ムラマツ@StudioZOON @yogoharu5535 2002年講談社入社→週マガ→ヤンマガ→コミックDAYS立ち上げ→モーニング→サイバーエージェントZOONでWebtoon編集 担当作→『ヒトグイ』『敗戦の剣士』『頂点捕食者』『ツイタイ』『暴君の妃に転職しました』 過去のマンガ担当作→新旧『食糧人類』『トネガワ』『ハンチョウ』『イチジョウ』『平和の国の島崎へ』等 note.com/mi_muramatsu ムラマツ@StudioZOON @yogoharu5535 ChatGPTに「ヨーロッパの歴史を西暦1000年から2000年までを20年ごとにキャッチコピーをつけていってください。キャッチコピーは小学生でもわかる笑えるものにしてください」と入れた結果。 「1040年ノルマン人襲来！イングランドがワクワク大変身！」は笑った。今までで一番面白い出力だった。 pic.twitter.

こんにちは。 ECコンサル会社を経営している、あびるです。 今回はChatGPTでマインドマップを作る方法をご紹介します。 この方法を使えば、長くて難しくて読みたくない文章も、情報が小分けされた状態で視覚的に分かりやすくなります。 プロンプト例太宰治の走れメロスのストーリーについてマインドマップにまとめて、PlantUMLで出力してください。出力結果 @startmindmap !define AWESOME mindmapBackgroundColor White * 走れメロス ** 主要登場人物 *** メロス **** 無実の罪で逮捕 **** 王に誓いを立てる **** 結婚式へ向かう **** 友人セリヌンティウスに会う **** 王に戻る *** セリヌンティウス **** メロスに協力 **** 王のもとで身代わりに *** 王 **** 独裁者 **** メロスを逮捕 *

GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT（を支えるTransformerという仕組み）をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 （１）大まかな背景と概要：本記事 （２）GPTの能力と可能性：実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 （３）GPTの限界と未来展望：Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い： トークン長とは何か？ まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個（850GBの容量を食う）でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク

ChatGPTから効率よく知識を得られた。 と自分では思っていても、それがウソ知識であることは、よくあります。 そこで、なるたけChatGPTのウソに騙されないようにする方法について書きました。 たとえば、今、僕はガリア戦争(紀元前58～50年)を舞台にしたSF娯楽小説の戦闘シーンを書いているのだけど、ローマ兵の剣の刃渡りの長さがわからないと戦闘シーンの駆け引きの描写がリアルにならないし、挿絵も描けない(プロの方にカラー挿絵を描いてもらうことになっている)。 そこで、以下のようにChatGPT(GPT4)に聞いてみた。 ガリア戦争に従軍したローマ兵の剣の刃渡りはどれくらいの長さでしたか？ ChatGPT(GPT4)の回答は以下の通り： ガリア戦争に従軍したローマ兵は、主にグラディウスと呼ばれる剣を使用していました。グラディウスの刃渡りはおおよそ45センチメートルから60センチメートル（約1

Waiting Listにもっと時間がかかるかと思ったのだが、予想外に早く(一日)APIのロックが解除された。ただしまずは8Kトークン版のみ。 GPT-3.5が4Kトークンだったから倍の長さのストーリーが出せるということだ。 ただし値段はChatGPT APIの10倍。元に戻った感じ。 これはどっちを使うべきか結構悩むぞ。 こんな感じで呼ぶ % curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'Authorization: Bearer APIKEY'\ -d '{ "model": "gpt-4", "messages": [{"role": "user", "content": "宮崎駿について"}], "temperature": 0.7 }'答えはこ

こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日発表されたGPT-4について見ていきたいと思います。 なにがすごいのか 専門的な問題を解けるようになった たとえば米国司法試験で上位10%、GPT-3.5は下位10%だった 非常に長い文章を入出力できるようになった 最大で32k tokens (日本語で約2.5万文字、文庫で50pくらい) 画像をもとに会話できるようになった (これは実験段階でまだ提供されません) 特に嬉しいのは32k tokensまで文章を扱えるようになったことでしょう。 たとえば小説を書くみたいなときも、プロット、設定等に3000文字使っても、残り2.2万文字くらい使えます。 画像をもとにした会話の例 USER: この画像はどこがおかしいですか？パネルごとに説明してください GPT-4: この画像は、3つのパネルで構成される

初めまして、にわとろです。 さて今回は、ChatGPTを使ってiOSアプリをイチから作ってみました。ChatGPTの記事なんてもうオーバーフローするほどあるのですが、今のところiOSアプリを最後まで作り通した記事はありません。 理由は簡単で、ChatGPTは「バカ」なのでiOSアプリなんて複雑なモノを完成させられないからです。 しかしバカも使いようです。上手く使いこなしてやれば、アプリだって作ることができます。ChatGPTはバカですが、有能なバカです。でもあなたがヤツをわかっていなければ、やっぱり無能のままです。だから、この記事を読んで理解してあげないといけません。 それじゃあ、ChatGPTと仲良くなりにいきましょう。 ChatGPTを使う極意 早速ChatGPTを使う極意を教えます。全部読み通せなくても、これだけは覚えてください。 いい上司になれ。 何を言っているかというと、Chat

4/19 ソースコードのバグを修正しました 花粉症で午前二時に目が覚めた。 ふと 「ChatGPTの結果を組み合わせて物語を作ったり議論したりするのをPythonで書くの面倒臭くない?」 と思った。 誰かが作っていそうなので探したのだが、僕の観測範囲では世界のどこにもなかったので、とりあえずBlocklyで作ることにした。 今夜19時からは、日本ディープラーニング協会が主催する大々的なイベントがあり、connpassとPeatixであわせて6000人近い人が参加するらしい。 そこに登壇するときのネタとして、なんか作っておくか、と思った。 GPT Blocklyの基本的な構造 基本ブロックは三つ 基本ブロックテーマを設定するブロックと、話の流れに対し、ある「人物」として、「提案」もしくは「反論」などを行うブロック。 それと、複数の意見をまとめて要約するブロック である。 意見を述べるブロック

◆◆◆ 「確率的に確からしい」という言葉を続けるロボット ――最近、ChatGPTという言葉をよくインターネットで目にします。なんとなく「こんなことができるのかな……？」というイメージは湧いているのですが、具体的なサービス内容を簡単に教えてもらえるでしょうか。 深津貴之氏（以下、深津）　一言で言えば「人間の言葉で質問すると、人間の言葉で答えてくれるロボット」です。 例えば、質問に答えてくれたり、相談に乗ってくれたり、長文を要約してくれたり……。これまでの“検索”とは違って、人間的な知性があるかのように“文章で返答をしてくれる”のが大きな特徴というサービスですね。 お昼ごはんについて質問したときの回答。これまでの“検索”とは良くも悪くも勝手が違うことがよくわかる これはAIに大量の単語を学習させることで、「直前の単語に対して、最も可能性が高い次の単語を予測している」んです。例えば「むかしむか

◆◆◆ ChatGPTとしのぎを削るライバルたち ――ChatGPTのほかにも似たようなサービスはあるんですか？ 深津貴之氏（以下、深津）　ありますよ。ChatGPTはいわゆる「大規模言語モデル（LLM）」というジャンルのAIで、このジャンルに限ると、開発中のGoogleの「Apprentice Bard」やMetaの「LLaMA」、すでに運用されているMicrosoftの「Bing Chat」などが有名どころですかね。 Microsoftの「Bing Chat」使用画面 AmazonもHugging Face（編集部注：機械学習アプリケーションを作成するためのツールを開発しているアメリカの企業）と連携してこれから開発したい、みたいなノリです。Appleだけは沈黙を守っているという状況ですね。 ――それぞれのサービスで得意なことは変わってくるのでしょうか。 深津　LLMはネット中の文章を全

