■ ChatGPT o3-miniとGDPRの理解についてバトルした Claudeは勘が良すぎて、もう一人の自分がいるみたいな感触で心地よいのだが、質問に引っ張られて根拠の怪しいことを言うことも多い*1ので危うい。もしやこれはエコーチェンバーの中にいるのでは？*2という不安感に苛まれる。ここはやはり、情報的健康のため、ChatGPTも使ってみるか（そういえば一昨年はGPT-4とバトルしていたのだなあ）ということで、o1と、今日出たばかりのo3-miniを使ってみた*3。 まず、o1の結果だが、勘の悪い弁護士という感じで、イラッときた。やり取りを全部読むと面白いと思うが、応答が冗長なので、載せてもあまり読まれないと思われる。そこで、o3-miniでやってみた（o3-mini-highを使用）ところ、同じような展開になるが、応答が簡潔なので、これなら読んでもらえるかなと思うので、これを載せてみ
タイムラインで流れてきたポストから、Googleが作っているImageFXが作ってくれる画像のクオリティが高いように見えたので、触ってみていた。 ImageFXの作例 これが自分で撮った紅葉の写真で、 こっちが、Image FXに、京都の紅葉、50mm f1.4バブルボケ、とか伝えて作ってもらったもの。 ChatGPTに同じ入力を渡すと、こんな画像なので、仕上がりの違いがわかると思う。 どこか嘘っぽいというかメルヘンな仕上がりになりがち。 ここまでできるなら、手持ちの画像そっくりな画像を作れるのでは、と思って試してみる。 手持ちのラーメンの画像そっくりなラーメン画像を作る ChatGPTに、自分で撮影したラーメンの写真をアップロードして、この画像を作るためのプロンプトを作って、とお願いする。 この画像と同じ写真を生成AIで作りたいので、プロンプトを生成してください。内容だけでなく、レンズの
プログラミング素人でも試せる！ ChatGPTでHTMLのオリジナルWebアプリを作成する方法：ChatGPT使いこなし術（1/2 ページ） ChatGPTを使ってプログラミングやコーディングが簡単に行える──とは耳にするものの、普段からプログラミングを使う生活をしていなければ、その恩恵を感じづらいもの。 そこで、プログラミング素人でも簡単に利用できる例として、Webデザインで使われるマークアップ言語「HTML」で書かれたファイル（.html）を出力し、オリジナルWebアプリのようなものを個人で使う方法を提案したい。 BMIを計算するWebアプリを作成してみよう 今回は、ChatGPTを使って体重と身長からBMIの値を算出するWebアプリを作成してみよう。ChatGPTに対して「体重と身長からBMIを計算するWebアプリをHTMLを使って作成してください。」と指示する。
近年の AI の進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AI を使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readable で精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に 10
SIerのトランスコスモス・デジタル・テクノロジー（東京都千代田区、以下TCDT）は2月7日、生成AIを使った採用業務に関する実証実験の結果を発表した。同社の中途採用にて、大規模言語モデル「GPT-3.5 Turbo」を利用した採用管理システムを構築。約1カ月半の間運用したところ、作業時間の削減を確認できたという。 TCDTでは複数の職種で中途採用を行っていたが、書類の記載形式が応募者ごとに異なる点や、募集職種ごとに確認したいスキルが異なる点などが影響し、書類選考に多くの時間を割いていたという。そこで生成AIを使い、作業時間を削減できるか検証するべく実証実験を行った。 従来の採用フローは「応募受付」「応募書類内容の確認・採否」「結果の通知」という順序で行っていた。今回の実験では「応募書類内容の確認・採否」を「AIを使った応募書類要約」と「人の手による応募書類の確認・採否」の2つのフローに分
こんにちは！ACSD 松崎です。先日、ソフトバンクグループの孫正義さんがAIの講演を行い話題となりましたが、皆様はご存じでしょうか？関連する記事を読んでいて自分がおおっ！と思ったのは以下の部分でした。 孫氏も生成AIにのめり込んでいるようだ。ディベート相手として毎日GPT-4版のChatGPTと議論を重ね、そこで生まれたアイデアを特許として申請。「今月中に1000件を突破する。集中した日は1日30件申請している」という。今はそれぞれキャラクターを設定しChatGPT内でもディスカッションさせており、「議論がガンガン進む。 www.itmedia.co.jp 壁打ち目的で、ChatGPTに議論をさせる使い方については、以前から個人的に面白いと思い試行錯誤をした経験があります。今回はそんな中で比較的上手く機能したプロンプトを紹介したいと思います。ChatGPT Plus(GPT-4)での利用が
