はじめに こんにちは、maKunugiです。meboという会話型AI構築サービスを開発・運営しています。 先日、ChatGPT相当の言語モデルである「GPT-3.5」を利用してチャットボットをノーコードで作れる機能を追加したところ、ありがたいことに多くの方に利用していただくことができました。 ChatGPT相当のモデルを使ったチャットボットをプログラミング不要で作れることは、かなり役立つことだと感じたため、本腰を入れてさらなる進化に取り組んでおります。 そして今回は、ChatGPT相当の言語モデルを利用したチャットボットに、「Webサイトの情報」を吸収させるという試みについて紹介しています。ChatGPTの持つ課題を和らげ、独自のコンテンツを踏まえた会話をさせることができるようになるためのチャレンジです。上記の記事の続きになりますので、ぜひ合わせてお読みいただけると幸いです。 ChatGP

Send feedback About this guide Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. This style guide provides editorial guidelines for writing clear and consistent technical documentation for an audience of software developers and other technical practitioners. If you're new to the guide and looking for introductory topics about our style, then start with Highligh

大手ITスタイルガイドがベースGoogleやMicrosoftなど大手IT企業の英語スタイルガイドの基準がベース。一般的な英語表記から外れません。

※この投稿は米国時間 2022 年 12 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 オンラインで、組み立て式のテーブルを注文したとします。ところが、パッケージを開けてみると、組立説明書が入っていません。完成品がどんなものかはわかっていても、それぞれのパーツをどう組み立てればいいのか、まるでわかりません。設計が不十分な API を使うコンシューマ開発者も、同じような経験をしているといえます。適切に設計された API なら、容易に見つけ、検索してアクセスし、使用することができます。高品質の API は、コンシューマ開発者がアイデアをひらめき、新しいユースケースを作り上げる手助けになってさえくれます。 もちろん、API 設計を改善する方法はあります。たとえば、RESTful のプラクティスに従うなどです。しかし、お客様が知らず知らずのうちに、ちょっとした不便

グーグルは1月2日、従来のモデルよりも大幅に効率的でありながら、最先端の画像生成性能をもつテキスト画像AI生成モデル「Muse」を発表した。 競合モデルと同クオリティかつ超高速化 近年「Stable Diffusion」やOpenAIの「DALL-E 2」など、テキストから画像を生成するAIは驚くべき進化を見せている。グーグルもすでに「Imagen」と「Parti」という画像生成AIを発表しているが、「Muse」はそのどれとも異なる新しいモデルだ。

イノベーション イノベーションを起こすためのスキルを習得し、業務に活かす方法を学びます。

概要DreamBoothとは追加学習することで、AI(StableDiffusion)で特定のキャラや物を描くためのモデル（データ）作るツールです。 例えば、ドラゴンクエスト10オンラインというゲームのアンルシアというキャラがいます。 ドラゴンクエスト10のアンルシア 公式サイトより引用 https://hiroba.dqx.jp/sc/election/queen2021/vote/confirm/1/nologinこのキャラの画像を18枚ほどAIに読み込ませ、追加学習し、AIに描かせた絵が以下の絵になります。 これ見ると、単なる髪型や顔が似ているレベルではなく、服の模様レベルまで再現できている事がわかります。 今までStableDiffusionの欠点として、同じキャラを安定して描くのが苦手というのがありましたが、DreamBoothを使うことで克服することが出来ます。 これにより、A

AIが画像を自動生成してくれる「Stable Diffusion」がすごい。これを使ったサービス「DreamStudio」は1枚6秒ほどで画像を生成してくれて早いが、無料枠を超えて使うには課金が必要になる。 Google Colabという、Pythonの実行環境を提供してくれるサービス上でStable Diffusionを動かせるそうだ。お金はかからない。1枚の画像生成にかかるのは30秒ほど。その方法は以下で解説されている。 Google Colab で はじめる Stable Diffusion v1.4｜npaka｜note 自分でもやってみて、今は無事にStable Diffusionを使えるようになっている。しかしGoogle Colabを使うのも初めてだったので上の記事だけだと詰まるところもあった。ここではそれを解説したいと思う。 ライセンスの確認 Hugging Faceのトー

Googleがネットショップなどの決済時に自分の所持するクレジットカード番号とは別の番号を生成するサービス「Virtual Cards」を発表しました。Virtual Cardsを用いることで、ユーザーはクレジットカード番号の流出を心配することなくネットショッピングを楽しめるようになります。 How we make every day safer with Google https://blog.google/technology/safety-security/how-we-make-every-day-safer-with-google/ ネットショップで買い物をする際はクレジットカードを利用すればスムーズな決済が可能ですが、クレジットカード番号がネットショップから流出してしまうリスクに不安を感じることもあります。Google PayやApple Payといった決済手段を使えばクレジッ

by CHRIS HAULK It is sometimes useful to think of a large-scale online system ( LSOS ) as an abstract system with parameters $X$ affecting responses $Y$. Here, $X$ is a vector of tuning parameters that control the system's operating characteristics (e.g. the weight given to Likes in our video recommendation algorithm) while $Y$ is a vector of outcome measures such as different metrics of user expe

