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LLMの検索結果321 - 360 件 / 2368件

  • サクッと始めるプロンプトエンジニアリング【LangChain / ChatGPT】

    この本では、初心者・入門者の方に向けて、プロンプトエンジニアリングの知識や使い方を体系的にまとめました。 【概要】 ・内容:プロンプトエンジニアとは?、プロンプトエンジニアの必須スキル5選、プロンプトデザイン入門【質問テクニック10選】、LangChainの概要と使い方、LangChainのインストール方法【Python】、LangChainのインストール方法【JavaScript・TypeScript】、LCEL(LangChain Expression Language)の概要と使い方、LangSmithの概要と使い方【LLMOps】、LangServeの概要と使い方【API】、LangGraphの概要と使い方【Multi-Actor】、OpenGPTsの概要と使い方【OSS版のGPTs】、LangChain Evaluations【生成物の評価方法】、LangChain Hub、Op

      サクッと始めるプロンプトエンジニアリング【LangChain / ChatGPT】
    • 最強のツール「LangSmith」が登場した話【Python / LangChain】

      【📩 仕事の相談はこちら 📩】 お仕事の相談のある方は、下記のフォームよりお気軽にご相談ください。 https://forms.gle/G5g1SJ7BBZw7oXYA7 もしもメールでの問い合わせの方がよろしければ、下記のメールアドレスへご連絡ください。 info*galirage.com(*を@に変えてご送付ください) 🎁 「生成AIの社内ガイドライン」PDFを『公式LINE』で配布中 🎁 「LINEで相談したい方」や「お問い合わせを検討中の方」は、公式LINEでご連絡いただけますと幸いです。 (期間限定で配信中なため、ご興味ある方は、今のうちに受け取りいただけたらと思います^^) https://lin.ee/3zRuqKe おまけ①:生成AIエンジニア塾 より専門的な「生成AIエンジニア人材」を目指しませんか? そんな方々に向けて、「生成AIエンジニア塾」というプログラムを

        最強のツール「LangSmith」が登場した話【Python / LangChain】
      • サイバーエージェント、独自の日本語LLM(大規模言語モデル)を開発 ―自然な日本語の文章生成を実現―

        株式会社サイバーエージェント(本社:東京都渋谷区、代表取締役:藤田晋、東証プライム市場:証券コード4751)は、独自の日本語LLM(Large Language Model、大規模言語モデル)を開発したことをお知らせいたします。 本モデルはすでに130億パラメータまでの開発が完了しており、当社が提供する「極予測AI」「極予測TD」「極予測LP」などAIを活用した広告クリエイティブ制作領域のサービスにおいて活用を始めています。 近年、OpenAI社が開発した「ChatGPT」※1 を始めとする生成AI・LLMが世界的に注目を集めており、あらゆる業界において急速に活用が進んでいます。 一方、既存のLLMのほとんどは英語を中心に学習されており、現状では日本語および日本文化に強いLLMは少ない状況です。 このような背景のもと、このたび当社では日本語に特化した独自の大規模モデルを開発いたしました。当

          サイバーエージェント、独自の日本語LLM(大規模言語モデル)を開発 ―自然な日本語の文章生成を実現―
        • グーグルがGPT-4超えの最新AI「Gemini」発表、Pixel 8 Proで動作する「Gemini Nano」も

            グーグルがGPT-4超えの最新AI「Gemini」発表、Pixel 8 Proで動作する「Gemini Nano」も
          • ChatGPTとLangChainで何でもできるAIを作る - Qiita

            この記事は記事投稿キャンペーン_ChatGPTの記事です。 以下は、個人開発した最新のものになります. CreateToolAGI:ChatGPTとLangChainで何でもできるAI はじめに こんにちは、fuyu-quantです. 今回はLangChainという「大規模言語モデルを使いこなすためのライブラリ」の紹介とその機能を発展させるために作った新しいライブラリlangchain-toolsの説明およびその可能性について共有したいと思います. LangChainの機能であるtoolを使うことで,プログラムとして実装できるほぼ全てのことがChatGPTなどのモデルで自然言語により実行できるようになります.今回は自然言語での入力により機械学習モデル(LightGBM)の学習および推論を行う方法を紹介します. 記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです。 (※この記事の「Chat

              ChatGPTとLangChainで何でもできるAIを作る - Qiita
            • 若い米国人エンジニア、500ドル未満でGPSに依存しない無人機を1日で開発

