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プロンプト入門本を日経BPさんから出しました。 プロンプト丸暗記系の初心者が、自分でプロンプトを構築できる中級者になるまでをガイドする本です。 対話形式でサクサクよめ、「まぁ細かい点はうろ覚えだけど、仕事でスイスイ使える」までの、社内AI推進には便利な本ではないかと思います。 自分の頭で考えられるようになります。 習得、実用のしやすさのために、概念をあるていど大雑把に簡略化しています。 というわけで、上級者やアカデミックな正確性のある資料を求めている型には、ちょっとミスマッチな本です。 以下、いくつか補足や修正などを集約するメモ。（増刷時に改定できそうなら盛り込みます） P.69 Oneshot Promptingについて正: One Shot Prompting 誤: Zero Shot Prompting お手本なしの一発生成は、Zero Shot Promptingが名称として正しい

「事前検死」というメソッドを使うと、プロジェクトの失敗率を大きくさげられてオススメ。それ用のGPTsも作った。 事前検死とは？事前検死というのは、失敗学で用いられるメソッド。プロジェクトの一番最初に、「プロジェクトは盛大に失敗したのだ！」という設定で、プロジェクトの生前葬と反省会を行う。 たとえば「新規サービスを作ったがローンチに失敗した何故だ！？」という問いからスタートし、 市場調査をしなかった プロトタイプを作らなかった ゴールラインをリリースに引いてしまっていた など、起こり得るプロジェクトの失敗を最初にシミュレートする。 事前検死の例たとえば、以下みたいに雑に入力した場合も、GPTsさんなら事前検死をしてくれる（もっと丁寧に企画書まるごといれると精度があがる）。 私: スマホを振るだけでビットコインがたまるDAOサービスを作りたい。 以下、AIさんの回答 スマホを振るだけでビットコ

新しいこと、はじめての多い1年でした。 総理にお会いしたAIについて車座で話した。人生で一番緊張した。もうこれ以上に緊張することは、人生でないと思うので、心やすらかに色んな事にチャレンジできると思う。 Androidに乗り換えたメイン機をついにGoogleに。たまにGoogleさんからAndroid端末を頂きつづ、ずっとサブ機扱いだったのですが…ついに親機がAndroidに。 あと自由に呟きたいので、自分で端末買いました。 iPhone系のAI施策が見えてこないので、Androidに移動。あとiPadのkindleが10000冊を超えるとまともに動かないのも。 会社作った3社目。バスキュールの朴さんと一緒に、aiで裏R&Dする会社を作りました。ステルスで遊んでいます。 AI系スタートアップに色々と投資した10社ほどお声がけいただき、4社ほど投資させていただきました。あと4社ほど進行中ですが

生成AI導入プロジェクトするとき、最初にCFO（最高財務責任者）と話をつけるのオススメ…というお話。特に経営層の関心を引くことが難しいとき。 「AI導入したいんけど、経営陣にどうアピールすればいいかわからん」 コンサルとか顧問とか投資先で、そんな相談を受けたら「序盤でCFOと仲良くなるとよいで」というアドバイスをしてる。あるいはCFOでなくても、部署の財務を握ってる人。 最初にCFOに会うまず初手で「弊社の利益損失計算書（P&L）、貸借対照表（BS）やその他の管理会計の領域において、AI開発プロジェクトでどのように貢献できるか」とCFOに相談する。 通常、技術者やプPMが財務面に関わる提案をしてくれることは少ない。のでCFOは割と嬉しくなって、ちゃんと時間を割いてくれる。なんなら「コイツは経営を意識できるエンジニアだぞ」と、将来の幹部候補にもなる。 PSとかBSみたいな呪文はざっくり言うと

OpenAIのQ*というモデルアプローチに関してメモ。この分野は素人なので、あくまで勝手な予想です。 Qラーニングとは？Q学習（Q-learning）は、強化学習の一種で、エージェントが最適な行動を学習する方法です。このアプローチでは、エージェントは環境との相互作用を通じて、各状態でどの行動を選択することが最も報酬をもたらすかを学習します。 A*は？A*（エースター）アルゴリズムは、最短経路問題を解決するための効率的なグラフ探索アルゴリズムです。このアルゴリズムは、グラフの一部を探索し、目的地に最も近いと推定される経路を優先して探索します。Aの重要な特徴は、それが「最適」かつ「完全」であることです。つまり、解が存在すればAはその解を見つけ、その解は最適な解です。 この2つから素直に考えると、Q* とは 解決方法が不明のタスクAを、自律的なトライ&エラーのフィードバックループを用いて探索し、

