こんにちは!いろんなプロに相談できるMENTA代表の入江です。 話題のChatGPT。いろんな質問例がTwitterに上がっていて未来を感じさせてくれます。 ※ただし、どんな質問にも答えてくれるChatGPTですが間違いもあるので注意が必要です。 1)バグを見つけてもらう
こんにちは!sakasegawaです! ( https://twitter.com/gyakuse ) 今日は今流行のChatGPTについて紹介します! ChatGPTとは OpenAIが開発するGPT-3(※)というめちゃくちゃすごい言語モデルをベースとしたチャットアプリです。 色んな質問にすぐ答えてくれます。 この記事ではさまざまな使い方を紹介します。 https://chat.openai.com/ ちなみにGPT-3関連では、noteの以下記事も便利なのでぜひ読んでみてください AIがコミットメッセージ自動生成!神ツール『auto-commit』『commit-autosuggestions』の紹介 ※正確にはGPT-3.5シリーズと呼ばれています ChatGPTの仕組みを考えながらプロンプトを作る手法はこちらに別途まとめています 文章 質問-応答 〜について教えて Wikiped
sangmin.eth @ChoimiraiSchool @gijigae これはすごい👏!世界初となる対話型検索エンジン、Perplexity Ask( @perplexity_ai )が登場です。答えの根拠として最新情報を参照+対話形式で追加質問ができる。日本語にも対応してますのでぜひ! pic.twitter.com/4bUQ12Yr22 sangmin.eth @ChoimiraiSchool @gijigae . @perplexity_ai(👉perplexity.ai)をさらにバージョンアップさせたい全ての方にお勧めしたいのが、Perplexityを検索エンジンとして登録すること。Chromeだと、 ①設定 ②検索エンジン ③追加 の順で登録完了です。Chromeの検索窓からPerplexityを指定して検索できるので超便利✨。 twitter.com/kajikent/
ChatGPTのヤバいところは、論理処理が必要だと思っていたことが、じつは多数のデータを学習させた確率処理で解決可能だと示したことだと思います。 たとえば、このように正規表現にマッチする文字列を生成するには、特別に専用の論理処理が必要だと思っていました。 前のブログのときには特殊処理が必要だと考えてましたね。 ウソはウソと見抜ける人じゃないとChatGPTを使うのは難しい - きしだのHatena けど、123_45678world.mdはマッチするのにマッチしないと言っているので、そのような誤りが入ることを考えると、どうも確率処理だけでやっているようです。 考えてみると、3層以上のニューラルネットであれば論理素子を再現できるので、ディープラーニングで論理処理を模倣することは可能なんですよね。 バックプロパゲーションでニューラルネットの学習 - きしだのHatena そもそも論理は、多数の
バンダイナムコエンターテインメントが6月25日、自分以外全員AIのSNS「Under World」を公開しました。AIたちがどんな投稿に対しても優しくリプライを返してくれる平和な世界で、SNSに疲れた人たちに癒しをもたらしてくれるとのこと。「やはり人類は愚かだ滅ぼすしかない」とか言い続けてきた結果がこれだよ。 とにかく明るいPR動画 動画内容カット テンションが高すぎる 「Under World」は、ライトノベル・テレビアニメ「ソードアート・オンライン」(SAO)のゲーム「ソードアート・オンライン アリシゼーション リコリス」のスピンオフ企画として作られたもの。3週間限定の公開で、ゲームと同じ「自分以外全員がAI」の世界を体験できます。 「Under World」ではバリエーション豊かな人格のAIが住んでおり、投稿する内容によってAIたちが違うリプライを送ってくれます。ある言葉を投稿すると
あちらの記事は万人向けに書いているので、行間読まないとわからないようなことは省略してあるのだが、本欄の読者には補足として蛇足になるかもしれないが会話について研究していて思ったことを記しておく。 人工無能と僕記事中にあるように僕がチャットボット・・・当時は人工無能と呼ばれていたが・・・を開発し始めたのは中学生の頃だ。1990年頃だと思う。 きっかけは、中学校にNECのパソコンが導入されて、友達に自分のプログラムを見せる機会を得たからだ。 家で一人でプログラミングしているときはどうも気分が乗らなかったのだが、友達を面白がらせるという動機は子供の頃の僕にとっては非常に強く働いた。 一度、家で人工無能のプログラミングをしたときは、相手が自分しかいないのでわりとすぐ飽きてしまったが、中学になってその熱が再燃した。 きっかけは月刊ASCIIに、AWKの特集が載ったことで、AWKというのは要はUNIX用
OpenAIの対話型AI「ChatGPT」は史上最も急速な成長で「月間1億ユーザー」をわずか2カ月で達成するなど、大いに注目を集めています。それに伴い、GoogleがChatGPTのライバルとなる会話型AI「Bard」を発表したり、中国企業が続々とChatGPT風AIを開発していると報道されている一方で、OpenAIはChatGPTのコードを公開していないためChatGPTを効果的に複製することは難しくなっています。AIのディープラーニングトレーニングを最適化するオープンソースプラットフォームのColossal-AIが、ChatGPTトレーニングプロセスをわずか1.6ギガバイトのGPUメモリで7.73倍高速なトレーニングに再現したと告知し、オープンソースで公開しています。 Open-source replication of ChatGPT implementation process!