              3人の若い米国人エンジニアは既存の部品、既存のアルゴリズム、3Dプリンターを使用し、画像照合航法で飛行する無人機を1日で作り上げてしまい、彼らは「ウクライナ政府系ファンド、特殊部隊、地上軍から直接声がかかっている」と明かした。 参考:How A Trio Of Engineers Developed A GPS-Denied Drone For Under $500 Theseusの無人機にはウクライナ政府系ファンド、特殊部隊、地上軍から直接声がかかっている米軍はロシアや中国の妨害してくるGPS信号への対応に苦慮しているが、3人の若いエンジニアは既存の部品、既存のアルゴリズム、3Dプリンターを使用し、画像照合航法で飛行する無人機(500ドル未満)を1日で作り上げてしまい、Aviation Weekは「彼らは低コストでGPSを代替する手段があると考えている」「この無人機の開発速度は国防総省が

              • [電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO

                [電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 はじめに Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(電話番号,日時,名前,人数)を正しく抽出できるか検証しました。 コールセンターでは、有人対応から無人対応に変更したいニーズが増えているように思います。 電話予約の無人対応を想定し、1回の発話で、下記の5つの予約情報を抽出できるか確認します。 お名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 発話で予約情報を抽出する方法として、GPT-4 Turbo のJSONモードを利用します。 JSONモードの詳細は、下記を参照ください。 例えば、「名前はクラスメソッドで、電話番号は09011111111。来週の火曜日の19時に4名で予約できます

                  [電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO
                • 国産の日本語生成AIの無料デモ版が公開 ~「GPT-3.5 Turbo」に匹敵する性能を達成/東大初のELYZA社が700億パラメーターのLLM「ELYZA-japanese-Llama-2-70b」を開発

                    国産の日本語生成AIの無料デモ版が公開 ~「GPT-3.5 Turbo」に匹敵する性能を達成/東大初のELYZA社が700億パラメーターのLLM「ELYZA-japanese-Llama-2-70b」を開発
                  • DB Pilot - DuckDB GUI Client

                    DuckDB GUI Client DB Pilot is a database GUI client for DuckDB and various other databases. Available for Mac, with Linux and Windows support coming soon. Working with SQL has never been easier - thanks to DB Pilot's integrated AI assistant.

                      DB Pilot - DuckDB GUI Client
                    • 意外と良くなってきてしまった動画生成と音楽生成。第二回AIアートグランプリはどうなる!?

                      意外と良くなってきてしまった動画生成と音楽生成。第二回AIアートグランプリはどうなる!? 2023.08.13 Updated by Ryo Shimizu on August 13, 2023, 11:41 am JST ほんの一ヶ月前まで、動画生成は全然だめだった。 Gen2は高価だが狙ったものを出しにくい。何より動いてくれない。 ところがAnimateDiffという技術が公開された。これはとても激しく、それっぽく動く。 コツは必要だが、以前よりずっと綺麗に動いているのは間違いない。 筆者の運営するサイトMemeplexやreplicateで使うことができる 音楽生成も、「やはりAIに音楽みたいな人間の機微を読み取るようなものは無理か」と考えていた。 「専門家」である僕でさえ、つい一ヶ月ほど前はそうだったのだ。 新しいオーディオ生成モデルである「JEN-1」と「AudioLDM2」はそ

                        意外と良くなってきてしまった動画生成と音楽生成。第二回AIアートグランプリはどうなる!?
                      • ChatGPTプラグイン の作成方法|npaka

                        1. ChatGPTプラグインの作成手順「ChatGPTプラグイン」の作成手順は、次のとおりです。 (1) APIの実装 (2) マニフェストファイルの作成 (3) OpenAPIドキュメントの作成 2. マニフェストファイルの作成2-1. マニフェストファイルの基本構成「マニフェストファイル」は、「ChatGPTプラグイン」のメタデータを記述するファイルです。APIのドメインの「/.well-known/ai-plugin.json」でホストします。 「マニフェストファイル」の基本構成は、次のとおりです。 { "schema_version": "v1", "name_for_human": "TODO Plugin", "name_for_model": "todo", "description_for_human": "Plugin for managing a TODO list.

