面白いなと思った使い方、大事だなと思ったコツの個人的な備忘録です。 はじめに 前提 ChatGPTのTipsまとめ 基本編 鵜呑みにしない 途中で文章が途切れた時は "続けて" 汎用Tips 文脈を伝える 条件/制約や質問を明示する 相手の立場を指定する 回答の特性を指定する 英語で入力する レビュアーや反論者を用意する 無茶振りする おわりに はじめに ChatGPT、面白いですね。 難しく考えず素朴にChatGPTと会話するのも十分面白いですが、コミュニケーションを工夫することでより良い体験が得られたりします (対人コミュニケーションと同じですね)。 今回は、個人的にChatGPTを使ってる中での好みのコツをまとめます。 ChatGPTのコツを書いているはずが、いつの間にか対人コミュニケーションの話みたいになってしまった ChatGPTの使い方のコツをまとめる - BioErrorLo
今回は、ChatGPT Media編集部が思わず爆笑したChatGPTの面白い使い方を紹介します！巷を騒がせたChatGPTを応用したアイデアの中でも、特に面白いものをまとめましたのでぜひ最後までご覧ください！ 発想力の勝利！ChatGPTの面白い使い方40選 今TwitterでバズっているChatGPTの面白い活用事例を40個ご紹介します。 今回解説する事例において、弊社がX（旧Twitter）で発見した参考となるツイートを紹介させていただいております。取り下げなどのご連絡は、contact@weel.co.jp からご連絡ください。 ChatGPTのCanvasでブロック崩しゲームを制作！ WEELの過去記事からも、面白いChatGPT活用事例をご紹介します。 ChatGPTの回答編集機能「Canvas」を扱う下記記事では、実践パートで昔懐かしの「萌え系ブロック崩しゲーム」を制作！ゲー
100万円の修行で徳を積めば解脱に到れる。 どうせ徳を積むのならお得に積みたい。 これが俺の三井住友札黄金数無曼荼羅だ。 クレカを整理した結果 2ヶ月ほど前に、クレジットカードを整理する記事を書いた。手持ちのカードを使って、いかにポイントを獲得するかというものだ。 前回の結論 これに対し、はてブやTwitterなどで多くのコメントが寄せられ、とても勉強になった。やはり「全て」をあえて差し出した者が、最後には真の「全て」を得る。情報が欲しければ、まず自分から出すのが良い。 そして寄せられたコメントを元に再度カードを整理した結果、以下となった。 楽天カード (VISA) 楽天カード (Mastercard) Amazon Mastercardゴールド 三井住友カード (NL) PayPayカード Delight JACCS CARD みずほマイレージクラブカード Kyash au PAY (プ
Warning: Undefined array key 0 in /home/wwnstyle/wirelesswire.jp/public_html/wp-content/themes/wirelesswire_v3/functions.php on line 17 Tweet 3月14日の早朝、GPT-4が公開され、筆者は早速試した。 その後、開けて3月15日の早朝、APIも部分的に解放され、筆者はそれも試した。 その上で、先週書いた記事の内容についての確信が深まった。 やはり、GPT-4は期待を超えてはこなかった。 GPT-4は、ChatGPT Plusに入会すると誰でもすぐに使うことができる。APIだけは招待制だが、それも筆者と同じくらいのタイミングでアンロックされた方も少なくないのではないか。 100倍規模のパラメータがあっても、アプローチには限界があるのである。 また、Cha
大金持ちしか味わえない娯楽って現代にないのか？
最初にこれを感じたのは金正日の趣味が映画鑑賞と聞いたとき。金正日は自分専用の映画館を持っていて、好きなときに好きな映画を流せるらしいけど、それでもそこに映っているのは誰でも観れるハリウッド映画や寅さんでしかない。莫大な富や権力に裏打ちされた娯楽ではない 時給何千万円ともいわれるイーロン・マスクはフロムのエルデンリングに浪費した メッシはプライベートな時間にもサッカーゲームをプレイするらしい アサドは亡命先のロシアでネトゲ廃人になっている 昔であれば王侯貴族は自分のために作曲者や画家を雇って芸術作品を作らせていた。でも今は大金持ちから大金をもらって一人だけに作るよりも、世界中から少しずつ吸い取ったほうがずっと儲かるから、才能は大衆娯楽ばかりに費やされる 現代に大金持ちだけが到達できる娯楽ってエプスタイン島を作ったり女をヤギとセックスさせたりするぐらいしかないのか？
こしな💕 @ivory_coshina 親がビルを何棟も持ってて、成人になった時にビルをいくつか譲り受けたおかげで十分な不労収入があって、親からは「働いても税金で持ってかれるんだから働くな」って言われてて今まで生きてて働いた事ない。みたいな人の話聞いて悔しくって死にそうになってしまった 2021-06-07 12:20:19