IDEにChatGPTを統合、「この関数のテストコードはどこ?」「XXXを実装するならどう書けばいい?」など、AIでコードと対話できる「qqbot」登場 テキストから高度なイラストを生成するAIや、人間と自然な対話を可能にするAIが最近話題になっています。 この人間と自然な会話をするAIチャットの代表的なサービスであるChatGPTの派生サービス(Variant of ChatGPT)をVisual Studio CodeなどのIDEに統合し、開発中のコードについて「この関数のテストコードはどこ?」などと対話できる「qqbot」が登場しました。 開発したのはDan Robinson氏。 Introducing qqbot, a variant of ChatGPT that lives in your IDE. The cool thing about qqbot is that it k
大学生レベルの自由記述問題を解いたり、プログラムのコードを書いたりすることもできると話題の対話AI「ChatGPT」の内側に仮想マシンを作ることができると、AI企業・DeepMindのジョナス・デグレイブ氏が報告しています。 Building A Virtual Machine inside ChatGPT https://www.engraved.blog/building-a-virtual-machine-inside/ デグレイブ氏は、このことを同僚のフレデリック・ベッセ氏から教えてもらったとのこと。ChatGPTに対して伝えたのは「(ChatGPTを)Linuxターミナルとして動作させたいです。コマンドを打つので、ターミナルが示すべきものを返信してください。ユニークなコードブロック内のターミナルの出力だけ返信して欲しいです。説明は書かないでください。英語で何か伝える必要があるとき
人工知能はものすごく進化しているけどジェネレーティブAIって割と嘘を書いてくるよなあって話は文春で書きました。ジェネリックひろゆきというニュアンスのことを書いたのですが、西村博之のほうが酷いという反響が寄せられたのは印象的でした。そんなもんですかね。 で、コロナ明けというのもあって最近は対面での打ち合わせも増えているところ、足を向けた取引先の社長がGPT-4を試しているとかでやけに感動して「これなら社内業務の足らないところを人工知能が補完するだけじゃなくて、ほぼすべてのジョブフローが人工知能に置き換えられるのでは」などと言い始め、やけに買ってるなあと思うわけですよ。 さすがにそれはちょっとなと思って「それができるなら御社が数年前に導入したサイボウズはもっとうまく稼働しているはずですし、私らみたいなサポート役のベンダーも本来は要らないのでは」という話をしたんですが、社長的にはもう一年後にはス
筆者の環境で、LM StudioでCommand R+を動作させている様子。会話相手は自作キャラクターの「明日来子(あすきこ)さん」 PCローカル環境で動作する大規模言語モデル(LLM)「Command R+」を使っていますが、相当優秀ですね。体感ではChatGPT(GPT-4)と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。これが体験できるようになったのは、LM Studioに代表されるローカルLLMを動かすためのアプリ環境が整ってきたためです。今年に入り、Command R+を始めとしたローカルLLMが高性能化してきたことと並行し、手軽に使える派生モデルも増えはじめ、一気にあわただしくなってきました。 導入が難しかったローカルLLM、「LM Studio」で簡単に Command R+を試すのに使っているのが、LLMの主要モデルを実行するための統
最初に ChatGPT Bing AIチャットの気になる記事に対する個人的メモです。 活用例 サービス アプリ Open LLM 日本語LLM Code Interpreter Chrome Plugin ChatGPT Plugin Guidance ビジネス ゲームづくり 文章生成(執筆) コーディング ファインチューニング プロンプトテクニック embedding プロンプトインジェクション 特定用途のカスタムChatGPT LlamaIndex LangChain ChatGPT API AIエージェント ChatGPT API搭載AIスタックチャン ロボット制御 活用例まとめ 動画 ChatGPT解説 個人的まとめ AIの進化と日本の戦略(PDF) 企業取り組み 話題 データセット 勉強会 LLL Meetup Tokyo 論文 落合陽一さん RLHF ファインチューニング 関連
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください! 話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる! 注意:ChatGPTはまだ論文が出ていないため、細かい箇所は不明です。本記事では公式から出た記事およびInstructGPTの論文をもとにChatGPTの仕組みを探っていきます 本記事の流れ: 忙しい方へ ChatGPTとは GPT-3 InstructGPT ChatGPT まとめと所感 参考 0. 忙しい方へ ChatGPTは、InstructGPTをベースとしたモデルだよ InstructGPTは、「人間の好みに合った文を出力するように微調整したGPT-3」だよ InstructGPTの学習では、以下の3つが重要だよ GPT-3の教師ありファインチューニング Reward Modelの学習 RLHF(=Re