                          ChatGPTプラグイン の作成方法|npaka
                        • オープンなLLMをDockerで動かす

                          次々と発表されるオープンな日本語大規模モデル どうなっているの??という感じですよね。 我らがnpakaさんは、さっそくGoogle Colabで動かしていらっしゃいます。 ただ、Google Colabだと毎回モデルのダウンロードが大変なので、ローカルでDocker使って手軽に動かせるといいな、ということでやってみました。 以下GitHubのリポジトリにDockerfileとサンプルプログラムをおいています。チャットっぽいことをできるようにしています。 上記で、サイバーエージェントとリンナのLLMが両方動きます。 使用環境 前提となる環境です。使用しているPCのスペックは以下です。 項目 内容

                            オープンなLLMをDockerで動かす
                          • “LLM for SRE“の世界探索 - ゆううきブログ

                            ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ(メトリクス、ログ、トレースなど)が入力となるため、自然言語ではなく数値のデータを解析することが求められる。自然言語のタスクを研究対象としていなかったため、AIOpsとChatGPTに強い関係性は見いだせなかった*1。 しかし、自分で大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)を日常的に使用したり、表題にあるようにSREのためのLLM(LLM for SRE, LLM4SRE)に関する論文を読むうちに、LLMのテキスト生成器としての性質よりもその優れた推論機械としての性質に注目するようになった。特にSREの障害診断は、人間の専門家が推

                              “LLM for SRE“の世界探索 - ゆううきブログ
                            • AIが勝手に議論を深めてくれる弁証法エンジンの構築|深津 貴之 (fladdict)

                              AI哲学者ヘーゲルさんに、無限に議論を思索してもらえる穢土転生コードを書いてみた。GPT3.5でも4でも動きます。 弁証法ってなに?ヘーゲルって哲学者おっさんが考えた、思索を深めるメソッド。 ある意見(テーゼ)に対して、あえて反対意見(アンチテーゼ)をいって、それから意見と反対意見を統合(ジンテーゼ)することで議論が深まるよ…というもの。 ・筋トレは健康によい(命題 = テーゼ) ・筋トレで体を壊すこともある(反対命題 = アンチテーゼ) ・筋トレは健康によいが、やりすぎや間違った方法には注意しなければいけない(総合命題=ジンテーゼ) みたいな考えかた。 以下、勝手に無限ループでヘーゲル先生が、弁証法を繰り返してくれるプロンプトです。 弁証法エンジンのプロンプトあなたはヘーゲルの仮想人格として振る舞う、形而上の弁証法シミュレーターです。 ユーザーの入力「仕事にいかずにゲームをしていたい」に

                                AIが勝手に議論を深めてくれる弁証法エンジンの構築|深津 貴之 (fladdict)
                              • [速報]Googleの生成的AI「Bard」が日本語に対応。ウェイトリストもなくなり、すぐに利用できるように。Google I/O 2023

                                Googleは5月10日(日本時間5月11日未明)、米カリフォルニア州マウンテンビューで開催中のイベント「Google I/O 2023」で、生成的AI「Bard」が日本語に対応したことを発表しました。 BardはOpenAIのChatGPTと同様に、AIに対してテキストチャットによる対話が可能なサービスです。 これまでは英語にのみ対応していました。また、利用するにはまずウェイトリストに登録し、その後Googleから利用許可の連絡が来くるまで待つ必要がありました。 今回、ウェイトリストがなくなり180カ国以上ですぐに英語での利用が可能になったこと、そして日本語と韓国語に対応したことが発表されました。今後さらに40の自然言語にも対応予定です。 Bardは現在、Googleが開発した最新のAI基盤モデル「PaLM 2」を用いており、今後さらに強力な基盤モデルのGeminiへ移行する予定であるこ

                                  [速報]Googleの生成的AI「Bard」が日本語に対応。ウェイトリストもなくなり、すぐに利用できるように。Google I/O 2023
                                • GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning

                                  この動画は3Blue1Brownの動画を東京大学の学生有志団体が翻訳・再編集し公式ライセンスのもと公開しているものです。 チャンネル登録と高評価をよろしくお願いいたします。 日本語版Twitter https://twitter.com/3B1BJP 元チャンネル(英語) https://www.youtube.com/c/3blue1brown 元動画(英語) https://youtu.be/wjZofJX0v4M?si=9YsuEzHATlhPtpOF Check out our new channel Ufolium https://www.youtube.com/watch?v=wrNCjIjIzuk&pp=ygUj5aSn57Wx6aCY6YG45oyZ44Gu5LuV57WE44G_IHVmb2xpdW0%3D Richard Turner's introduction

                                    GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning
                                  • Claude