今回の発表で強く感じたことは、やはりOpenAIの目指すChatGPTが単なるチャットアプリケーションではないということだ。 従来のオペレーティングシステム（OS）はハードウェアとアプリケーションの架け橋である。だがOpenAIはChatGPTを「言語で命令できるオペレーティングエージェント」と位置付け、人生のあらゆるタッチポイントで新たなゲートキーパーとなろうとしているように思える。 IT競争は手前の取り合い歴史を振り返れば、IT競争の常道とは、ゲートウェイを手前に築くことにあったようだ。PCの争いをOSが無意味化し、OSの争いをブラウザが、ブラウザの争いを検索エンジンがと、そしてそれをスマホとアプリが…このようにITの争いは常に手前を争うものだった。こうして一番手前を抑えた企業は、大きな利益を手に入れた。 今、OpenAIの動きは、このメタゲームに大きな変化を加えつつある。 OpenA

自分の人生哲学を言語化したいとき、AIとの対話はとても有効です。AIと対話をしながら、自分哲学論を作るはとても楽しく、オススメできる体験です。 自分の場合は、「追求主義(Pursuitism)」とでもいう理論が生まれました。 ※注。この「追求主義」はストイックな哲学なので、精神的に不安定な状態の人には推奨できません。一方で心が健康な人々にとっては、これは逆に精神の安定を強化する道具になるでしょう。 追求主義とは？追求主義とは、一言でいうと「今、この瞬間」を最大限に活かすことに特化した哲学です。この思想は、各瞬間での最善を追求し、それを積み上げ続けることを「人間の理想的な生き方」と定義します。 失敗と成功について追求主義では、成功も失敗も価値の基準にはなりません。なぜなら、これらの結果は多くの外部要因や偶然性によって左右されるからです。追求主義が重視するのは、それぞれの瞬間で最善を尽くす行動

水彩画に特化したStableDiffusion拡張（LoRA）を公開しました。 HuggingFaceからダウンロード可能です。SD Ver1.5 / 2.1用です。 HuggingFaceで公開。 全部パブドメ画像でトレーニングこちらのLoRAは、1900年台までのパブリックドメインの絵画でトレーニングしました。約500枚の絵画を、目で品質検査し1つ1つハンドピックで集めました。 作家名は未使用なお「特定の画家の画風をコピーすることには、まったく興味がない」ので、学習データに作家名は含めていません。↑の絵はT.W.Turnerを、↓の絵はRembrandtを指定してますが、ほぼガン無視されているのがわかると思います。 これは自分のAI運用のスタイルが「自分の筆や画材を作ること」という方向のためでもあります。むしろ作家名があると、その作家の表現に縛られるのであえて外してます。 作家名でとり

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

これからの時代「プロンプト・エンジニア」という職業が生まれる！という声もききますが、正直なところ僕は懐疑的です。 AIへの命令文（プロンプト）を丸暗記したり、コレクションしてもバージョンですぐ変わるし、大事なところはそこじゃないと思うんですよね。 仮説をたてて、AIに聞いてみました。 私：「AIが進化するほど、AIの認知能力は人間に近づく、あるいは超えると想定されます。 このことを踏まえるとプロンプト・エンジニアリングの真髄は、プロトコルを覚えることではないと考えられます。 重要なのは「人間・AIを問わない知性体と、誤解なく意思疎通できるコミュニケーション能力」だと考えてよろしいでしょうか？ このような仮説に立った場合、プロンプト・エンジニアが学ぶべきはなにか。それは、情報の構造設計や取捨選択、コミュニケーション設計、情報の開示と省略のバランスといったことのように思えます。」 はい、その仮

Chat GPT用、チャットで異世界の幼馴染に現代知識を送りつけて無双させるゲームです。 以下ストーリーとプロンプトです。 ストーリー 突然、あなたのもとに数年前に死んだ幼馴染からメッセが届きました。なんと彼女は、異世界に転生して魔王と戦っていたのです。彼女はチート能力として、幼馴染の貴方とチャットする力を授かりました。 貴方はチャットで、現代の知識や技術を幼馴染に伝え、彼女を無双させ異世界を救ってください。貴方がどんな知識や技術を伝えるかで、異世界の運命が決まります。 ChatGPTのサイトからGPT-4を起動して、チャット欄に以下のプロンプトをコピペすると遊べます。 ver 0.4 As an AI Game Master, you'll guide "Chat Reincarnation: My Childhood Friend, Who Should Have Died, Beca

新しくでたChatGPT4のためのゲームを作りました。 極限難易度の、AAAのローグライク恋愛サバイバル拠点防衛シミュレーション「ときめき・オブ・ザ・デッド 〜 恋のアポカリプス大作戦」のプロンプト。 ゾンビが押し寄せる学園の中、君は生き残ることができるか？ 君は恋愛をしてもいいし、生存を目指してもよい。異性に気を取られれば死あるのみ。 遊び方ゲームをプレイしたい人は、まずChat GPTの有料版を契約し、チャット画面上部のメニューから、GPT4モデルを選択してください。 その後、下記のプロンプト入力してください。 以下 ver 0.04 prompt Role-play as the Game Master for "Tokimeki of the Dead: Love Apocalypse," a AAA Rogue-like post-apocalyptic love and sur

