はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
広告は大切である――本当でしょうか。普段の業務の中で、そこを疑うことはあまりないと思います。思いついたとしても、「じゃあ、今やっている広告をストップして数年後どうなるか確かめてみよう」という人はなかなかいないでしょう。しかしこの連載や、その大本となる新刊『戦略ごっこ―マーケティング以前の問題』（12月14日発売、日経BP）はそうした“当たり前”を見直すのがコンセプト。いったいどんな影響があるのか、エビデンスを基に確かめていきましょう。（編集部） マーケターなら知りたい広告の効果。経費削減のやり玉にも挙がるが、本当にやめても問題ないのだろうか…… （画像：Olivier Le Moal／Shutterstock.com） ▼前回はこちら 論破して終わり？ NPSで学ぶ「エビデンス思考」の5ステップ 広告をやめると1年でシェアは1割減、3年で… 広告をやめると、売上やシェアはどれだけ減るのでし
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. はじめに ソフトウェア開発のチームに、新しいメンバーが入ってくることはよくあります。 以前に新卒社員がチーム入ってきた場合の育成方法を紹介しました(こちら)。 今回は、新卒社員ではなく、他の会社から中途入社か同じ会社の部署異動で来る新メンバーの話です。 (エンジニアが数百人などで規模が大きい会社の場合、部署が違うと仕事のやり方が全く変わる場合があるので、今回は中途入社と他の部署からの異動を同じように「新メンバー」として扱います) 会社や部署が変わると仕事のやり方が大きく変わるため、仕事のやり方に戸惑うことが多いと思います。 本稿で
DALL-E3を実装日からほぼ毎日使用し面白さにとりつかれています。何となくで触っているため, いまいち思った画像が出来ないことも多々ありましたので今回まじめに作成法を勉強してみました。初級編と名前がついているのは高等テクニックを教えるほどの技術がないだけで後に上級編が控えているという意味ではないです。 0. はじめに DALL-E とはシンプルなテキストのみで画像がつくれるAIです。 簡単なテキストのみで画像生成語源は『ウォーリー探せ』と芸術家の『ダリ』から来ているみたいです。ウィーリーはある種の「探し物」をする, userが提示するテキストのプロンプトから隠された要素やまだ見ぬ画像を「探し出し」生成することらしいです。 ウォーリーをインスパイアした少年1. 問題点, 主に著作権やはり何と言っても著作権問題ではないでしょうか。現在法整備が進行しているところです。OpenAIはコンテンツポ
現在，34個掲載(一部執筆途中) Xのアカウント@fuyu_quantでも技術系の投稿をしているのでよかったらフォローしてください！ はじめに 今回はすぐに使えそうなプロンプトの工夫やフレームワークについて有名なものをまとめました．LMの出力の精度向上に役立てられればと思います． 論文があるものについてはarXivに最初に投稿された順番で掲載しています． 論文で精度向上が確認されているのは英語での検証がほとんどであるため，日本語で改善されるかは分かりません． 全てのLLM(GPT-4,Llama2,...)で精度が改善するとは限りません． ※記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです． 以下の記事では敵対的プロンプト技術をまとめています！ 目次 Zero-shot prompting Few-shot prompting 2021年〜 Generated Knowledge Pr
イラストのディテールを大幅に引き上げる、StableDiffusion向けの特殊なテクニックをご紹介します。（全4回） 前回までのあらすじ前回の記事の経緯で、 「ノイズをControlNetに流し込むことで、描き込み量や色彩を大幅に強調できる」事が判明しました。 今回はその知見を使って、実際に画像を出力していきましょう！ ※StableDiffusion1.5とStableDiffusionXLで設定等が一部異なります。 SDXL向けノイズ法の記事も併せてどうぞ！ 【チュートリアル】ControlNetにノイズを流し込んで描き込み量を変更しよう！では早速、ControlNetを使って画像の描き込み量を増加させてみましょう！ ひとまず、プロンプトは少なめで抽象的な絵を出してみましょう。 ステップ1：ひとまず描き込み量を増やしてみよう！ 今回使うノイズ画像くん。彩度を強調してありますContr
その方が単純に情報量が増えるため 最初 boolean にしてたけど後から時刻もほしくなるということはよくある。後から日時型のカラムに変えようと思っても、過去のイベントの日時は失われてしまっていて困る。今は日時が必要でないように感じても日時にしておく方がよい。 またアプリケーション的に使わなくても、データ分析のためにあると嬉しいことは多い。 コード的にも特に扱いにくくなることはない 以下のようにして簡単に boolean と同じ感覚で扱うことができる。 class Post < ApplicationRecord scope :unpublished, -> { where(published_at: nil) } scope :published, -> { where.not(published_at: nil) } def published? !published_at.nil?