Good Data Analysis Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Author: Patrick Riley Special thanks to: Diane Tang, Rehan Khan, Elizabeth Tucker, Amir Najmi, Hilary Hutchinson, Joel Darnauer, Dale Neal, Aner Ben-Artzi, Sanders Kleinfeld, David Westbrook, and Barry Rosenberg. History Last Major Update: Jun. 2019 An earlier version of some of this material

Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概

昨年11月末に発売された『Googleのソフトウェアエンジニアリング』を読みました。 Googleのソフトウェアエンジニアリング ―持続可能なプログラミングを支える技術、文化、プロセス オライリージャパンAmazon 細かい内容についての感想はTwitterの方に放流しているので、ブログでは簡単に。 とりあえず一周した。17章以降は基本「いやーGoogleさんすごいっす」という感じだったが、ところどころ役立つ話があったし、「エンジニアリングを発展させていった先の一つの形がこうなのか」という面白さは大きかった。逆に前半は実践的にかなり勉強になったのでちゃんと復習しよう…… #swebookjp— こま (@koma_koma_d) 2022年1月3日 全体の構成 書籍全体の構成は、以下のようになっています。 分量としては、「第4部 ツール」が最も大きな部分を占めています。 第2部から第4部に

フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 e コマース ウェブサイトの URL 構造を設計する Google が e コマースサイトのウェブページを効率的に発見して取得できるように、URL を適切に設計してください。お客様が URL の構造を管理されている場合には（たとえば、独自のサイトをゼロから構築されているなど）、このガイドを参考にして URL 構造を決定すると、Google が e コマースサイトをインデックス登録する際の問題を回避できます。 URL 構造が重要である理由 URL 構造の設計が適切であれば、Google はサイトをクロールしやすく、インデックス登録もしやすくなります。URL 構造に不十分な点があれば、以下の問題が発生する可能性があります。 Googlebot が 2 つの URL で同じコンテンツが返される

GoogleではCSSの新機能を導入するだけでなく、既存の機能を向上することにも取り組んでいます。その中の一つ「TablesNG」で、HTMLのtableの実装がこれまでと変わるのでその変更点を紹介します。 tableは古くからあり、その後さまざまなCSSの機能がブラウザに実装されました。当然、それらの新しい機能にtableは対応していません。それらに対応し、不整合を修正するのが今回の取り組みです。 TablesNG Resolves 72 Chromium Bugs for Better Interoperability by Una Kravets, Aleks Totic 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに TablesNGの取り組み 1. テーブルの行にposition: sticky 2. バック

Google日本法人は7月5日、スマートフォンアプリ版の「Google マップ」に、ARを活用してJR 東日本の駅構内や商業施設を道案内する機能を追加した。まずは東京駅や渋谷駅、品川駅など17駅に対応。順次対象を拡大する。 ユーザーがアプリのカメラで周囲を映すと、目的地の距離や方向、「1フロア上へ」などのメッセージ、現在の向きなどをAR映像として生成。カメラの映像と重ね合わせて表示する。ユーザー自身の向きや位置は、AIに数百億枚のストリートビューとカメラの映像を比較させて割り出しているため、GPSの届きにくい場所でも正確に表示しやすいという。

※この投稿は米国時間 2021 年 5 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 2021 年用に更新: この投稿には、Google のホワイトペーパー「パスワード管理のベスト プラクティス」のユーザー向けとシステム設計者向けの両方の最新情報を含む、更新されたベスト プラクティスが含まれています。 アカウント管理、認証、パスワード管理には十分な注意を払う必要があります。多くの場合、アカウント管理は開発者や製品マネージャーにとって最優先事項ではなく、盲点になりがちです。そのため、ユーザーが期待するデータ セキュリティやユーザー エクスペリエンスを提供できていないケースがよくあります。 幸い、Google Cloud には、ユーザー アカウント（ここでは、システムに対して認証を受けるすべてのユーザー、つまりお客様または内部ユーザー）の作成、安全な取り扱い、

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デジタル トランスフォーメーションを加速 お客様がデジタル トランスフォーメーションに乗り出したばかりでも、あるいはすでに進めている場合でも、Google Cloud は困難な課題の解決を支援します。