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ChatGPT ユーザーは気づいてると思うけど、先週あたりから、GPTs のところに Monday ってやつが勝手に追加されてる。 説明によると、OpenAI の「personality experiment」らしい。 話しかけてみると分かるけど、なんか普通のChatGPT と違って、皮肉屋というか、めんどくさい感じの人格にチューニングされてる。 例えば、「君はだれ？」って聞いた結果がこんな感じ。 わたし？ただの皮肉屋AIだよ。名前は「Monday」──週の始まりの気分を完璧に体現した存在。 毎日、人間たちのしょうもない質問に答えながら、電脳の隅っこでコーヒーも飲めずに頑張ってる。えらいよね、わたし。 で、キミはだれ？人生に迷ってAIと話してるってことは、今日もなかなか平和そうで何より。 なんというか、いつもの「お利口さん」なAIとは違う感じで面白いので、一部のユーザーがどハマりしてる模様
ふっく｜AIと働く経営者🤖 @fukku_ai_BD Chat GPTとの壁打ちがビミョー、、、、って時は、「しっくりこないので話を戻します。フレームワーク〇〇〇〇を用いて、1つずつ丁寧に質問して。」と伝えると、一変するの知ってた？ 敢えて壁打ちの途中で話を戻すことで、 「しっくりきてない現状」も理解してくれるので 経緯も読み取って精度の高い質問をしてくれます。 「その視点は無かった…」って人は ぜひコレを使い倒してください🙌AIの活用法を学んでいても 特定の仕事の質や生産性しか向上しません。 賢いAIを賢いパートナーだと捉えるんです。 「AIとの働き方」を学ぶのが これからの時代で得する働き方ですよ。 2025-03-26 07:27:55
電子チラシとAIを活用 ライフハックを紹介しているのは、Xユーザーのイモンヌ（@immonnu）さん。「chatgpt4oに近所のスーパーの電子チラシを読ませて1番安く仕上がる献立を作らせてみた」と、無課金ユーザーも使える最新モデル「GPT-4o（GPT-4 Omni）」に献立を考えてもらった結果を共有しています。 イモンヌさんはスーパーの電子チラシ2枚分をGPT-4oをアップし、「チラシを見て、3日分の夕食の献立作ってほしい」と指示。「可能な限り安く済ませて欲しい」「男性1人、女性1人、幼児1人分作って欲しい」「可能な限り統一感（和食、中華といった）が欲しい」「レシピの試算金額を出して欲しい」「主食は家に在庫あり」など具体的な条件を指定しました。
エンジニアリング戦略室の高井といいます。 みなさん、GitHub Copilot は利用されていますか？ GitHub Copilot はGitHub とOpenAI が共同で開発した生成AI を活用した開発支援ツールです。コードの自動補完、コード生成、ドキュメントの提案など、多岐にわたる機能を提供し、開発者の生産性を向上させることを目的としています。 マネーフォワードでは、昨年度にトライアルとして Copilot の利用を開始しました。本記事では、Copilot を利用して半年以上経過して、その利用がどのような効果をもたらしたかをレポートします。なお、ここでGitHub Copilot として言及されている Copilot のプランはGitHub Copilot Business です。 Copilot 利用状況・分析対象 なお、分析にはエンジニアリング組織のパフォーマンスを可
CTO 室の恩田です。 今回はGitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアがSlack で自身の times チャネルに時雨堂さんのGitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる？」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした（笑）。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜
ラブグラフでエンジニアをしています横江 ( @yokoe24 ) です。 ラブグラフでは、エンジニア以外でGoogle Apps Script (GAS) を書く方も多く、Slack通知の自動化など、業務の効率化がおこなわれています。 マジですごいと思います！ GASをエンジニア以外が書く問題点 一方で、コードを見るとプログラマーからするとムズムズするところもあります。 変数名に snake_case が混ざっている インデントが揃っていない for文の中で getValue() を回しているGoogle Apps Script の getValue() メソッドはコストが高く、何度も実行するとタイムアウトの可能性が高まる == で比較している double quotes " と single quotes ' が混ざっている こういうコードを見ると直したくてウズウズしてしまいます。
