が狂ったようにNVIDIAのGPUを買い漁る流れはそろそろ潮時かもしれない。 いくつかの興味深い事象が起きているからだ。 昨日発表されたKarakuri社のLLM、﹁KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1﹂は、非常に高性能な日本語LLMだ。Karakuri社は今年の一月にも非常に高性能な70Bモデルを引っ提げて業界に旋風を巻き起こした。この最新のLLNは、日本語向けオープンLLMとしては初の﹁命令実行﹂チューニングを施されている。それだけでなく、RAGと呼ばれる、複数の知識を組み合わせてより正解に近い答えを導く技術や、Function
    加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実

  • 東京都の生成AI活用事例集にツッコミを入れてみる｜saip(さいぴ)


    この記事の概要 ・本記事は、東京都の文章生成AI利用ガイドラインに基づき、都職員による生成AIの活用事例集の評価と改善案を提案しています。 ・著者は生成AIを利用した事業でCTOを務める株式会社Trippyのsaip (@_saip_) です。 ・東京都が提供する事例集には創意工夫が見られる一方で、プロンプトの誤用や古い認識も指摘されています。 ・平易な言葉を使用し、ChatGPTの活用法について解説しており、AIを使ってストレスフリーな生活を送る方法を提案します。 ・良いプロンプトの作成方法やマークダウン記法の正しい使用方法、高品質なプロンプトの例も紹介しています。 ・AIとの効率的なコミュニケーションを促進するための具体的なテクニックが多数含まれています。 GPT-4で作成こんにちは、saip (@_saip_) です。 生成AIを利用した事業をしている株式会社TrippyでCTOを務
    東京都の生成AI活用事例集にツッコミを入れてみる｜saip(さいぴ)

  • AIを使った論文の読み方


    近年の AIの進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AIを使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readableで精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に10

  • 新・必須ガジェット。テレワークのストレスを全部解決してくれました

    新・必須ガジェット。テレワークのストレスを全部解決してくれました2024.03.28 17:00Sponsored by HiDock 三浦一紀 もう手放せない。 最近毎日のように行なっているオンライン会議。自宅にいながら、いろいろな人と打ち合わせができるのはたいへんありがたいもの。しかし、オンラインならではのストレスもあります。 たとえば音声の問題。お互いの使っているデバイスや周囲の環境などにより、声が聞こえづらくなると、何度も聞き返したりすることがストレスになります。また、オンライン会議が増えてきたことで、議事録作成の時間が膨大になってきているのも辛い。 さらに、自宅で仕事をする時間が増えると、机の上もごちゃごちゃになりがち。Webカメラにマイク、外付けディスプレイに外付けHDD、その他スマートフォン類の充電などなど、机の上はありとあらゆるケーブル類が這い回っています。作業スペースが狭

    新・必須ガジェット。テレワークのストレスを全部解決してくれました

  • 「GPT-4超え」とうわさのAI「Claude 3」を試す　仕事は任せられる？　若手記者の所感


    ﹁GPT-4超え﹂とうわさのAI﹁Claude 3﹂を試す　仕事は任せられる？　若手記者の所感︵1/2 ページ︶3月4日︵現地時間︶にリリースされたチャットAI﹁Claude 3﹂がすごい。筆者も記事の執筆を任せられないか少し試しているが、使い方によっては﹁そこそこいけるな……少なくともGPT-4よりはイケる﹂と思う程度にはしっかりしている。 過去に記事でも伝えた通り、ITmedia NEWSではChatGPTを活用した記事の制作も行っている。筆者もたまにGPT-4の力を借りて記事を作っているが、ものすごく効率化につながるかと言われれば、正直そこまでではない。10の労力が9とか8.5くらいにはなるし、それはそれですごく大事なのだが、劇的な省力化にはつながらない。さらにプロンプトを考える手間もある。その辺を加味してギリギリ黒字くらいだ。特にここ半年くらいは以前より微妙なアウトプットしか出
    「GPT-4超え」とうわさのAI「Claude 3」を試す　仕事は任せられる？　若手記者の所感
    vcc
    vcc 2024/03/15
     時事性に弱いこともあってAIは人の興味を引くような話題の切り口を発案できないように感じる。それを反映した文章構成も同様だ。アイデアの種を無尽蔵に出せる強みはあるので使うとすればそこ。  

    ●ChatGPT
    ●仕事
    ●人工知能
      
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  • ゲーム内の「村人のセリフ」をChatGPTで大量生成する方法（第1回）。RPG村人が住む世界を作るまで | テクノエッジ TechnoEdge