【泊まれるスーパー銭湯ランキング】記者がガチで朝まで過ごしたオススメ施設7選 / 宿泊費を抑えて大浴場・サウナ入り放題で最高だったぞー！
» 【泊まれるスーパー銭湯ランキング】記者がガチで朝まで過ごしたオススメ施設7選 / 宿泊費を抑えて大浴場・サウナ入り放題で最高だったぞー！ 特集 【泊まれるスーパー銭湯ランキング】記者がガチで朝まで過ごしたオススメ施設7選 / 宿泊費を抑えて大浴場・サウナ入り放題で最高だったぞー！ 砂子間正貫 5日前 宿泊費の高騰が続くなか、いま静かに注目を集めているのが「泊まれるスーパー銭湯」である。深夜料金を支払えば朝まで滞在でき、なおかつ大浴場・サウナは入り放題。ホテルより安いのに、むしろ疲れが取れるのだ。 そんなわけで私は新宿の編集部からアクセスしやすいエリアを中心に “朝まで営業しているスーパー銭湯” を巡り、実際に一晩過ごしてきた。今回はその中でもとくに快適だった7施設をランキング形式で紹介したい。 もちろん訪れた日の混雑具合や利用状況によって印象は変わるものの、どの施設も「泊まれるスーパー
AI企業のCerebrasが、オープンソースでパラメータ数1億1100万～130億の大規模言語モデル「Cerebras-GPT」7種類を公開しました。Cerebras-GPTは、OpenAIのGPT-3をベースに、DeepMindが2022年3月にリリースしたChinchilla方式で学習したモデルで、これまでに公開されているどのモデルよりも学習時間が短く、学習コストが低く、消費電力が少ないのが特徴とのことです。 Cerebras-GPT: A Family of Open, Compute-efficient, Large Language Models - Cerebras https://www.cerebras.net/blog/cerebras-gpt-a-family-of-open-compute-efficient-large-language-models/ cerebr
市長が「道楽で富士山に登る人を公費で救う必要あるか」とか言ってるらしいけど、 その理屈、他の“道楽”にもちゃんと適用してんの？ ドライブで事故った人。 フェスで倒れた人。 スノボで骨折した人。 海水浴で流された人。 運動不足の社会人がマラソン大会出てぶっ倒れたとき。 炎天下で部活して熱中症になった高校生。 これ全部、「本人の判断で」「趣味・娯楽・自己実現」のためにやってることだよな？ 登山と何が違うんだよ。 それを見て「かわいそう」「ちゃんと助けなきゃ」って思えるのに、 登山だけ「道楽だから自腹でどうぞ」とか、都合よすぎね？ てか「道楽だから税金使うな」って考え方、そもそも超危ない。 その論理でいくと、この国の救急制度・医療保険制度、根本から否定されるんだよ。 なぜって？ 人間が倒れるときって、大体“好きでやってたこと”の延長線上で起きてんだよ。 好きで体動かして、好きで人に会って、好きで
「ChatGraph」はChatGPTのノードエディターで、ノードを組み合わせることで複雑なシステムを視覚的に構築できます。ChatGPTの高い性能を有意義に使えそうだったので、実際に使ってみました。 【ChatGPTのノードエディタ】ChatGraph - β - uynet - BOOTH https://booth.pm/ja/items/4728147 まずは、上記のリンクからChatGraphの配布ページにアクセスして「無料ダウンロード」をクリックします。今回は無料版を選択しましたが、ChatGraphには画像生成機能が付いたお布施版も存在しています。 ZIPファイルをダウンロードしたら、Windows標準機能や対応ソフトで解凍します。 ZIPファイルを解凍するとChatGraphの実行ファイル「graph.exe」が現れるのでダブルクリックして起動します。 ChatGraphの
Microsoftがたった13億のパラメーターでGPT-3.5超えのHumanEval50.6％をたたき出す「phi-1」を発表
LLaMaやFalconといった小型の大規模言語モデル(LLM)が矢継ぎ早にリリースされる中、Microsoft ResearchのAI研究チームが、プレプリントサーバーのarXivで、Transformerベースのモデル「phi-1」を発表しました。このモデルは、パラメーター数がGPT-3.5の100分の1以下の13億しかないにもかかわらず、テスト用データセット・HumanEvalでGPT-3.5を上回る成績を収めたことが報告されています。 [2306.11644] Textbooks Are All You Need https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.11644 Microsoft Releases 1.3 Bn Parameter Language Model, Outperforms LLaMa https://analyticsindiama
はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
あまりに安すぎるので見えてる地雷か？と思いつつ食べたランチが美味しすぎて「これは家賃払ってない味だな」どころじゃないと思った
円居挽 @vanmadoy 散歩してたら某雑居ビルの前に「ここでランチやってます（※安い）」みたいな看板出てて、「いや、カレー500円はあまりに安すぎる。見えてる地雷か？」と思いつつ食べてみたら……量も味も文句なし！ コスパ最高！これは家賃払ってない味というか、反社の隠れ蓑か店主が雑居ビルオーナーかの二択だよ 2023-04-20 13:23:46
import os import boto3 from datetime import datetime, timedelta, timezone import requests BUCKET_NAME = os.environ['BUCKET_NAME'] SLACK_WEBHOOK_URL = os.environ['SLACK_WEBHOOK_URL'] s3 = boto3.client('s3') def lambda_handler(event, context): # 前日の0:00と23:59を取得 today = datetime.now(timezone.utc).date() start_time = datetime(today.year, today.month, today.day, tzinfo=timezone.utc) - timedelta(days=1
ChatGPTを使ってデータサイエンティストの生産性を爆上げする活用術をまとめました！ また、データサイエンティストがChatGPTを活用するための記事をまとめているので、こちらもぜひ参考にしてみてください。 データ前処理 「ChatGPTを使用すると、「データを分析可能な形に前処理して」といった大雑把なリクエストに対しても、すんなりと対応し、データ前処理を行ってくれます。」 今のところ、大量のデータを前処理する際にChatGPTを利用する場合は、ChatGPTに実際の前処理を行わせるのではなく、前処理用のサンプルコードを教えてもらう方が良いでしょう。 ただし、近い将来にはCSVやExcelを直接アップロード＆ダウンロード可能な「Code Interpreter」というプラグインが追加される予定とのことで、実務利用が大いに現実味を帯びると考えられます。 詳細は以下のページで紹介しています！
Windows 11のタスクバーは、リリースのたびに悪化の一途をたどっています。 ウィジェットポップアップも、拡張された検索バーも、いずれも役に立たない代物になっています。 だったらいっそ、すべてを消してしまうのはどうでしょう？ 画面のどの側にも配置できるようにしたり、アプリ名の全体を表示したりできるように、Windows 10時代のタスクバーを復活させるのです。 Windows 10時代の使い勝手の良さを取り戻せる！もちろんマイクロソフトはそれをできないようにしていますが、フリーのオープンソースユーティリティでを使えば実現可能です。しかも、レジストリやコマンドプロンプトをいじる必要はありません。 ExplorerPatcherというアプリをダウロードしてインストールするだけでいいのです。 インストールしたアプリを起動するだけで、古き良き時代のタスクバーが舞い戻り、そしてその状態はマシンの
ローカルLLMの情報まとめ｜npaka
「ローカルLLM」の記事が増えてきたのでまとめました。 「Llama 2」ベースのローカルLLMについては、以下でまとめています。
またなんか大規模言語モデルが公開されてましたね。 ということで、Cerebrasが公開したモデルを動かしてみます。日本語が通る感じ。 商用利用可能というライセンスなども含めて、一番使いやすい気がします。 https://huggingface.co/cerebras ここでいろいろやってるようだけど、モデルを動かすスクリプトはありません。 https://github.com/Cerebras/modelzoo なので、自分でモデルを動かすコードを書くということになるけど、VTS-Techさんがgistで公開しているスクリプトを使わせてもらいます。 https://gist.github.com/Veritas83/bb858a2039fe84cd35af4064c0aa44d8 -mでモデルサイズ、-cでコマンドラインモード、-pでプロンプトを指定します。 >python VTSTech