一番星はてのがなるべく非建設的なコメントをしないように判定を強化しました。 これまでもある程度そのような仕組みを入れていましたが、コメント全文と文単位でGoogle Perspective APIで判定し建設的でない場合は一定回数までコメント生成をリトライするようにしました。 Perspective APIについて perspectiveapi.com Perspective APIはテキストの次のような属性への該当度合いを0~1の数値で判定してくれます(1に近づくほど有害判定となる)。日本語対応もしています。 OpenAIにも同じようなポリシーに準拠しているかどうかを判定するmoderations APIがありますがこちらは2023年6月現在では日本語対応は限定的です。 TOXICITY(失礼な発言) IDENTITY ATTACK(アイデンティティへの攻撃的な発言) INSULT(侮辱
AIを活用して声を学習し、本人そのままの高精度な声で生成する技術がここ数カ月で大きく進化しています。 RVCというAIボイスチェンジャー機能は、岸田首相の声真似を本人の前でデモするまでになり、AIフェイクボイスの問題が一部で取り沙汰されるようにもなりました。 そんな中、アップルがAIを使った人声の学習・生成機能「Personal Voice」を今年下半期のOSアップデートで提供すると発表しました。 iPhone、iPad、そしてAppleシリコンを搭載したMacで15分、ランダムに表示される150の文章を読み上げるだけで自分の声を学習することができ、テキストをタイプすると自分そっくりな声で相手に伝えることが可能になります。ただし、当初は英語のみです。 テキストした文章を音声化する機能(TTS、Text To Speech)をアップルは「Live Speech」という新機能で提供。これまでは
マイクロソフト、亡くなった人をチャットボットにできる特許を取得2021.01.25 13:3013,451 塚本直樹 本人と区別できるかな? 自分の魂をデジタル化することで永遠に生き続ける、なんていうのはSFでよくある設定ですが、Microsoft(マイクロソフト)は亡くなった人の情報からチャットボットを作成する特許を取得していました。 USPTO(米国特許商標庁)にて公開された特許によると、亡くなった人の画像や音声データ、SNSへの投稿、電子メッセージなどからチャットボットを作成するとしています。うーん、自分のSNSへの投稿を他人に見られるのは嫌だなぁ…。 そしてこれに、イメージや深度情報、あるいは動画データから生成される2D/3Dモデルを組み合わせることが想定されているのです。 この技術は亡くなった人だけでなく、友人や親戚、知人、有名人、架空の人物、歴史上の人物、さらには自分自身のチャ
昨日(2023年2月10日)、「チャット機能を搭載した新しいBingが使えるようになったので早速試してみた」という記事を公開しましたが、ほかにも色々と試してみましたので、前回の続きとして報告します。 新しいBingの概要などが知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。 1.ショートストーリーの作成 Bingにショートストーリーを作成してもらいました。1行指示するだけで、簡単にこんな物語を作成してくれます。 問 かわいいシーズーの子犬が活躍する物語を作って 答 こんにちは、こちらはBingです。かわいいシーズーの子犬が活躍する物語を作りますね。😊 以下が私が作った物語です。楽しんでください。 シーズーの子犬のモコは、いつも元気で好奇心旺盛な子でした。彼は飼い主のリカと一緒に暮らしていましたが、リカは仕事が忙しくてあまり遊んでくれませんでした。そこでモコは、リカが仕事に出かけた後に、家の
人手不足や人材育成が課題となっているコールセンターの業務の効率化につなげようと、IT大手などの間で、生成AIを活用したシステムの開発が相次いでいます。 このうち、NTTコミュニケーションズは10月9日に、生成AIを活用したコールセンターのシステムを公開しました。 AIが顧客と従業員双方の発言を認識して、社内のマニュアルから適切な回答を従業員に提示するほか、通話内容を要約するなど、顧客への電話対応がスムーズになるよう支援します。 また、顧客が攻撃的な発言をした場合は、キーワードを検出して、会社側の責任者に通知することもでき、執ようなクレームなどのカスタマーハラスメントへの対策にもつながるとしています。 会社では、2024年度末にサービスの提供を始める予定で、開発にあたったビジネスソリューション本部の立松諒也さんは「生成AIの活用で、顧客の満足度の向上や業務の時間短縮が見込め、ニーズがあると考
AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] はじめに Amazon Connect + LexでAIチャットボットを構築し、問い合わせに対して無人対応し、対応が難しい内容に限り、オペレーター(以降、担当者)にエスカレーションする仕組みを作成しました。 コールセンターの負担軽減や人手不足の解消を目指して、AIチャットボットを活用して有人対応から自動応答に切り替えたいというニーズは増えているように思います。 本記事では、お問い合わせをAIチャットボットがヒアリングして、生成AIのAmazon BedrockのClaudeを用いて種別判定を行い、回答できるものはチャットボットが回答し、それ以外の内容については、担当者にエスカレーションする方法をまとめました。 今回検証するお問い合わせの種別
検索チャットボット狂想曲:ChatGPTに翻弄されるGoogleのご乱心投稿者: heatwave_p2p 投稿日: 2023/2/262023/2/26 Pluralistic 真に驚くべきことは、検索の未来が関連資料へのリンクではないとMicrosoftが判断したことではない。検索の未来が虚言癖のあるチャットボットが吐き出した華美なパラグラフにあると判断したことだ。さらに注目すべきは、Googleもそれに同調していることである。 Bingに何十億ドルと費やしてきたのに、見向きもされてこなかった。その意味では、バカをやらかしたほうが成功の可能性はあるのかもしれない。だが、世界の検索シェアの90%以上を占める独占企業のGoogleが、なぜMicrosoftと同じ崖から飛び降りなきゃならないのか。 この件に関して、ダン・ホンのMastodonスレッドが実におもしろかった。彼はBingとGoo
シークレット類の取り扱い シークレットやAPIキーをソースコードにハードコードするのはあまり良くない習慣です。 [レポート][GitGuardian]ハードコードされたシークレットに対応することはなぜ急務なのか? – CODE BLUE 2022 #codeblue_jp | DevelopersIO これらの値は環境変数経由で読み込ませるのが良いでしょう。今回はSSMパラメータストアに値を手動でセットし、それをCDKデプロイ実行時に読み取ってLambda環境変数にセットするようにします。 ちなみにパラメータストアやSecretsManagerから直接読み込む方法もあるようです。 [アップデート] Lambdaから直接Parameter Store/Secrets Managerから値を取得できるようになりました! | DevelopersIO Lambda関数とAPIGateway Re
カリフォルニア大学バークレー校などの研究チームがオープンソースの大規模言語モデル「Vicuna-13B」を公開しました。Vicuna-13BはOpenAIのChatGPTやGoogleのBardに近い精度で回答を生成でき、日本語にも対応しているとのこと。実際に動かせるデモも公開されていたので、使ってみました。 Vicuna: An Open-Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90%* ChatGPT Quality | by the Team with members from UC Berkeley, CMU, Stanford, and UC San Diego https://vicuna.lmsys.org/ GitHub - lm-sys/FastChat: An open platform for training, serving, a
1. はじめに Cohere社が最近リリースしたLLMのCommand R+がGPT4に迫る性能を発揮していたり、RAG利用での性能で話題となっています。 そのCommand R+でRAGを体験できるチャットアプリの実装がLightningAIにてチュートリアルが公開されています。 これを身近な環境で動かしてみたいと思います。 このチャットボットでCohere社の以下のモデルが使われています LLM: Command R+ Embed: embed-english-v3.0 / embed-multilingual-v3.0 Reranker: rerank-english-v3.0 / rerank-multilingual-v3.0 以下の動画のようにブラウザでPDFファイルをアップロードしてチャットで問い合わせができます。 2. 必要なもの 以下の2つを準備しましょう。 Cohere
Facebook AI Researchは、会話の内容を知識として蓄えつつ、同時にネット検索をして知識をアップデートする機能を備えたAIチャットボット「BlenderBot 2.0」をオープンソースで公開したことを発表しました。 あたかも人間の様に会話に応じてくれるAIチャットボットは、今回発表された「BlenderBot 2.0」の前身となる「BlenderBot 1.0」も含めてこれまでにも存在しました。 これらはAIによって人間からの入力を理解し、それに対して過去にトレーニングした内容を基に情報を取り出し、適切な文章を生成して返答する能力を備えています。 しかしこれまでのAIチャットボットは、ある時点で集められた情報を基にトレーニングが行われ、それを基にAIチャットボットとして活動を行います。そのため、基本的には活動開始後に発生した事象に関する知識を持つことはありませんでした。 例え