    生成AIをゲーム開発の現場で活用している筆者が、ゲーム内テキストの作成、中でもいわゆるRPGの村人たちのセリフの生成を一から行う流れを解説します。第1回は、とにかく作ってみて、それに条件を加え、世界を構築していくところまで。 ChatGPTがこれほど広く雑多な目的に適用できるのは未だ驚きです。このままいわゆるAGIに到達する道にあるのか、規制や資源の問題はどうなるのか、未来への関心は尽きませんが目の前の実用も重要です。 私にとっての実用は主にゲーム制作への応用で、ChatGPTやLLMを使えそうなシーンはいろいろ考えられます。たとえばゲームそのものを生成させたり、ゲームという構造をLLMで取り扱う実験などもしていますが、こうした大きな試みはまだ実用的ではありません。 すぐに実用できる用途としては﹁ゲーム内テキスト作り﹂が挙げられます。用途はLLMの本筋ですし、制作では地味に負荷の高い作業で
    ゲーム内の「村人のセリフ」をChatGPTで大量生成する方法（第1回）。RPG村人が住む世界を作るまで | テクノエッジ TechnoEdge

  • GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita


    抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI︵︶を使っていた 話を聞いてみた
    GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita

  • 話題の「ChatGPT」こんなに使えたら本当にすごい！ 目からウロコの使い方を解説｜GPTs活用事例も | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2023 秋

    話題の「ChatGPT」こんなに使えたら本当にすごい！ 目からウロコの使い方を解説｜GPTs活用事例も | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2023 秋

  • GPTsで恋愛ゲーム作ってみたらすぐ作れた割に時間がトロトロに溶けました｜花笠万夜


    花笠監督の﹁私立GPT北高校﹂でグランシュライデ2週目キャラ演じてみたんだけど、面白すぎるｗ いかん、これはハマるｗ https://t.co/jNaQSFjJoZ pic.twitter.com/dGsmjfYCdr — らけしで (@lakeside529) November 10, 2023 実際に100人ぐらいの人が現時点でプレイしてくれてますね。 ありがたいですね。 GPTsの実際の作り方まずGPT Builderを立ち上げましょう。よくわからん場所にあります。 PCで立ち上げて左上を見ましょう。 Exploreってあるよね。そこ。 そこを押すと、よくわかんないリストの一番上に﹁+﹂マークが出るじゃない。それを押すのです。 そうするとこういう画面に来ますわね。 ここで画面左側、Createのタブで普段通りつくりたいGPTをテキストで打っていってもいいんですが。。。これって結局ここ
    GPTsで恋愛ゲーム作ってみたらすぐ作れた割に時間がトロトロに溶けました｜花笠万夜

  • NAS+ChatGPTで、共有フォルダーの文書をもとに回答するAIチャットを作る【イニシャルB】

    NAS+ChatGPTで、共有フォルダーの文書をもとに回答するAIチャットを作る【イニシャルB】

  • Open Interpreterの使い方や料金を徹底解説！実際にアンケート結果のデータ分析をした活用事例を紹介！｜Ainova

    1. インストール 1pip install open-interpreter ターミナルで次のコマンドを実行して、Open Interpreter をインストールします。 2. 対話型チャットの開始 インストール後、次のコマンドを実行して、ターミナルで対話型チャットを開始できます。 1interpreter Python で対話型チャットを開始するには、次のコマンドを実行します。 1import interpreter 2interpreter.chat() 2. OpenAI APIキーの設定 OpenAIのAPIキーを利用する場合は設定が必要ですが、OpenAIのキーを使用しない場合は、Code-Llamaを利用することができます。 これで、Open Interpreterを利用する準備が整いました。 Open Interpreterの使い方 タスクの依頼・実行 Open Inter

    Open Interpreterの使い方や料金を徹底解説！実際にアンケート結果のデータ分析をした活用事例を紹介！｜Ainova

  • [人要らず]ChatGPTを使った一人議論やってますか？ - Qiita


    はじめに 今回は私が良くやっている﹁一人議論﹂という方法について紹介いたします。 これはアイデア出しや壁打ちに便利な手法です。 ﹁使えるかも﹂と思った方は、ぜひやってみてください。 一人議論とは？ ChatGPTを使った議論のシミュレーションの一つです。 具体的には次のようなプロンプトを利用して行います。 # タスク テーマについて議論してください。 # ルール - 登場人物を3人出してください。 - 議論をまとめないでください。 - 10回会話を続けたところで会話を止めてください。 # テーマ ChatGPTがもたらしたもの すると、次のような議論が始まります。 ここからが一人議論のポイントです。 次に、自分の意見を差し込みます。 ChatGPTにて次のような文章を打ち込みます。 すると、それを元に、次のような会話が続きます。 あとはひたすらこれを続けるだけです。 強めの反論をしても誰も
    [人要らず]ChatGPTを使った一人議論やってますか？ - Qiita

  • 【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画


    ﹁chatgptを使って要件定義の工数を削減したい﹂ ﹁そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか﹂ とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を0から自力で作ろうと思うと40時間はかかるが、chatgptを使う事によって4時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
    【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画

