このnoteで得られる情報 ・情報伝達を終わらせる方法 このnoteの情報の使い道 ・自社を終わらせる ・敵対企業のChatGPTのbotをハッキングしてこれにして終わらせる どうも。 みなさん、ChatGPTで仕事効率化させてますか？ 世の中にはサイトを要約するとか、メールを要約するとか、そういう便利ツールが集まっていますね しかし・・・それでいいのか？ コミュニケーションとは、相手の気持ちを読み取る事に味わいがあるんじゃないか？ 私はそう思った なのでこれを作った ユーザーが入力した文章に大量の猫と無意味な比喩の文章をぶち込み、解読不能にさせる。 こんなメールが来たらみんなびっくり、ほっこりすること間違いなし。 使い方は以下をChatGPTに入れるだけだ あなたはこれからUserの文章を、以下のルールに従って書き換えるbotになります。 *Userの文章の内容は直接書かず、必ず大量の比
こんにちは、LayerX の Enabling Team の suguru です。 ChatGPT のAPIが公開されて、ものすごい勢いで Slack へのインテグレーションが始まりそうです。 API 利用する場合は、会話の内容が学習などに使われることはない、ということで、安心して利用できそうです。 LayerX でも、早速ChatGPTが応答してくれるボットを作ってみることにしました。 今回は new Slack Platform を使うことにしました。new Slack Platform は、Slack Cloud と呼ばれる Slack 側のサーバーでコードを動かす機能があります。Slack にコードをデプロイするだけで、サーバーの準備等をしなくても ChatGPT を自分たちの SlackBot として埋め込むことができます。 注 - new Slack Platform は執筆時
番組のフル視聴（95分）はこちらから http://bit.ly/3XYQr65 NewsPicksの番組一覧 https://bit.ly/3KCA4GD 10日間無料トライアル実施中 http://bit.ly/3X5XMzD 学生の方には学割（月額500円）プランも https://bit.ly/3RBfbxU _____ 質問を入力すると会話形式の文章で何でも答えるChatGPTに、テキストから高度な画像を生成するDALL·E 2。いま世界で注目されている"生成AI"を開発し、一般公開しているのが、アメリカの『OpenAI』だ。Google Brainから移籍し、現在はChatGPTチームで強化学習リーダーを務めるシェイン･グウ氏によると、生成AIの急成長は単なる一過性のトレンドではなく、今後さらに加速していき、より自律性に富んだ汎用人工知能（AGI）に近づくという。7年前
こんにちは。 先日AIエージェント開発の技術解説記事を書いて「今後ChatGPTライクのAPIが出てきた瞬間に進化すると思う」という話をしたのですが… まさか3日後にChatGPT APIが出てくるとは思いませんでした。 というわけで今回はUnityからChatGPT APIを叩く方法について書いてみます。 先日の記事で用いたGPT-3のTextCompletionAPIよりも(Langchainなどを使わず)カスタマイズ無しで実際のAI利用シーンに活用できそうな印象を受けました。 具体的には… 応答速度が早い(応答の文章の長さによりますが、手元の環境では1~3秒で返ってきました) AI側の応答の前提条件の設定ができる。(キャラクターの性格や語尾など) (過去のプロンプトや生成結果を次のプロンプトに引き継ぐような実装をすることで)会話の文脈を考慮した応答をすることができる。 という特徴があ
Clean lists with GPT for Excel and SheetsThe GPT_FILL function of our GPT extension for Excel and Google Sheets offers an easy and intuitive solution to quickly clean and standardize any list of data. You only need to show it a few examples of what you want, and it will replicate the same format throughout your data set - perfect for mass cleaning! Generate tags with GPT for Excel and SheetsGPT fo
イントロChatGPTやBing、NotionAIなどの大規模自然言語モデル(LLM)を活用したサービスが注目を集めています。対話、要約、翻訳、アイデア生成などの多様なタスクにおいて、とても性能が高いです。ただ、ChatGPTでは、ときどき嘘が混じっていたり、文献が捏造されたりすることがあります。 ChatGPTとの対話画面（結果の書籍は存在しない）それを防ぐために、BingやPerplexityでは、文献を引用した上で、なるべく嘘が紛れ込まない形で回答してくれます。 Perplexityでは引用もつけてくれるしかし、これらのAIは、Web上の公開されている一部のデータを元に学習しているので、公開されてないデータに対しては当然ながら、正しく回答できません。 そこで、この記事では、自社が保有しているデータをChatGPTに組み込んで、自社オリジナルのPerplexityのようなシステムを作る