StarCoderとStarCoderBaseは、80以上のプログラミング言語、Gitコミット、GitHub Issues、Jupyter Notebookなど、GitHubからライセンスとして許可されたコードのデータでトレーニング（機械学習）されている。Meta製LLMの「LLaMA」と同様に、1兆のトークンに対して約150億のパラメーターモデルをトレーニングした。Hugging Faceは350億のPythonトークン用にStarCoderBaseモデルを微調整し、StarCoderを作成した。 StarCoderBaseは、一般的なプログラミングベンチマークで、既存のオープンコードLLMよりも優れたパフォーマンスを示し、OpenAIの「code-cushman-001」（「GitHub Copilot」の初期バージョンを強化したオリジナルの「Codex」モデル）のようなクローズドモデ
一人20万円で「八ヶ岳の別荘」を購入。会社員が教える、仲間とお手頃に二拠点生活を楽しむコツ - ミーツキャリアbyマイナビ転職
リモートワークが珍しくなくなった今、「住む場所や働く場所を変えなくてもいいなら二拠点生活をやってみたい」と考える人は多いでしょう。楽しく、無理なく、でも自分の貴重な財産になる。そんな二拠点生活を始めるには、どんなノウハウが必要でしょうか。 都内のIT企業に勤める菅谷岳洋さんは昨年、仲間とともに八ヶ岳のふもとに「別荘」を購入しました。費用は一人頭20万円。現在は週末を中心に足を運び、仲間たちとDIYで快適な空間を作り上げています。その模様をnoteに綴ったところ、大きな反響を呼びました。 未経験のDIYに挑戦したり、仲間の「やりたいこと」を全力でサポートしたりするなかで、二拠点生活を楽しむコツが分かっていったそう。菅谷さんが仲間と共にイチから「別荘ライフ」を作り上げていくプロセスは、二拠点生活に興味を持つ会社員にとっても大いに参考になりそうです。 平日は別荘でワーケーション、週末に別荘でバー
日本語特化型の大規模言語モデル、OpenCALMとrinna/japanese-gpt-neox-3.6bの検証 - Qiita
目次 はじめに モデルの概要 検証環境 導入方法:OpenCALM 検証:OpenCALM 考察:OpenCALM Instruction Tuning 導入方法:rinna 検証:rinna 考察:rinna おわりに はじめに この記事はCyberAgentが公開した日本語特化のLLM(大規模言語モデル)、OpenCALMと、株式会社rinnaが公開した日本語特化のLLM、japanese-gpt-neox-3.6b/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft を検証した記事です。 色んなプロンプトを与えて、どのように出力するか。 そして素の大規模言語モデルがどのような出力をしていて、それにInstruction Tuningをすることでどのように性能が変わるのか、について検証しています。 モデルの概要 OpenCALM OpenCALMはCyberA
コンサルティング会社SemiAnalysisが手に入れたGoogleの社内文書が波紋を広げている。文書は、GoogleとOpenAI/Microsoftの双方が、AI開発競争において、オープンソース陣営の「ゲリラ兵」に圧倒される可能性を示唆している。 社内文書の内容は、大規模言語モデル（LLM）の製品化はすでに驚異的なレベルまで民主化されていることを意味している。LLMが大手企業しか参加できないハイステークゲームだという前提はすでに過去のもののようだ。 この転覆を生んだのは、Metaが2月に発表したオープンソースのLLMであるLLaMAである。LLaMAは部分的にオープンソースで開発されているものの、非営利の研究目的でのみ利用可能で、重み付けのデータは一般公開されていない。 LLaMAを用いれば、研究者は微調整という軽いコストを負担するだけで、参入することができる。「トレーニングや実験への
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rinna社から、日本語に特化した強化学習済みの「対話GPT言語モデル：rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo」をオープンソースで公開したとの大ニュースがありましたので、早速ためしてみます！😀 無料のGoogle Colabで動くお試し用の簡易プログラムも作ってみましたので、ぜひお試しください。 １．モデル特徴（プレス文から）36億パラメータ（3.6B）を持つ汎用GPT言語モデルをベースに、対話GPT言語モデルへのfine-tuningと強化学習を行っています。 強化学習には、HH-RLHFの一部を日本語に翻訳したデータを用いています。 強化学習済みのモデルは、Hugging Faceに商用利用可能なMIT Licenseで公開されています。 特定の利用目的に対して性能を最適化させたい場合には、fine-tuningやin-context
『マインクラフト』で「約3時間だけ配信された激レアバージョン」が発掘される。奇跡の考古学的発見 - AUTOMATON