  • 上司「オンプレでチャットAI作って」 - Qiita


    PythonでRinna社が提供している対話LLM rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sftを動かすことで、ローカルで動作するChatGPTのような対話AIソフトを作成しました！ 筆者自身もLLMや自然言語AIに全く詳しくなく1、Pythonに触ったのも久々だったのですが、言語モデルを手元で動かすのは案外簡単(大嘘2)だったため、本記事ではその紹介をしたいと思います！ ↑アイキャッチのこれは成果物であるTauri製アプリです。内部でPython3によって前述のrinna言語モデルを動かすことで実現しています(後述)。 リポジトリ: https://github.com/anotherhollow1125/rinna_gpt リリース: https://github.com/anotherhollow1125/rinna_gpt/releas
    上司「オンプレでチャットAI作って」 - Qiita

  • ChatGPTでstep by stepもロールプレイもやめたらプロダクト開発で使える精度になったよ｜MRYY


    プロダクトマネジメントのコーチをしています。プロダクト開発の中でもGPT4を使うケースが増え、相談されることが増えてきました。 ChatGPTのGPT4を用いた際の、専門家として信用できる精度で推論させるための工夫の一部を紹介します。精度が必要な専門職かつ中級者向けになると思います。﹁機密情報の入力をどうさけるか﹂といった運用の話は今回はしません。 やったことと起きたこと一通り論文を読んで試したり、試行錯誤しました。 その結果、専門家として業務レベルで使える程度のものができるようになってきました。 クライアントのプロンプトを添削する仕事も増えつつあります。副作用として、日本語なのに日本語と感じられない自然言語に目覚めてきました。この片鱗についてお話しします。 分かったこと分かったこととして、精度を業務レベルで用いるためにまずはじめにとりくむことは下記です。 ・接待モードを切る ・指示の質が
    ChatGPTでstep by stepもロールプレイもやめたらプロダクト開発で使える精度になったよ｜MRYY

  • 【Linuxカーネルを読む】ChatGPTで爆速コードリーディング - Qiita


    はじめに OpenAIによって開発されたChatGPTが話題になっています。特に、2023年3月14日に公開された最新モデルであるGPT-4は、これまで私達がAIに持っていた認識を根底から覆したのではないでしょうか？ 私は、﹁普通に人間とやりとりしているのと変わらんやん…﹂と率直に驚きました。 エンジニアの業務の中でも、自動コーディング支援、技術的課題の壁打ち相手、ドキュメント自動生成、学習支援等さまざまな用途に活用する可能性を皆さん検証している段階です。私もその波に乗っている真っ最中です。 そこで今回は、ソースコードリーディングをChatGPTをメンターにしたら爆速にできるのではないか？という仮説を検証してみました。 そしてどうせやるなら、ソースコードリーディングのハードルの高さナンバーワン︵個人調べ︶の﹁Linuxカーネル﹂を題材にしてみました。 なお、使用したモデルはGPT-4です。
    【Linuxカーネルを読む】ChatGPTで爆速コードリーディング - Qiita

  • オープンAIが巨大言語モデルGPT-4の重要情報を公開せず、AIの性能向上に深まる謎


    米OpenAI︵オープンAI︶が2023年3月中旬にリリースした最新の巨大言語モデルGPT-4については、大きな﹁謎﹂がある。機械学習モデルの規模︵パラメーター数︶や学習させたデータ量が明らかにされていないのだ。 2020年発表の﹁スケーリング則﹂がここにきて話題に オープンAIが2022年11月にリリースしたAI︵人工知能︶チャットボットChatGPTの能力があまりに高いことから、日本でもここにきて巨大言語モデルのスケーリング則︵Scaling Law︶が改めて注目されている。 スケーリング則とは、オープンAIが2020年10月に発表した論文﹁Scaling Laws for Autoregressive Generative Modeling﹂で示した法則だ。オープンAIは2020年6月に発表した巨大言語モデルGPT-3の経験に基づき、自己注意機構︵SA、Self Attention︶
    オープンAIが巨大言語モデルGPT-4の重要情報を公開せず、AIの性能向上に深まる謎
    vcc
    vcc 2023/03/31
     SFTとRLHFを行えば、機械学習モデルを巨大化しなくても性能を向上できる。13億パラメーターのInstructGPTの方が、1750億パラメーターのGPT-3よりも、人間に好まれる出力をした。

    ●AI
    ●ChatGPT
    ●アルゴリズム
    ●人工知能
    ●機械学習
      
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  • 大規模言語モデルの驚異と脅威


    2022年11月にOpen AIが公開したChatGPTが世界で注目を集めている。一般ドメインかつ多言語で、従来のチャットボットとはレベルの異なる高品質の対話をリアルタイムに実現するサービスを︵Research Preview版ではあるが︶無料で提供し、検索、金融、広告、教育、法務などの広範囲な分野の転換点となり得ることは、驚異的なことである。本講演では、ChatGPTがベースにしているInstructGPTを中心に、大規模言語モデルやプロンプト、人間のフィードバックによる強化学習などの技術を概観する。また、ChatGPTのような生成型の人工知能が社会やビジネス、学術にもたらす脅威について述べる。 https://aip.riken.jp/sympo/sympo202303/
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