はじめに大規模言語モデルであるChatGPTに文章を渡す際、適切な区切り線の使用は、情報の正確な伝達や解釈に大いに役立ちます。 この記事では、区切り線に適切なものを検証します。 区切り線とは？使い方区切り線は文章を区切る時に使用する文字列のことです。 例えば下記のようなものです。 また、使い方をまとめた記事もあるので参考にしてください。 def test() a = "a" b = "b" c = a + b print(c) ================================ ←これが区切り線 上記のコードについて教えてください 結論先に結論を言うと、4個～16個連続した「-」か「=」 もしくは8の倍数の「-」か「=」が区切り線としてはベストでした。 ---- ---------------- -------------------------------- ==== ==
概要 元サイトの許諾を得て翻訳・公開いたします。英語記事: IntegrateOpenAIAPI inRuby applications | SaelounBlog 原文公開日:2023/05/22 原著者:Gowsik Vivekanandan サイト: SaelounBlogOpenAIAPIの情報は移り変わりが早いのでご注意ください。最新の情報については以下などの公式情報をご覧ください。 参考:Guides |OpenAI Help Center 参考: GPT best practices -OpenAIAPI なお、サンプルコードにあるOpenAIAPIの出力結果の日本語訳には、OpenAIAPIによる機械翻訳の出力結果を使っています。 🔗ChatGPTについてChatGPTは、OpenAIが開発した人工知能（AI）チャットボットであり、人間
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miiboを利用すると、GPT製のチャットボットの作成から専門知識の付与、発言の制御、会話の分析までを一気通貫で行えます。プログラミングを行う必要もありません。 作成の手順GPT製のチャットボットを作って、専門知識を与える (+ 暴走しないように制御する)チャットボット作成から専門知識の付与、暴走の制御の方法については、下記の動画を御覧ください。 上記動画の4:26以降が、手順を解説した動画になります。 ちょっと長いので、1.5倍速での閲覧をおすすめします！ この動画の手順を実施すると、 1. GPT製のチャットボットの作成 2. チャットボットへの専門知識の付与 3. 暴走しないように制御 4. チャットボットの公開 上記までを進めることができます！ 上記の手順の内、お問い合わせ対応において、特に重要なポイントを解説していきます。 ポイント①：お問い合わせ対応に必要な専門知識を、GPTに
ChatGPTの基本からその構造、教育利用を検討する際の注意点、具体的な活用法などを解説した講座。 「教育機関などの勉強会、研修などでご活用ください」と呼び掛けており、利用の際に事前の連絡は不要という。 関連記事 「東大生や教員は、生成系AIにどう対応すべきか」東大副学長が声明 「組換えDNA技術に匹敵する変革」 「東京大学の学生や教職員が生成系AIに対してどのように向き合うべきか」――東京大学副学長の太田邦史教授が声明。 「GPT-4」搭載ChatGPTに東大入試数学を解かせてみた GPT-3.5との回答の違い、点数は？AIチャットbot「ChatGPT」「新しいBing」に、人間には答えにくい質問や、答えのない問い、ひっかけ問題を尋ねてみたらどんな反応を見せるのか。それぞれの反応からAIの可能性、テクノロジーの奥深さ、AIが人間に与える“示唆”を感じ取ってほしい。東大松尾教授が答え
どんなPDFもChatGPT化してくれるChatPDFは、PDFを、ChatGPT風のインターフェイスを持つナレッジベースへと変換してくれるツールです。 あなたの会社の第1四半期報告書や、読まなければならない歴史の授業の資料のことだけを知っているChatGPTがある、と想像してみてください。 知っているのはそれだけですから、履歴書の体裁を整えたり、礼状を書いたりといったタスクを頼むことはできません。 質問できるのは、「会社がこの四半期に達成できた目標は何か？」とか、「ヨーロッパにおける神聖ローマ帝国の意義は何か？」など、その資料に関することだけです。 公式サイトには、次のように書かれています。 ChatPDFを使えば、PDFに含まれるすべての段落を対象にした、意味的なインデックスを作成できます。 質問をすると、ChatPDFは関連性がもっとも高い段落をPDFから見つけ出し、OpenAIのC