『マインクラフト』で「約3時間だけ配信された激レアバージョン」が発掘される。『マインクラフト』「Seecret Updates」シリーズ最後のバージョン1.1.1が、SNS上の発言をきっかけに見つかるという、考古学的発見。 全世界のファンから愛され続ける『マインクラフト』は、パブリックアルファ版リリース後、約12年にわたる歴史のなかで膨大な数のアップデートが重ねられてきた。過去の同作リリースバージョンには、数時間だけ配信された極めて稀少なものも存在している。今回、そうした“激レア”バージョンのファイルを、ある女性が保存しており、海外コミュニティの話題を呼んでいる。 発端は、10年前の女性のあるTwitter投稿だった。ユーザーのLuna氏が2010年に投稿したのは、「『マインクラフト』のアップデートだ！」という素朴なコメントだった。このツイートは、やがて『マインクラフト』の旧バージョン保存
第52回から第53回、第54回とラズパイを使って列車を動かし、ポイントを切り替える方法についてご紹介してきました。次はいよいよ、自動運転の“はじめの一歩”を踏み出してみましょう。 線路の上の模型を往復させる まずは写真のような線路を組みました。平行に線路が引かれており、その真ん中にポイントを設けて、上の線と下の線を行き来できるようにしてあります。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import time import RPi.GPIO as GPIO # GPIOの設定 GPIO.setwarnings(False) GPIO.setmode(GPIO.BCM) motor_r = 20 # 右向き motor_l = 21 # 左向き pwm = 12 # PWM GPIO.setup(motor_r, GPIO.OUT) GPI
中国のインフルエンサーの動画が大反響 11月に入って、香港に本社を置く、大手パソコンメーカーのレノボは、中国国内でつるし上げに遭い、たいへんな騒ぎになっている。 司馬南というインフルエンサーが「レノボを問いただす」というシリーズ動画を7本連続でインターネットにアップし、レノボの経営上の問題点を指摘した。その動画が指摘する批判の焦点は、主に次の問題に当たっている。 （1）レノボが中国の国有企業から株式会社になったとき、株価が不当に低くされたため、「13億元（約232億円）にものぼる国有資産の流出につながった」。そればかりではなく、もともと同社の100％の株式を所持していた中国科学院はいまや、その所有している株が全株数の30％以下に減らされている （2）同グループの利益の30％以上も占めるレノボの役員報酬が高すぎる。レノボの名誉会長・柳伝志氏が定年退職したはずなのに、依然として1億元（約17.
生成AI（人工知能）の基盤となる大規模言語モデル（LLM）を日本企業が独自に開発し、ビジネスに活用する動きが広がってきた。サイバーエージェントやAIベンチャーなどが自社開発したモデルを、自社の事業やサービスで本格的に活用し始めた。 モデルの規模や学習量では、ChatGPTを提供する米OpenAI（オープンAI）など米大手ITとの隔たりは否めない。国産勢は日本語に特化する、もしくは日本語を中心に用途を絞り込んで学習データを充実させることで、まずは自社事業や企業向けソリューションに活用しやすい点を強みにしていく考えだ。 開発者らは「モデルの規模が性能を決めるとは限らない。用途に合わせて、最も適した規模と学習量を選ぶチューニング手法はこれから発展する」と、日本語に特化した独自モデルを持つ意義を強調する。国産ではNTTグループや日立製作所、富士通などもそれぞれLLMの開発計画を表明している。日本発
電子ペーパー搭載端末は10インチ前後のタブレット形状であることが一般的ですが、ごく一部スマホサイズのものも出ています。 今回登場した中国のDasungという会社の「Dasung Link」は、さらに独特のコンセプトです。 本体は↓のように6.7インチというスマホよりも若干大きいくらいのサイズ。 この端末のどこが独特かといえば、本機はスマホとペアリングして使います。 スマホ本体をカバンやポケットに入れたままでも、本機で電子書籍やPDF、ウェブサイトを閲覧できます。 本機自体にOSやそれを動かすための高速なプロセッサが搭載されているわけではなく、本機はあくまで母艦スマホからの映像出力を表示し、インプットを送るだけ。タッチ対応のセカンドスクリーンなのです。 これにより、新たな電子ペーパー端末を持つことなく既存のスマホを活用して、電子ペーパーならではの紙のような視認性や視野角の広さ、バッテリー消費
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子供にマインクラフト使ったPythonプログラミングを教えようとしたらChatGPT使ったプログラミング不要な世界を体験させちゃった | DevelopersIO
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