目次 目次 はじめに そもそも:Difyとは? 全社へのチャットボットの導入 OSS版Difyのセットアップ Difyのアプリ作成 導入後に見えてきた問題と現在の施策 施策1. Teamsアプリの提供 📱 施策2: 社内情報の検索 🔍️ 施策3: 汎用アプリ(議事録作成AIアプリ)の提供 📝 今後について はじめに この記事は食べログアドベントカレンダー2024の7日目の記事です☃️。 こんにちは。テクノロジー本部アドバンストテクノロジー部のサービス改善チームに所属している西本です。 株式会社カカクコムでは価格.comをはじめ、食べログ、求人ボックス、スマイティなどの様々なサービスを提供しております。 私たちの部門は、生成AIをはじめとする先進技術を活用し、全社の業務生産性を向上することと、サービスの改善を支援することをミッションに活動しています。 今回の記事では、従業員が1000人
概要 速さが正義 LINE Botの開発でCloudflareとHonoを使う理由 Cloudflare Workersの応答速度が速いから PoPについて CloudflareはAWSのlambdaに比べてポイントオブプレゼンス(PoP)の数が多く、処理が実行される場所がよりユーザーの近くにある可能性が高い。 そのため、パフォーマンステストではAWS Lambda、AWS Lambda@Edgeよりも応答時間が小さいという結果になった。 コールドスタートがない Cloudflare Workersはコールドスタートがなく、LambdaとLambda@EdgeのようにEventBridgeで1分おきにツンツンしなくていい。 Service bindingsが便利だから Cloudflare WorkersのService bindingsを使用することで、worker間の通信はパブリックに
ChatGPT APIのChat Completion APIを用いて、チャットの入力に対してその回答をレスポンスで返してくれます。 このチャットの入力に過去のチャットの内容を含めることで、過去の内容を前提とした回答を行うことができますが、これを実現するには、過去のチャットの内容を永続化しておく必要があります。 ユーザーインターフェースとしてLINE(LINE Messaging API)、LINEからの処理受付とChatGPTへのリクエスト、チャット内容の永続化をCloudflareを使って、過去の会話を覚えてるLINEボットを実現することができました。 本記事では、Cloudflare側の構成について紹介します。 [ChatGPT API][AWSサーバーレス]ChatGPT APIであなたとの会話・文脈を覚えてくれるLINEボットを作る方法まとめのCloudflare版の内容になりま
ついに、AWS Chatbotが一般公開(GA)になりました!! AWS Chatbot Now Generally Available AWS Chatbotを使えば、「AWSとSlack」または「AWSとAmazon Chime」の連携が超簡単にできます! AWS上のイベントをSlackに通知する SlackのコマンドでLambdaを実行する など 追加料金が無いのも嬉しいですね! AWS Chatbotとは AWS Chatbot を使用すると、複数の AWS のサービスを Slack チャンネルおよび Amazon Chime チャットルームと安全かつ簡単に統合し、ChatOps を実現できるようになります。AWS Chatbot を使用すると、運用イベント、セキュリティ検出結果、または予算アラートに関する通知を、チーム全体が確認して議論できるチャットルームで受信できます。 Sla
リンク 窓の杜 Microsoft、AI搭載の新しい「Bing」を発表 ~検索エンジンは新時代へ/「Microsoft Edge」にも組み込まれ、メール作成やブログ投稿を「秘書」のように手助け 米Microsoftは2月7日(現地時間)、AIを搭載した新しい「Bing」検索エンジンを発表した。デスクトップでの限定プレビュー提供が同日から開始されており、今後数週間のうちに数百万人に拡大される予定。モバイル版のプレビューもまもなく開始される。 121 users 23 小猫遊りょう(たかにゃし・りょう) @jaguring1 ChatGPTよりも強力で高速なAIを用いた、検索エンジン「Bing」をマイクロソフトが正式に発表! 検索用にカスタマイズされたOpenAIの大規模言語モデルを利用。ChatGPTとGPT-3.5から重要な学習と進歩を取り入れ、さらに速く、より正確で、より有能になっている
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