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

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

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

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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。

テレビ番組で特集されるなどChatGPTへの注目が高まっていますが、その上位互換となるBing AIはもう使われましたでしょうか？ ChatGPTで使われてるGPT3.5というモデルの発展版を開発元のOpenAIがマイクロソフトに提供する形で作られたBing AIは、過去の学習範囲内で回答するChatGPTと異なり、事前学習データ+対話ごとに関連する検索結果を都度読みにいくことで、非常に精度の高く正確な解答をすることが可能になっています。 このnoteではそんなBingAIを時間を忘れて使い倒してみた自分が特に面白いなと思った使い方をジャンル別に紹介します。 仕事SpotifyとApple MusicのARPUを聞いたらWeb上の開示情報から比較数字を提示してくれ、さらにSpotifyの方が低い理由も仮説を提示してくれました。 Bing+GPTが凄すぎて深夜3時に興奮が止まらなくなってる。

現状、ネットで調べ物をしたいときは、Googleなど検索サイトを利用することが多いだろう。その場合、検索結果にリストアップされる無数のサイトは、質の高い有用なサイトばかりとは限らない。 広告だらけで内容が薄いページや、反対に難解なページばかりを引き当て、目的の情報にスムーズにたどり着けなかったという経験は誰しもあるだろう。 一方、ChatGPTは、質問文を投げかけるだけで、必要な情報を教えてくれる。情報を求めて、複数のサイトをさまよう必要はない。 Google幹部は非常事態を宣言した ユーザーにとって非常に便利なツールだが、Google社には脅威になっている。 ニューヨーク・タイムズ紙は昨年12月、検索の未来を書き換える可能性があるとしてGoogle幹部が危機感を抱き、社内に「Code red（非常事態）」を宣言したと報じている。ChatGPTに太刀打ちすべく、社内の開発体制を根底から変更

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