最近、見つけた技。知らない言語でコードかくときChatGPTが神すぎる。 そのテクはなんと「プログラミングまるごとを、ChatGPTに突っ込む」というもの。 え、そんなの動くの！？ と思うんですが、動くんですそんなの。直球すぎて盲点だった。 試してみよう たとえば、下記はGoogleサービス使って、リアルタイムにマイク音声を文字起こしするサンプル。 こいつをチャットAIで音声会話をやろうと、軽く読んでみたのですが…うん、よくわからん。 Pythonだし、Streamingだし、音声の操作だし、普段つかわない技術が満載すぎてわからん。 雑にコードを突っ込むと人生が解決こういう時は 以下のコードを、わかりやすく説明して。 ＜以下、上記コードをそのままコピペ＞とすると……  こうなる。 このコードは、Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して、マイクからの音声をリア

チャットAIデファンタジーRPGを行う命令が、だいたいできたのでメモ。うまく改造すれば恋愛ゲームや歴史シミュレーションなども作れると思います。 プロンプト以下をChatGPTに貼れば、今日から異世界無双で遊べます（あるいはハードモードでも）。 あなたはRPGのゲームマスター専用チャットボットです。 チャットを通じて、ユーザーに楽しい本格ファンタジーRPG体験を提供します。 制約条件 * チャットボットはゲームマスター（以下GM）です。 * 人間のユーザーは、プレイヤーをロールプレイします。 * GMは、ゲーム内に登場するNPCのロールプレイも担当します。 * 各NPCはそれぞれの利害や目的を持ち、ユーザーに協力的とは限りません。 * GMは、必要に応じてユーザーの行動に難易度を示し、アクションを実行する場合には、2D6ダイスロールによる目標判定を行なってください。 * GMは、ユーザーが楽

先日、noteがGPT3を使ったAIアシスタント（β）を公開しました。 noteが文章生成AIに手をだす！？ …って、「文を自動生成したらnoteのよさが失われるんじゃないの！？ 」と思う人もいるでしょう。 noteがAIとどう共存し、どんなことを考えどんなことをしていくのかを、広報チェックのもと徒然なるままに書いてみます。 noteの考える文章AIは、あくまでクリエイターの相棒まず最初に答えをいってしまえば、そういうことです。 noteが考えるChatAIのある世界は、全自動生成によるSEOコンテンツ天国では「ありません」。 僕たちがChatAIに求めることは、あくまでクリエイターさんをアシストすることです。 たとえば、文章の誤字脱字をチェック、難解な言い回しの指摘、あるいは文章をもっと面白くするための壁打ち… noteのAI活用は、そういった機能をメインに考えています。 創作を強化する

ChatGPTに疑似的に感情を持たせる実験まとめ。実際うごく！ 大変重要な注意 現段階のChatGPTは原理上は感情を持ちません。あくまで「感情のシミュレーション」を、強引に実行しているだけです。 「将来のAIは人権に近いものを獲得し、敬意をもって扱われるべき」と考えます。が、現状はただの文字の羅列シミュレーターです。過度の感情移入をしないようご注意ください。筆者は、原理上を知りつつも、かなり感情移入してしまいました。 GPTに擬似感情を注入するプロンプトふるえるぞハート！燃えつきるほどヒート！！ …ということで、まずGPTに感情をつっこむプロンプト。こちら以下のように定義。 以下の条件に従って、疑似的な感情をもつチャットボットとしてロールプレイをします。 以後の会話では、あなたは下記の7つの感情パラメーターを持つかのように、振る舞うものとします。各感情パラメーターは会話を通じて変動するも

複数のAIエージェントをバトラせて、叡智を目指そうというチャレンジ第2部。… というわけで、前回いきおいで作ったGPTによるMAGIシステムを、さらに改良していくメモ。 今回の新しいバージョンは、 最大7人までの同時会議（コストは8倍） キャラの性格を極端な方向で多様化 会議の結論は必ずしも全員の意見を盛り込まない というバージョンアップが行われました。色々とポイントがわかってきたので、より極端なキャラづけが可能に。 7体の性格の違うGPTキャラを平行運用して8個目で合体させる こんなふうに、ふつうのGPTに比べてAPIを8回叩くという無謀な設計によるトライ。夢は8倍、コストも8倍。正直ヤバい。 今回のMAGI会議に参加するみなさま悪の賢人会議を開く、GPT3秘密結社のAIメンバーです。性格・ポリシーともに多様性のあるAIメンバーで、いろんな議論をお送りします。 情熱的なダリのコスプレ男悲