250以上の記事が全て読み放題。AGIラボはGPTs Difyなど、最前線のAI活用情報に特化したマガジン・コミュニティです。実践的なプロンプトを含む記事で得られる知見で業務の効率化、自動化から創造的なプロジェクトまですぐに活用可能。生成AI革命の最前線をお届け。

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ランキング参加中GPT 目次 ChatGPTの面白い使い方 この書き出しはChatGPTに書いてもらった。 テンプレートで出力フォーマットが指定できる アメリカ合衆国の大統領リスト 大統領リストの出力 固有表現を抽出させる 固有表現とは 固有表現抽出 ChatGPTの回答 ChatGPTは感情分析が出来る 次の分析対象文を感情分析して 分析対象文の感情分析結果 アメリカ国家の歌詞を感情分析して 日本の国歌「君が代」の歌詞を感情分析して ChatGPTにエッセイを書いて貰う ペットにするのに最適な蛇を教えて 「ボールパイソンはペットに最適」というエッセイを書いて ChatGPTが書いた「ボールパイソンはペットに最適」 まとめ ChatGPTの面白い使い方 こんにちは、私はブロガーのシロッコです。最近、人工知能の言語モデルChatGPTが大きな話題となっています。ChatGPTは、自然言語処理

賢いチャットAIとして話題のChatGPT。筆者も試しに課金をして、あれこれチャットを楽しんでいます。それで、ここまでの結論としては表題の通り、ChatGPTは質問をするよりも、作業を依頼する方が良さげだなと思いました。 知識が古くて、質問には使えない なぜかというと、ChatGPTは現状では学習データが若干古く、例えば2023年2月時点で「日本の総理大臣は誰？」と質問をすると、菅義偉氏であると回答されます。（実際には岸田文雄氏） また、情報をまとめて管理している訳ではなく、例えば「店名」と「住所」など関連しているはずの情報がバラバラに管理されているのか、例えば「新宿駅近くのイタリアンのお店は？」といった検索サイトの代わりに使おうと思っても、実在しないお店などが表示されてしまって、現状では使い物になりませんでした。 一番上の「イルポンテ」というお店は、該当の住所はなさそうです（上石神井には

英語学習の強い味方、ChatGPT。 指示の出し方ひとつで、生成される文章のパフォーマンスが大きく変わることを知っていましたか？ ChatGPTが欲しい答えをくれないのではなく、私たちの指示の出し方が悪かったのです。 この記事では、noteのCXO深津貴之さんが提唱した、ChatGPTに最高の仕事をさせる「深津式汎用プロンプト」を英語学習に適用する方法を紹介します。

chatGPTは主にテキストを送信することを想定しているので、デフォルトでは画像を送信できないですが、 あらかじめルールを決めることで画像を送信できるようになります。 1. ルールを決める まず下記のようにルールを決めておきます。 これから写真を送りたいときは、Markdownを使い、バックスラッシュを使わず、コードのブロックも使わないようにしてほしいです。 そしてUnsplash APIを使用してください（https://source.unsplash.com/960x640/?<英語キーワード>) わかったら、"Got it" と返信してください。

ChatGPTは「手前の文に確率的にありそうな続きの文字を繋げるAI」 まず最初にChatGPTの仕組みについて。 深津さんによるとChatGPTは、「手前の文に確率的にありそうな続きの文字をどんどん繋げていくAIである」とのこと。 例えば「昔々」という入力に対して、確率的にありそうな続きの文字は「あるところに」であるという具合に、続きそうな文字をただ出してくれるAIなんだそうです。 これを誤解していると求めているような回答がなかなか得られないので、ChatGPTに自分が求めている回答してもらうためには、確率的にありそうな続きの文字を出す方向性を狭めていくような質問をする必要があるそうなんですね。