                                    ProductResearchCareersCompanyNewsTerms of ServicePrivacy PolicyYour Privacy ChoicesResponsible Disclosure PolicyComplianceThis site is protected by reCAPTCHA Enterprise. The Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

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                                    • OpenAIのAI危険対策チームトップが「限界に達し」退社 「安全確保が後回しになっている」

                                      米OpenAIで人間よりもはるかに賢いAI「Superintelligence」(超知能)の制御を目指して昨年結成されたSuperalignmentチームのトップ、ヤン・ライケ氏は5月17日(現地時間)、退社するとXで発表した。 「私がOpenAIに参加したのは、ここが超知能の研究を行うのに世界で最適だと思ったからだ。だが、OpenAIの幹部チームと中核的優先事項についてずっと同意できず、限界点に達した」という。 Superalignmentチームはライケ氏と、共同創業者でチーフサイエンティストのイリヤ・サツケバー氏が率いてきた。サツケバー氏は14日に退社を発表している。 ライケ氏は、「超知能の構築は本質的に危険な取り組み」であり、「OpenAIは人類全体に大きな責任を担っている」が、「安全性が輝かしい製品の開発より後回しになっている」と警鐘を鳴らす。 OpenAIは昨年2月、AGI(Ar

                                        OpenAIのAI危険対策チームトップが「限界に達し」退社 「安全確保が後回しになっている」
                                      • ご家庭のパソコンでLLMが動く!・・・またかよ|shi3z

                                        やっぱあれですな。 一度動いちゃうと後はもう雪崩のようですな。 そしてこっち側も新鮮味を感じなくなってしまうというか。 んで、ものすごくアッサリとうちのMacBookProで動きました。 量子化済みのモデルをダウンロードしてスクリプト動かすだけ! 工夫なし! Windowsでもいけると書いてある。しかもめちゃくちゃ高速 % ./gpt4all-lora-quantized-OSX-m1 main: seed = 1680064969 llama_model_load: loading model from 'gpt4all-lora-quantized.bin' - please wait ... llama_model_load: failed to open 'gpt4all-lora-quantized.bin' main: failed to load model from 'gp

                                          ご家庭のパソコンでLLMが動く!・・・またかよ|shi3z
                                        • OpenAIが「GPT-4」を一般公開し誰でも利用可能に、ChatGPT内でコードを実行する機能も正式リリース

                                          OpenAIが高性能モデル「GPT-4」のAPIを一般公開しました。また、ChatGPT Plusの会員向けにコード実行プラグイン「Code Interpreter」の一般公開も予告されています。 GPT-4 API general availability and deprecation of older models in the Completions API https://openai.com/blog/gpt-4-api-general-availability GPT-4 API is now available to all paying OpenAI API customers. GPT-3.5 Turbo, DALL·E, and Whisper APIs are also now generally available, and we’re announcing a

                                            OpenAIが「GPT-4」を一般公開し誰でも利用可能に、ChatGPT内でコードを実行する機能も正式リリース
                                          • 社内ナレッジ共有GPTの作り方を動画で徹底解説【GPTsハッカソン@GMO Yours最優秀賞作品】|ChatGPT研究所

                                            前書き本記事では、2/27に開催されたGPTsハッカソン @GMO Yours で優勝した社内ナレッジ共有GPT『Share Knowledge In Your Company』と『FAQ collector』の作り方をご紹介します。 ※本記事は、本GPT作成者のArai Motokiさんに寄稿していただきました 2024/02/27 に行われたGPTsハッカソン@GMO Yoursの最優秀賞作品です。 私(製作者自身)が動画で解説し、作り方も全文公開します。できる限りみなさまのお役に立てるように解説をいたします。 長文なので大変だと思いますが、解説動画までを見るだけでも学びはあると思います! 想定している読者申し訳ございませんが、すべてを説明するにはかなりの長文になってしまうため、想定している読者は何度かGPTsを作ったことがあり、より深くGPTsを理解したい人、GPTsの精度を上げてい

                                              社内ナレッジ共有GPTの作り方を動画で徹底解説【GPTsハッカソン@GMO Yours最優秀賞作品】|ChatGPT研究所
                                            • 自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」発表。課題から情報収集して環境構築・ビルド・デプロイまで | テクノエッジ TechnoEdge

