GPT-4に感動して社内業務を人工知能に置き換えようとしている取引先への報告にGPT-4を使って15分で終えた話｜山本一郎（やまもといちろう）
人工知能はものすごく進化しているけどジェネレーティブAIって割と嘘を書いてくるよなあって話は文春で書きました。ジェネリックひろゆきというニュアンスのことを書いたのですが、西村博之のほうが酷いという反響が寄せられたのは印象的でした。そんなもんですかね。 で、コロナ明けというのもあって最近は対面での打ち合わせも増えているところ、足を向けた取引先の社長がGPT-4を試しているとかでやけに感動して「これなら社内業務の足らないところを人工知能が補完するだけじゃなくて、ほぼすべてのジョブフローが人工知能に置き換えられるのでは」などと言い始め、やけに買ってるなあと思うわけですよ。 さすがにそれはちょっとなと思って「それができるなら御社が数年前に導入したサイボウズはもっとうまく稼働しているはずですし、私らみたいなサポート役のベンダーも本来は要らないのでは」という話をしたんですが、社長的にはもう一年後にはス
ChatGPTにマインドマップを作ってもらったら理解速度が爆速になる件｜Abiru
こんにちは。 ECコンサル会社を経営している、あびるです。 今回はChatGPTでマインドマップを作る方法をご紹介します。 この方法を使えば、長くて難しくて読みたくない文章も、情報が小分けされた状態で視覚的に分かりやすくなります。 プロンプト例太宰治の走れメロスのストーリーについてマインドマップにまとめて、PlantUMLで出力してください。出力結果 @startmindmap !define AWESOME mindmapBackgroundColor White * 走れメロス ** 主要登場人物 *** メロス **** 無実の罪で逮捕 **** 王に誓いを立てる **** 結婚式へ向かう **** 友人セリヌンティウスに会う **** 王に戻る *** セリヌンティウス **** メロスに協力 **** 王のもとで身代わりに *** 王 **** 独裁者 **** メロスを逮捕 *
ChatGPTプロンプトテンプレート例文集｜入江 慎吾 🚀 生成AIでプロダクト開発
ChatGPTで文章を作成して、最後に『文章を書く時は以下のルールを忠実に守ってください。』と入力すると、自分の希望通りの文章を書いてくれます。具体的にはこんな感じです↓↓ pic.twitter.com/A4ABtkGN3u — ミスティー＠専業ブロガー (@misty_blog) March 19, 2023 ChatGPTで『〇〇 〇〇で検索するユーザーが思わずクリックしてしまうブログ記事のリード文を〇〇のプロ目線で書いてください」と指示すると、SEOで上位表示できるレベルの『リード文』が簡単に書けてしまう。詳しいやり方はこんな感じです↓ pic.twitter.com/e2wweMLfkr — ミスティー＠専業ブロガー (@misty_blog) March 22, 2023
完全フリーで3GBのVRAMでも超高速に動く14B大規模言語モデルRWKVを試す｜shi3z
Transformerは分散できる代償として計算量が爆発的に多いという不利がある。 一度みんなが忘れていたリカレントニューラルネットワーク(RNN)もボケーっとしている場合ではなかった。 なんと、GPT3並の性能を持つ、しかも完全にオープンな大規模言語モデルが公開されていた。 そのなもRWKV(RuwaKuvと発音しろと書いてある。ルワクフ?) RWKVはRNNなのでGPUメモリをそれほど大量に必要としない。 3GBのVRAMでも動くという。 時間がない方はビデオをご覧ください 僕の失敗は、何も考えずにgit lfs installでディレクトリごとコピーしようとしたこと。 このディレクトリには過去のモデルデータが全部あるので、ひとつ30GBのモデルデータを何十個もダウンロードしようとしていて終わらなかったのだ。 モデルデータは一とつあれば十分なのでひとつだけにする。 次に、chatのリポ
ChatGPTのおさらいと、プログラミングに活用するための第一歩 | gihyo.jp