プロダクトマネジメントのコーチをしています。プロダクト開発の中でもGPT4を使うケースが増え、相談されることが増えてきました。 ChatGPTのGPT4を用いた際の、専門家として信用できる精度で推論させるための工夫の一部を紹介します。精度が必要な専門職かつ中級者向けになると思います。「機密情報の入力をどうさけるか」といった運用の話は今回はしません。 やったことと起きたこと一通り論文を読んで試したり、試行錯誤しました。 その結果、専門家として業務レベルで使える程度のものができるようになってきました。 クライアントのプロンプトを添削する仕事も増えつつあります。副作用として、日本語なのに日本語と感じられない自然言語に目覚めてきました。この片鱗についてお話しします。 分かったこと分かったこととして、精度を業務レベルで用いるためにまずはじめにとりくむことは下記です。 ・接待モードを切る ・指示の質が
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
はじめに ChatGPTをはじめとしたLLMを使いこなすための必須スキル、プロンプトエンジニアリング について解説します。 最近は動きが早すぎてキャッチアップが難しくなっていますが、特に以下のような手法が注目されているようです。 In-context Learning (ICL) Chain-of Thought (CoT) Zero-shot CoT ReAct Self-Consistency Program-aided Language Model (PAL) 今回は、6つのテクニックの中からPart1として、ICL、CoT、そしてZero-shot CoTの3つを紹介します。 これらのテクニックは、ChatGPTをはじめとするLLMのポテンシャルを最大限に引き出すために必要不可欠です。 さらに、各テクニックを詳しく解説した論文も紹介していますので、是非ご一読ください。 In-con
ChatGPTは「手前の文に確率的にありそうな続きの文字を繋げるAI」 まず最初にChatGPTの仕組みについて。 深津さんによるとChatGPTは、「手前の文に確率的にありそうな続きの文字をどんどん繋げていくAIである」とのこと。 例えば「昔々」という入力に対して、確率的にありそうな続きの文字は「あるところに」であるという具合に、続きそうな文字をただ出してくれるAIなんだそうです。 これを誤解していると求めているような回答がなかなか得られないので、ChatGPTに自分が求めている回答してもらうためには、確率的にありそうな続きの文字を出す方向性を狭めていくような質問をする必要があるそうなんですね。
この記事は初心者向けです。 こんにちは。852話(ハコニワ)です。 皆様AIアート楽しんでいるでしょうか？ テキスト入力で画像を生成してもらえる夢のような時代ですね。 でも実際AI画像生成サービスを利用して、皆さん思ったんじゃないでしょうか。 「なんか変なのしか生成されない！」 プロンプトを探すのって結構面倒です。midjourneyは公式サイトのfeedやranking、検索からコマンドプロンプトを探したり出来ますし、stable diffusionもプロンプト検索サイトも色々あります。画像からプロンプトを抽出してくれるサイトなんかもあります。 「でも面倒くさい！ もっと攻略本的なサイトないの！？」 って結構思ってる人がいるんじゃないでしょうか。 そういう面倒くさがり向けの、要点のみを押さえた汎用プロンプトをまとめました。コピーペースト切ったり貼ったりで"それっぽい"ものを作ってみましょ
このnoteの収益を使ってStable Diffusionを使ったWebサービス https://memeplex.appを公開しました。誰でも無料で何枚でもAI作画をすることができます(そのかわり、混み合ってる時は時間がかかると思います)。 このnoteで学んだことをぜひ活用して、AIによる新しい時代の風を感じてください。 また、本文中にMidjourney、StableDiffusion、DreamStudio、Memeplexなどの言葉が頻出するため、全面的な修正を行うことにしました。StableDiffusionに統一しておきたいと思います。 現状(2022/8/28)は、StableDiffusion=DreamStudio/Memeplexと考えて構いません。Memeplexは将来的にStableDiffusion以外のアルゴリズムもサポートする予定だからです。
「AWS CDK Conference Japan」は AWS CDK ユーザーが集まって事例やノウハウを共有しあうイベントです。今回は、CDKv2をメインテーマに、初の大型カンファレンスが開催されました。アマゾンウェブサービスジャパンの大村氏は「Baseline Environment on AWS （BLEA）開発にあたって検討したこと」をテーマに発表しました。まずはCDKとBLEAについて解説したのち、これからCDKを使う方たちへのナレッジを紹介します 自己紹介 司会者：次は、今までがんばってCDK（Cloud Development Kit）を普及させてきた大村さんです。 大村幸敬氏（以下、大村）：よろしくお願いします。 司会者：初めて聞く単語なんですが、読み方は「ブレア」でいいですか？ 大村：「ブレア」でいいです。 司会者：準備ができたらBLEA（Baseline Environ
NULL絶対ダメ論や現実的には無理だから上手く付き合っていくしかないんだよ論など見られるが、せっかくCodd博士が上図の分類を提示しておられるので、これを元にもっと詳細化して考えてみよう。
こんにちは、CLI生活至上主義？の、 ひのしば です。 まぁ、至上主義というのは、ちょっと言い過ぎかもしれませんが、screen, vim, mutt, newsboat, pass, あとは、gitやssh 辺りを使う生活をしており、1日の作業がこれだけで完結するような事もあるような生活を送っています。 さて、そんな私が、ワークステーションサーバに、macOSや、Windows, Linuxから接続して操作するといった構成から、 作業環境をDockerfileにまとめ、手元で上がる環境をdockerコンテナへ統一し作業する構成とした話を紹介します。 この環境は、ここ数ヶ月、不自由なく使えている事もあり、自身の整理のためにも、どのような点が気になって対応したのかを挙げていきます。 詳細は下部に記載する通りですが、 例えば、dockerfile上のuidの問題に気をつける点、Linuxとma
みなさんこんにちは。今日は、TypeScriptの新しいコンパイラオプション（おそらく4.7で導入）であるmoduleSuffixesについての話題がTwitterで見られました。 moduleSuffixesについて詳しくはこちらをご参照ください。 これについては、「モジュール解決がさらに複雑化する」などいくつかの方向性から否定的な意見が見られました。しかし、筆者が考えてみたところ、正当性のある機能追加だと納得できたので考えをご紹介します。 3行でまとめると これまで通りランタイムの挙動に影響しないから大丈夫だよ pathsが怖くないならmoduleSuffixesも怖くないよ TypeScriptはJavaScript環境に追随するよ moduleSuffixesとは では、moduleSuffixesはどんなコンパイラオプションなのかという解説をまず少しします。これはTypeScri
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