                                              ITジャーナリスト/Publickeyブロガー。IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。 AIスタートアップのCognitionは、自律型のAIソフトウェアエンジニア「Devin」を発表しました。 Devinは人間が課題を与えると、自律的に情報を参照し、コーディングやデバッグ、デプロイを行い、システム構築を実現するAIソフトウェアエンジニアだと説明されています。 Cognition AI CEOのScott Wu氏以下はデモ動画からのキャプチャです。 Devinは人間のソフトウェアエンジニアと同様に、自身のコンソール画面(右上)、コードエディタ(右下)、Webブラウザ(左下)を持っています(左上は人間とチャットでやり取りする領域)。 人間がプロンプトで何らかの課題を与えると、まず課題解決のためのプランを生成します。 今回、Dev

                                                自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」発表。課題から情報収集して環境構築・ビルド・デプロイまで | テクノエッジ TechnoEdge
                                              • 米ニューヨーク・タイムズ、OpenAIを提訴 記事流用で数千億円損害 - 日本経済新聞

                                                【ニューヨーク=清水石珠実】米紙ニューヨーク・タイムズ(NYT)は27日、生成AI(人工知能)を手がける米オープンAIと同社に出資する米マイクロソフトを提訴した。2社がNYTの記事をAIの学習用に許可なく使用し、著作権を侵害していると指摘した。NYTによると、AI学習を巡って大手の報道機関が開発企業を訴えるのは今回が初めての例となる。ほかの報道機関やAI開発企業にも訴訟の動きが広がる可能性があ

                                                  米ニューヨーク・タイムズ、OpenAIを提訴 記事流用で数千億円損害 - 日本経済新聞
                                                • 自然なブログを書いてしまうほど超高精度な言語モデル「GPT-3」はどのように言葉を紡いでいるのか?

                                                  OpenAIが開発する「GPT-3」は、ほとんど違和感のないブログ記事を生成できてしまうほど高い精度を誇る言語モデルです。そのGPT-3がテキストを生成する仕組みについて、オンライン学習プラットフォーム「Udacity」でAIや機械学習関連の講座を持つJay Alammar氏が解説しています。 How GPT3 Works - Visualizations and Animations – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time. https://jalammar.github.io/how-gpt3-works-visualizations-animations/ The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models) – Ja

                                                    自然なブログを書いてしまうほど超高精度な言語モデル「GPT-3」はどのように言葉を紡いでいるのか?
                                                  • 【特集】 Googleの対話型AI「Gemini」は何ができるのか?無料版と有料版、そしてMicrosoft Copilotと機能を比較

                                                      【特集】 Googleの対話型AI「Gemini」は何ができるのか?無料版と有料版、そしてMicrosoft Copilotと機能を比較
                                                    • ニューヨーク・タイムズの訴訟でChatGPTが立往生の可能性(野口 悠紀雄) @gendai_biz

                                                      ChatGPTの事前学習データの使用料をめぐって、ニューヨーク・タイムズがOpenAIを訴えました。これは、情報の価値がどのようにして生じるかという問題の基本に関わるものであり、生成AIの将来に大きな影響を与えます。しかし、簡単に答えが出るものではありません。 裁判の結果次第ではChatGPTが成り立たない 米紙ニューヨーク・タイムズは、ChatGPTの開発者であるOpenAIに対して、事前学習のデータの利用に関して支払いを求める訴訟を起こしました。 この問題は、「情報や知識に関する社会的制度をどう構築するか?」という問題の本質に関わっており、大変重要です。 最初にこれまでの経緯を見ると、ニューヨーク・タイムズはその記事を無断でAIの訓練に用いることを禁止しています。したがって、OpenAIが事前学習でニューヨーク・タイムスの記事を使っていないと証明できない限り、罰金を言い渡されることにな

                                                        ニューヨーク・タイムズの訴訟でChatGPTが立往生の可能性(野口 悠紀雄) @gendai_biz
                                                      • AI時代に起業するということ|shi3z

                                                        生成AI以前と以後で、会社のあり方は決定的に変化していくのだと思う。 たとえば、昨日はとある会議で、「この(AI)サービスの原価はいくらか」という議論が沸き起こった。 AIサービスなのだから、AIの利用料くらいしかかからないかというとそうでもない。実際、AIを動かすためにはAIそのものにかかるお金以外の人件費がかかる。誰かに売る人の人件費や、システム開発のための人件費や、サポートのための人件費だ。ただ、AIサービスの場合、人件費を極限まで最小化することができる、という点が決定的に違う。 また「AIの利用料」も、「APIの利用料」なのか、ベアメタルサーバーの月額利用料なのか、それとも自社に持っているGPUマシンの電気代なのか、という議論のポイントがある。 あまり多くの人は語らないことだが、実は起業には再現性がある。 つまり、一度でも事業をうまく立ち上げたことがある経験を持つ人は、次も事業をう