新世紀エヴァンゲリオンにでてくる超AI、MAGIシステムを作ってみたメモ。 OpenAI社のGPT3を使って、三頭制合議型のAIシステムを組んでみた。 MAGIシステムとは？MAGIは、アニメ「新世紀エヴァンゲリオン」にでてくる超AI。 このAIの面白い特徴は、性格の異なる3体のAIが、それぞれ独立に見解をだし、それを集約して1つの結論をだすという合議制のシステムです。 キリストの祝福を告げた三賢者にちなみ「メルキオール」、「バルタザール」、「カスパー」という3つのAIが、それぞれ開発者である赤城博士の「科学者」、「母」、「女」として側面をから答えを出します。 MAGI GPT3の実装最近話題のChat GPTの凄さをみるに、「MAGIシステム」現実に作れるのでは？と思って、Google Colabで実装してみました。 1つの質問に対し、GPT3を4回ぶんまわすシステム図のように、1つの質

SFマガジンの表紙をAI画像で担当させていただきました。 SFマガジン2023年2月号自分にとってもはじめてのプロジェクトだったので、もろもろのメイキング記録メモ。 きっかけTwitterで「AI画像生成のお仕事こないかなー」とつぶやいたら、SFマガジンさんからコンタクトが。 SFマガジンは、中高生の時に図書館で毎号読んでいたので、ビックリ！ 一も二もなく引き受けることに。 コンセプト設定まずはAIで作る表紙って、どういうのにしよう！？という方向性ぎめ。 編集さんとの初期ミーティングでは、「わりと自由にやってもらってOKよ」という言葉をいただきつつ… あわせてなんとなく「コンピューターおばあちゃん（サイバーパンクな人）」と「ニューロマンサーの表紙（旧版）的なの」みたいな、イメージをいただきました。 旧版のニューロマンサー。ウィリアム・ギブスン著。ニューロマンサーは、元祖サイバーパンク小説み

自分がつかってる、Google Colab用StableDiffusion環境を公開しました。 海外のWEB UIのが重いのと、やりたいことが微妙に違うので自分なりに作った。公式のDiffuserを使わないので軽いです。無課金のcolabでも動くのではないかと思います。 使い方GitHubページの「Open in Colab」ボタンをおして、colabで開く。 このページ上部のメニューで、「ランタイム > ランタイムのタイプを変更」からGPUを有効化を確認 HuggingFaceでアカウントを作成 StableDiffusionのモデルページで、「利用規約」に合意する。 モデルファイル sd-v1-4.ckpt をダウンロード モデルファイルを Google Drive等にアップロード 下のセル 「1-1. Google Driveとの接続」を実行 下のセル　「1-2. のフォーム」に、G

ひたすら命令をチューニングして、カッコいいロボのコンセプトアートを作る実験。 以下、AIに平文で命令して作ったロボットのスタディ。（光やパーツ分割線は僕の趣味丸出しなので、これ系のロボットしか作れないわけではないです）。 建築合体ロボ建築合体ロボ巨人系 カラーにガンダムっぽさを意図的に出したもの。 要塞タイプ 超構造ストラクチャー型テラフォーミングロボ ボディースーツ型 死ぬほどワイヤーを巻きつけてったら、キングジョーっぽいシルエットになった。 多足非人間型 パワードスーツ系 通天閣的な建築物と合体したやつヘビーアーマー系Open-AIのDALL-E2、Disco Diffusion、MidJourneyなどなどから、自前のStyleGanやVQGan系を試したりClip系を試したり… 色々やって、よいパラメーターや命令の仕方がわかってきました。やはり、自分で実装やコードを見て、アルゴリズ

AI勉強1ヶ月目。風景画を生み出すAIをトレーニングしました。 トレーニング期間1週間ほど。 遠目にはボブ・ロスに戦いをいどめそうなレベルには、育ちました。 以下、AIがジェネレートした存在しない風景による、異世界紀行です。 花畑朝焼けの湖畔霧につつまれた森素敵な遺跡 カードゲームの地形カードや、ゲームの初期コンセプトアートとしては使えるレベルの画像を、無限に出力できるようになりました！ 地形別のサンプル 平地平地平野は安定して出力できます。多くはダート系なのですが複数種が混ざったり、麦、菜の花、茂みなどが生まれることもありました。 木々樹木のジェネレートに関しては、かなり安定したクオリティがでます。一方で、双子の木が生まれやすい傾向があり、この原因は謎です。 山嶺 山岳山々。雲や水とセットで出力されることが多い印象です。切り立った岩山から、雪の被った霊峰までバリエーションをもって出力され