小さなゲーム作りでLLMができること、できないこと - ABAの日誌
前にChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）を使って小さなゲームを作るのはまだ難しいのでは、という記事を書いた。 ChatGPT を用いたゲーム考案の方法はいくつか考えられるが、ChatGPT に新しいゲームを考えさせ、それを実装させることは難しい。少なくとも現状の ChatGPT には、以下の課題があるように思える。 ChatGPT に、実装可能なアルゴリズムのレベルまで詳細化された、新しいゲームのアイデアを考えさせるのは難しい。 ChatGPT は、今までにない新しいアルゴリズムを、ソースコードとして実装することを不得意としている。 GPT-〇〇 になればこの辺の問題は解決される？ 分からない。 画像生成 AI の急激な改善を見ていると、半年後にはこの辺の問題は解決するのかもしれない。モデルの規模で乗り越えられる課題なのか、そもそもアプローチとして筋悪なのか、どちらかは現時点では
OpenAI の GPT-4-vision-preview (VLM) を利用した商品画像のタグ付け - DROBEプロダクト開発ブログ
はじめに DROBE の課題と GPT-4-Vision-Preview を試すモチベーション ケーススタディ 入力するデータ 推論周辺部分のコード プロンプト 実験結果 おわりに 参考文献 はじめに OpenAIが Dev Day で発表したGPT-4-Vision-Previewは、画像処理と自然言語処理を組み合わせた最先端の技術です。 このモデルは、画像を理解し、その内容に基づいてテキスト情報を生成する能力を持っています。例えば、写真やイラストから物体を識別し、それに関連する説明や情報をテキストとして提供できます。この技術は、画像とテキストの間のギャップを橋渡しするものであり、多様な応用が可能です。 DROBEは、多様なファッション商品を取り扱うECサイトを運営しています。我々の挑戦の一つは、膨大な数の商品画像と説明文から、正確で有用なタグを抽出し、整理して保存しておく事です。このプ
サービスの管理画面を継続的に改善するためのReact Hook FormとZod活用術 - Mirrativ Tech Blog
こんにちは！ミラティブのフロントエンドエンジニア どじねこ です。 今回は、ミラティブを支える社内向けの管理システムにおいて、機能開発の体験を改善する取り組みを「MUI と Zod、React Hook Form の活用術」としてご紹介させていただきます。 前提 ミラティブでは、他の多くの Web サービスと同様に配信者さんの登録した情報や配信の履歴を管理する社内向けのシステムが存在しています。 特に管理システムのフロントエンドにおいては、その特性上入力フォームの実装がその大半を占めています。 日々の機能開発においては、そうした管理システムに実装された入力フォームの新規実装や機能拡張が行われています。 課題 一般的な入力フォームでは、画面の初期描画の際にすでに設定済みの値をフォームに適用する初期化処理や、入力された内容を検証して必要に応じてエラー表示するバリデーション処理が必要です。 ミラ
ワンボタンミニゲームを自動的に作るためだけのGPTを作ってみた - ABAの日誌
GPTsという、特定の役割を持った専用のGPTを作る仕組みが最近できた。といっても、従来のGPT-4にあらかじめ特定の指示 (description)と前提知識のファイル (knowledge)を与えられるだけで、今までできなかったことができるわけではない。だけど、特定のタスクをさせる時に、それらをいちいち指定する手間を省けるので、便利な機能と言えよう。 ChatGPTにミニゲームを作らせる試みは前もやったけど、あまりうまくいかなかった。 そこで今回は以下の改良を加えて、専用のGPTを作ってみた。 最初にユーザからゲームのテーマを与えてもらう。 その後、そのテーマに沿ったゲームのアイデアを5つユーザに提示し、適切なものを選んでもらう。 選ばれたアイデアに対して、ルール作成、プレイヤー動作のコード作成、その他の動作作成、スコアリング、難易度、効果音、と順番に少しづつゲームを作らせる。 「小さ
LLM時代の強化学習 - どこから見てもメンダコ