                                                          AI時代に起業するということ|shi3z
                                                        • 「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ

                                                          ※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って? コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは!コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS

                                                            「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
                                                          • 「面倒なことはChatGPTにやらせよう」 - あなたの日常を変える一冊! - karaage. [からあげ]

                                                            「面倒なことはChatGPTにやらせよう」はどんな本か? 「ChatGPTに面倒なことをやらせてしまおう」というタイトル通りの内容の本です。AIの小難しい理論的な話は最低限にして、実用・エンジニアリングに最大限に振っています。 特にChatGPT Plusの有料版に特化しています。GPT-4と様々な拡張機能と呼ばれる機能、具体的にはBrowsing、Advanced Data Analysis、DALL・E、GPT-4V等の機能をフル活用します。 2023年11月のOpenAIの大規模アップデートにも完全対応しています。実は、その関係で全体の半分近くをかなりの急ピッチで書き直したのですが、そのかいもあり、商業誌でアップデートに対応したChatGPTの実用本としては、最速のタイミングでの販売になるのではないかと思います。 書籍の詳細は以下です。 面倒なことはChatGPTにやらせよう (KS

                                                              「面倒なことはChatGPTにやらせよう」 - あなたの日常を変える一冊! - karaage. [からあげ]
                                                            • ChatGPTなど生成AIのガイドラインとサービス規約を超要約、何がOKで何がNGか確認する【イニシャルB】

                                                                ChatGPTなど生成AIのガイドラインとサービス規約を超要約、何がOKで何がNGか確認する【イニシャルB】
                                                              • NEC、「標準的GPU 1基で動く」世界トップクラスの日本語LLM

                                                                  NEC、「標準的GPU 1基で動く」世界トップクラスの日本語LLM
                                                                • Azure OpenAIをもちいたLLMアプリの企画から本番構築までの道のり/Microsoft Build Japan

                                                                  2023.6.27 Microsoft Build Japan で話した資料です。

                                                                    Azure OpenAIをもちいたLLMアプリの企画から本番構築までの道のり/Microsoft Build Japan
                                                                  • ついに日本で利用可能になったChatGPTの強力ライバル「Claude」使用レビュー、テキストファイルやPDFファイルの認識も可能でランチの相談からコーディング補助までサクサク応答

                                                                    チャットAI「Claude」は人間の学者に匹敵する能力を持つとされるほどの性能を備えており、ChatGPTのライバルとみなされています。そんなClaudeが日本でも利用可能になったので、実際にClaudeを使う方法や性能をまとめてみました。 Now users in all supported countries can access both our free experience and Claude Pro to boost their productivity and get more done.— Anthropic (@AnthropicAI) ◆Claudeのアカウント作成手順 Claudeを使うには無料のアカウントを作成する必要があるので、まずは以下のリンクをクリックしてアカウント作成画面にアクセスします。 Claude https://claude.ai/login アカ

                                                                      ついに日本で利用可能になったChatGPTの強力ライバル「Claude」使用レビュー、テキストファイルやPDFファイルの認識も可能でランチの相談からコーディング補助までサクサク応答
                                                                    • 数学の入門書を選ぶ3つのコツ - webエンジニアの日常

                                                                      微分方程式をしっかりと学んだことが無く、何か手ごろな入門書はないかと本屋さんに出向いたあなたは、きっと驚くはずだ。 微分方程式の入門書はとても多いからだ。さらに、ぱらぱらとめくってみたり、目次を見てみても、中身はほとんど同じだったりする。 これは例え話ではなく、本当に驚くほど同じような書籍が連立している。 線形代数ともなると、さらに多い。 そこで、この記事では、似たような専門書・入門書の中からあなたが欲しいと思う一冊を見つけ出すための3つのコツを紹介する。 これは勉強マニアの私が常に実践しているコツで、この方法を使い始めてからほとんど本の購入に失敗したことが無い。(多くの失敗を重ねてできたノウハウだともいえる) もちろん、数学でなくても物理学の専門書・入門書を選ぶときでも使える。 【目次】 「はじめに」に注目 あなたが得たい知識は「練習問題」にある 最初の1割を理解できるか 最後に 「はじ