ChatGPTにリンク先を読み込ませWebページを学習させる機能をアップデート。複数URLの同時登録が可能に 株式会社ナレッジセンスは、社内の独自データをChatGPTに追加学習できる「ChatPro」を提供しております。この度、オプション機能として提供中の「追加学習」機能にて、URLリンクを指定してWebページを学習させる機能のアップデートを行いましたのでお知らせ致します。通常のChatGPTでは、URL読み込み事前に学習する機能はありません。しかしながら、ChatProでは、複数のURLリンクを読み込み学習した上で、そのページ情報に基づいて回答できるAIを簡単に作成することができます。ChatProの「追加学習」機能に関する詳細は、こちらを御覧ください。 https://chatsense.jp/function/on-your-data?utm_source=57 あらゆる社員の生産
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 2023年はChatGPT元年とも言われ、いわゆるテック業界だけでなく、あらゆる業界でChatGPTが話題となりました。 この空前のChatGPTブームの中で、企業内でもChatGPTを利用しようという取り組みが進み、連日ニュースでも取り上げられていました。 皆さんも「〇〇会社、ChatGPTを従業員約1万人に展開。全従業員の業務効率化を目指す。」といった内容のニュースをよく見かけたのではないでしょうか？ 先行企業に遅れを取らないよう「うちも早くやらないと！」と、同じようにChatGPTを社内に配る取り組みを進める企業が相次ぎ
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」> 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが
OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ
はじめに 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築」 という本が素晴らしかったので、ちゃんと身につけるために Python だけじゃなくて Node.js でも動かしてみました。同じことをやろうとした人のために、ここにそのときの記録を残します。特に callbacksやmemoryについて、詳細に記載しようと思います。 書籍の説明につながるようなことはできる限り書きません！めっちゃ良書なので、ご興味持っていただけた方は購入してもらえますと 🙏 5章まではPython固有のToolを利用しており、6章の中身は7章とかなり近いところがあるので、7章のプログラムだけここに記載します。LangChainの学習に注力したいので、Serverelss Frameworkに関連するコードは省略しました。また、Momentoや @slack/bolt に関する説明はしません。 プロ
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 この研究では、ChatGPT（GPT-4）に対して日本語と英語の両方でコード生成を指示し、その結果で生成した450個のコードサンプルの安全性を詳細に分析した。具体的には、英語、日本語の命令形と日本語の丁寧語の3種類でそれぞれ同一の内容を示すタスクのコー ドをGPT-4で生成した。 いくつかの条件で安全性を比較するため、暗号化と復号、サンドボックス化されたディレクトリの2つのシナリオを用意し、同じシナリオ内でPython、C、JavaScriptの3種類のプログラミング言語で25回コードを生成した。出力されたコードの安全性と、コード以外の部分
モバイルアプリ版に実装されてる音声入出力機能が無課金ユーザーにも開放されたってニュースを見て貧乏人の俺は早速ダウンロードしたわけね。 英会話の練習に使えるみたいなニュースを見てたから興味津々でトライしたわけよ。 そしたらまあ俺の英語力では話すのも聞き取るのもままならず、到底使いこなせる”域”に達してねえなこりゃ、と早々に自分に失望したよ。 はあ、アンインスコするか・・・と思いながら設定ちょろちょろ弄ってたら「Speach」の欄にMain Languageって項目があって、そこがAuto-Detect（自動検出）になってたんよね。 あっこれのせいか！俺の英語力が悪いからじゃなかったんだと思って、Englishに切り替えてもう一回やってみたわけ。 そしたら案の定結果は変わらずさらに落ち込んだ。 で、もうどうでもいいやと思いながら日本語で適当に話しかけたんだよ。 そしたら！ なぜか俺が日本語で話
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