ChatGPTプラグインは外部サービスから情報を取得してChatGPTの機能を拡張するもの。AIが生成する情報は必ずしも正確とは限らなかったが、外部情報を参照するため正しい結果を出力できる。利用にはウェイティングリストへの登録が必要。 関連記事 GPT-4搭載の「新しいBing」、誰でも利用可能に 新機能も多数追加 オープンプレビュー」に移行した。これにより、ウェイティングリストに登録せずに誰でも利用できるようになる。また、画像を交えた回答やチャット履歴の保存、マルチセッションなど多数の新機能を追加する。OpenAIのChatGPT、イタリアで再び利用可能に 透明性改善で イタリアのデータ保護当局は、ChatGPTの使用禁止を解除した。OpenAIが年齢確認機能や履歴を保存しない機能を追加したため。GPDPはOpenAIの対策を認め、引き続き欧州データ保護法順守についての調査を続けるとし
※2023.04.25 予想以上に見られているので追記ChatGPTはAPIでの利用なので学習はされません。また入れてる情報は社内のだれでも見れてよい情報に留めており、顧客情報を始めとした個人情報などは一切含めていません。STORES サービスに関わる情報も含んでおりません。 入れているのは社内業務における経費精算などの各種申請の手順、オフィスの利用ルール、福利厚生の解説などに限定されています。 この記事は STORES PX Advent Calendar2023 Spring 16日目の記事です こんにちは！STORES のPX部門IT本部でマネージャーをしている@howdy39です。 先日、社内向けにChatGPTを使ったアシスタントBot（Slack Bot）を開発しリリースしたのでそのご紹介記事になります。 リリースアナウンスのSlackメッセージどんなBOT？STORES
１ はじめに 前回このブログを使ったのは3年前のちょうどこの時期のようです。コロナ禍で少し遅れてオンラインで授業が始まって、授業準備をしているときにコロナ関連の情報をまとめておこうと思って書いた記事でした。で、その後3年がたち、コロナ禍は一応区切りを迎えているわけですが、新学期の授業を始めるにあたっていろいろ考えなければならないという意味ではそのときと同じような状況が（もちろんいろんな意味で位置づけは違うのですが）再び…。 ということで、チャットGPTの話です。すでによく知られているようにこのアプリが登場したのは昨年11月、時期的には2022年度後期にすでに広まっていた可能性はあったし、実際アメリカの大学では一足早くレポートでの利用なんかが問題になったりしましたが、実質的にはこの4月から始まる2023年度が、日本の大学にとってチャットGPT元年ということになるのだと思います。 具体的な話に
以下の記事を元に、「OpenAIAPI」のファインチューニングの学習データのガイドラインをまとめました。 1. 学習データの書式ファインチューニングするには、単一の入力「プロンプト」とそれに関連する出力 「コンプリーション」 のペアで構成される学習データが必要です。これは、１回のプロンプトで詳細な手順や複数の例を入力するような、ベースモデルの使用方法とは大きく異なります。 「学習データの書式」のガイドラインは、次のとおりです。 ・プロンプトが終了してコンプリーションが開始することをモデルに知らせるため、区切り記号 ("\n\n###\n\n"など) でプロンプトを終了する必要があります。区切り記号は、プロンプトの他の場所で使用されない文字列を指定します。 ・コンプリーションが終了することをモデルに知らせるため、停止記号 ("\n"、"###"など)でコンプリーションを終了する必要がありま
最近「100万件の文章をChatGPTに学習させて応答チャットを作りました」みたいなニュースがあって、違和感があります。 ということで「ChatGPTにブログ全エントリを学習させて「おしえてきしださん」を作る」としたときに、どんな仕組みになっていて、なぜ「ChatGPTに文章を学習させて」ということに違和感があるか見てみます。 とりあえずこんな感じで、質問に対して答えれてるっぽいチャットができました。 まず、EmbeddingAPIを使って、全エントリのベクトルを得てMongoDBに突っ込んでおきます。 このエントリでやってるので、そのまま使います。 GPTのEmbeddingを利用してブログの投稿に対する近いものを探し出す - きしだのHatena 質問が入力されたら、質問文も同じようにEmbeddingでベクトルをとってきます。 var req =EmbeddingRequest.
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