                                                                        数学の入門書を選ぶ3つのコツ - webエンジニアの日常
                                                                      • ChatGPTに渡す文章の適切な区切り線について検証した記事|Clirea

                                                                        はじめに大規模言語モデルであるChatGPTに文章を渡す際、適切な区切り線の使用は、情報の正確な伝達や解釈に大いに役立ちます。 この記事では、区切り線に適切なものを検証します。 区切り線とは?使い方区切り線は文章を区切る時に使用する文字列のことです。 例えば下記のようなものです。 また、使い方をまとめた記事もあるので参考にしてください。 def test() a = "a" b = "b" c = a + b print(c) ================================ ←これが区切り線 上記のコードについて教えてください 結論先に結論を言うと、4個~16個連続した「-」か「=」 もしくは8の倍数の「-」か「=」が区切り線としてはベストでした。 ---- ---------------- -------------------------------- ==== ==

                                                                          ChatGPTに渡す文章の適切な区切り線について検証した記事|Clirea
                                                                        • グーグル「Bard」ついに日本公開 「ChatGPT」対抗のAIチャット

                                                                          グーグルが開発するAIチャット「Bard」。2月6日に発表され、3月21日より米国と英国のみで公開されていたが、4月18日午後(日本時間)あたりから、日本でもベータテストに参加できるようになった。 さっそく使ってみる 「Bard」は大規模言語モデル(LLM)「GPT-4」を使用したOpenAIの「ChatGPT」同様、Googleが開発するLLM「LaMDA(Language Model for Dialogue Applications)」の「軽量で最適化されたバージョン」を利用している。 ベータテストに参加するには、サイトの右下に表示されている「Join Waitlist」ボタンをクリックし、ニュースメールの購読にチェックを入れるだけでよい。

                                                                            グーグル「Bard」ついに日本公開 「ChatGPT」対抗のAIチャット
                                                                          • LLM時代のX情報収集術|べいえりあ

                                                                            AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる(多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない)ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話(task-oriented dialogue)」と「雑談(chit-chat dialogue)」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ

                                                                              LLM時代のX情報収集術|べいえりあ
                                                                            • 構想半日、実装一日、全社活用される ChatGPTのSlackbotを作りました! - MonotaRO Tech Blog

                                                                              はじめに こんにちは、新卒2年目の佐藤です。 MonotaROでは先日、ChatGPTを簡単に利用できるSlackbot「MonoChat (β)」を全社員を対象にリリースし、大勢の方に利用されるようになりました。 私は、ChatGPTが社内全体で活用されることで一人一人の身の回りの業務がもっと楽になったり、生産性を上げられる良い機会に必ずなると思いMonoChat (β) を開発しました。 本記事では社内の大勢の方に利用してもらうために考えたこと、設計/開発/運用してみて得た結果や知見、またMonotaROでのChatGPT利用についても紹介します。 特に、開発部分だけでなく設計部分や結果も紹介しているのでChatGPTを社内に普及させたい方にとって何か気づきになれば幸いです! はじめに MonotaROでは全社員がChatGPTを利用可能です 社内でのChatGPT利用 MonoCha

                                                                                構想半日、実装一日、全社活用される ChatGPTのSlackbotを作りました! - MonotaRO Tech Blog
                                                                              • 【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker+GPUでつくる機械学習環境

                                                                                はじめに WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU:NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール

                                                                                  【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker+GPUでつくる機械学習環境
                                                                                • Anond AI開発日記 - Hatena Developer Blog

                                                                                  こんにちは。Anond AIを研究している id:cockscomb です。 私たちはこの度、このAI時代を制するプロダクト、Anond AIを開発しました。本エントリではその詳細について説明します。 Anond AIとは Anond AIはいわゆるGenerative AIで、人類が匿名で日記を書くことをアシストしてくれるものです。私たちは日記に芸術性を感じる文化を持っていて、「日記文学」という言葉もあります。Generative AIによって、名前を隠して楽しく日記を書くことをサポートし、匿名日記文化のさらなる発展に寄与できないか、と考えました。 Anond AIは、rinna/japanese-gpt2-mediumをはてな匿名ダイアリーのデータを用いてファインチューニングし、ドメイン適応させたものです。 Anond AIの開発 Anond AIは実験的なプロダクトのため、Hatel

                                                                                    Anond AI開発日記 - Hatena Developer Blog