大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのはここから来ています。 ChatGPTの学習データを考えることはその能力を発揮させるときに極めて有効です。質問時も以下のように、『涼宮ハルヒの憂鬱』というライトノベル作品について日本語で聞いたときはSOS団の略称を間違えるなどしますが、英語ではほぼ期待通りの回答を見せます。 図1 『ハルヒの憂鬱』について日本語で聞いた場合の回答 図2 『ハルヒの憂鬱』について英語で聞いた場合の回答 知ったかぶりをするChatGPT ところで、ChatG
GPT4を使って8万字の書籍を半日で書き上げる方法｜shi3z
書籍の執筆依頼が殺到しているのでなんとか省力化できないかと思ってGPT4を使って下書きを書こうとしたところ、ものの数時間で書き上がってしまった。 下書きができるとあとは早い。 細かなポイントを見たり、最新の情報を入れたり、自分の感想を差し込んだりするだけである。 しかも、文章の整合性がとれているので、パッと見た時にこれがAIによって生成された文章であるかどうかは気づかれにくい。 本でもプログラミングでもそうだが、「まずやりはじめる」という静止摩擦係数が異常に高い。「よし、やろう」と思うまでの時間をGPT4は短縮してくれるし、できあがった原稿のたたき台を見て「ここが足りない」「もっとこういう切り口にできないか」考える、いわゆる「編集者」的な役割をこそこれからのAIユーザーには求められるのかもしれない。 ただ、この方法はあまりにも簡単で強力であるため、世間への影響が大きい。たぶんこれから、バカ
ChatGPTのウソ回答に騙されない方法｜ふろむだ@分裂勘違い君劇場
ChatGPTから効率よく知識を得られた。 と自分では思っていても、それがウソ知識であることは、よくあります。 そこで、なるたけChatGPTのウソに騙されないようにする方法について書きました。 たとえば、今、僕はガリア戦争(紀元前58～50年)を舞台にしたSF娯楽小説の戦闘シーンを書いているのだけど、ローマ兵の剣の刃渡りの長さがわからないと戦闘シーンの駆け引きの描写がリアルにならないし、挿絵も描けない(プロの方にカラー挿絵を描いてもらうことになっている)。 そこで、以下のようにChatGPT(GPT4)に聞いてみた。 ガリア戦争に従軍したローマ兵の剣の刃渡りはどれくらいの長さでしたか？ ChatGPT(GPT4)の回答は以下の通り： ガリア戦争に従軍したローマ兵は、主にグラディウスと呼ばれる剣を使用していました。グラディウスの刃渡りはおおよそ45センチメートルから60センチメートル（約1
ChatGPT4 本格RPG「チャット転生 〜 死んだはずの幼馴染が異世界で勇者になっていた件」（体験版）｜深津 貴之 (fladdict)
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
GPT-4使ってみた｜shi3z
意外とあっさり公開されたGPT-4。 ChatGPT Plus(月額20ドル)に課金すると使えるらしいので早速使ってみた。 動画は以下 動画を聞き流しながら本文を読むのを推奨します まず物語を考えさせてみる。 プロンプト Aという主人公がなんらかの出来事を経験して、自分の能力を使ってA’という状態になった というのが物語である UberEats配達員を主人公とした物語のあらすじをひとつ考えてみてください これに対する回答 物語のタイトル: 『配達の軌跡：A'への変容』 あらすじ: Aは、ごく普通のUberEats配達員として日々働いていた。ある日、彼が配達をしている途中で、謎の小包が彼のバッグに入っていることに気付く。好奇心に駆られたAは、その小包を開けてしまう。中から現れたのは、謎の古びた護符だった。 その護符を手にした瞬間、Aは突如として特別な能力を手に入れる。彼は時間を操作できるよ
ChatGPTが賢くなる！noteの深津さん考案「深津式汎用プロンプト」でChatGPTが劇的に使いやすくなった！ - ディレイマニア
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。
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