強化学習におけるLLMの活用パターン調査 はじめに：実世界における強化学習の課題 LLM×強化学習 人間はゼロショット推論によりサンプル効率の良い学習ができる LLMによるゼロショット推論の例 さまざまなLLM活用パターン 1. 報酬モデルとしてのLLM LLMによる代理報酬モデル VLMによる外観ベース代理報酬モデル 外部知識にもとづく報酬モデル設計 2. 計画モデルとしてのLLM LLMによるセマンティック計画 LLMによる構造的な探索計画 3. 方策モデルとしてのLLM LLM as 確率方策 マルチモーダルLLM as 確率方策 参考：GPTアーキテクチャの転用 4. 世界モデルとしてのLLM Language Models Meet World Models (あとで書く) おわりに：VLM as 確率方策に期待 はじめに：実世界における強化学習の課題 レトロゲームで人間並みのパ
Javaを中心に偏見ベースでプログラミング言語の関係をまとめた - きしだのHatena
オブジェクト指向言語の話をするときに便利なように、Javaを中心にプログラミング言語をまとめてみました。 Javaに影響与えるか、Javaから影響を受けるか、という感じですね。 Simula オブジェクト指向はここから始まったと言われています。 クラス、オブジェクト、継承、仮想関数(多態)といった、オブジェクト指向の基本要素が備わっていました。 ただし、「オブジェクト指向」という言葉は生まれていません。 Smalltalk Simulaから発想を得て「オブジェクト指向」という言葉を生んだのはアラン・ケイでした。 しかし、モデルとしてはSimulaとは異なりメッセージングを主体としたものでした。また、アラン・ケイの「オブジェクト指向」はプログラミングのパラダイムだけではなく、人がコンピュータをどのように扱うかというメタファであり、ダイナブックというハードウェアやそのユーザーインタフェースを含
人類には早過ぎるLLMの話 - laiso
Sam Altman解任騒動は個人間の対立ではなく、組織構造の問題に注目すると感想が変わるなと思った。 www.nytimes.com この騒動についてはAIの安全性を重視する思想とOpenAIのビジネスの拡大を目指す戦略の衝突があるので、AIの安全性というトピックが重要になる。 僕は結構テクノロジー原理主義者みたいなところがあるので、自動車で人命が失なわれているとして人類が獲得した利益と比較できないし、SNSによって情報操作から暴動が起きたり、誹謗中傷で精神を病む人々が出現してもそれは—— まぁ困るよね・・(身内が事故やSNSで不幸にあったら絶対反転アンチになるだろうし) ぐらいの曖昧な態度だったんだけど、これをきっかけにAIの安全性についての研究等に関心を持つようになった。 安全性と言っても暴走ロボットが人類滅亡に向ってstep by stepで考えてください、みたいな昔のSF小説的な
ヘルプデスク業務を楽にするためにSlackとGitHub Projectを同期するヘルプデスクツールを自作した - MNTSQ Techブログ
こんにちは。MNTSQの下村です。 コーポレートエンジニアとして、MNTSQ従業員の生産系向上施策等を実施していたりします。 ( Twitterもやっている のでフォローしてもらえると嬉しいです！ ) 本日は社員からの問い合わせ業務 いわゆる ヘルプデスク業務について効率化するためのツールを自作した 話を書いてみます。 この記事の要約 一人目コーポレートエンジニアとして参画したがヘルプデスク業務が非効率だったので効率化した。 質問に対して特定のemojiを押すとGitHub ProjectsのItemを作成するようにした。 SlackスレッドのコメントとGitHub ProjectsのItemを双方向同期するようにした。 Azure OpenAIも利用して効率化した。 きっかけ 2023年5月からMNTSQの一人目コーポレートエンジニアとして参画しています。 情報システムを色々と整備してい
Scalaの難しさをインターネットから集めてみる - Lambdaカクテル
Scalaは難しいと思われたり敬遠されがちである。Scalaの難しさについてTwitterなどでアンケートをとったり、ネットでググって意見を吸い上げてみた。議論の叩き台にするみたいな用途を意図しています。 ご意見や記事募集中です。できればTwitterじゃなくて記事だと嬉しいです。流れていってしまうので・・・ また、私見は私見です。 追記（2024-03-08）ちなみに、色々書いていますが僕はScalaが大好きです（このブログでものすごい数の初心者～中級者向けの記事を書いています）し、ネットで言われているような終わった言語ではまったくないです。初心者をサポートして、難しいと感じている部分をほぐして、みんながScalaでワイワイやれるようにコミュニティを立ち上げ、継続的に活動しています。おかげさまで日本の公式Scalaコミュニティとして認めてもらっています。ブログのバナー下のリンクからDis
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