会話型AIサービス「ChatGPT」などを手掛ける米OpenAIは3月1日（現地時間）、ChatGPTと音声テキスト変換AI「Whisper」のAPI提供を開始したと発表した。システム最適化で実現したコストの90％削減（2022年12月比）を価格に反映させたとしている。 ChatGPT APIのエンジンは「GPT-3.5」ではなく、ChatGPT製品で使われているものと同じ「gpt-3.5-turbo」（gptはなぜか小文字）。価格は1000トークン（1000トークンは英語の場合およそ750ワード相当）当たり0.002ドルで、これは既存のGPT-3.5モデルより10倍安い。 gpt-3.5-turboは、一連のトークンとして表される非構造化テキストをそのまま使う従来モデルと異なり、テキストを一連のメッセージとメタデータとしてChatGPT APIにフィードする「ChatML」（Chat M
米MicrosoftがOpenAIのLLM「ChatGPT」採用の「新しいBing」を公開して2週間以上が経過した。Microsoftで検索とAI担当のCVP（コーポレートバイスプレジデント）を務めるジョルディ・リバス氏が2月22日（現地時間）、Microsoft傘下のLinkedInに「Building the New Bing」というブログを投稿し、新しいBingについて解説した。 新しいBingでは、OpenAIが昨夏に共有した「GPT-3.5よりはるかに強力な、ChatGPTを強化するLLM」（「GPT-4」とはしていない）を採用している。この次世代GPTは強力ではあるが、他のLLMと同様にトレーニングデータが古い（GPT-3.5のトレーニングデータは2021年までのもの）ため、Bingのバックエンド機能と組み合わせることで最新データを利用できるように開発したのがAI技術「Prom
検索チャットボット狂想曲：ChatGPTに翻弄されるGoogleのご乱心投稿者: heatwave_p2p 投稿日: 2023/2/262023/2/26 Pluralistic 真に驚くべきことは、検索の未来が関連資料へのリンクではないとMicrosoftが判断したことではない。検索の未来が虚言癖のあるチャットボットが吐き出した華美なパラグラフにあると判断したことだ。さらに注目すべきは、Googleもそれに同調していることである。 Bingに何十億ドルと費やしてきたのに、見向きもされてこなかった。その意味では、バカをやらかしたほうが成功の可能性はあるのかもしれない。だが、世界の検索シェアの90％以上を占める独占企業のGoogleが、なぜMicrosoftと同じ崖から飛び降りなきゃならないのか。 この件に関して、ダン・ホンのMastodonスレッドが実におもしろかった。彼はBingとGoo
![検索チャットボット狂想曲：ChatGPTに翻弄されるGoogleのご乱心 | p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0bf0f4b58e28ea06bcad93f72c0825a5e21ddf47/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffanyv88.com%3A443%2Fhttps%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F02%2FSD20232024.jpg)
数年前にAIを離れ現在はフロントエンドをやっているのですが、半年くらい前に思い切り引き戻されました。画像生成AIにおけるmidjourneyとstable diffusionの登場です。noteのCTO深津さんが記事を出したと思ったのも束の間、急速に進化を果たしました。 絵柄の固定・ポーズの指定・マシンスペックなど、日々さまざまな問題を解決しながら新たな技を身につけています。 しかし、同等かそれ以上に話題になっているのは大規模言語モデル(Large Language Model)かもしれません。ChatGPTが話題になった思ったら、BingやPerplexity,You.comなど大規模言語モデルを交えたサービスが次々と登場しました。 活用方法もたくさん見つけられており、私は特に以下の二つの記事が好きです。 「感情回路」の記事に入力(プロンプト)でここまで変わるのかと感動したことを覚えてい
ChatGPTに指示を出す際に「テンプレート文字列（${文字列}）」を利用すれば、より複雑なタスクを依頼することもできる。下記の例↓ではテンプレート文字列を使って、３つの質問を繋げている😊。… https://t.co/NpqhEWZa3d
ChatGPTに感情回路を埋め込んだら、やべぇ感じになった深津 貴之 (fladdict) さんのnote記事 面白い記事が出ていました。 会話AI(ChatGPT)に、感情パラメータを設定させて、対話の中で内容に従ってこの値をAI自身に操作させつつ、その対話内容を変えてゆこうという実験のまとめ。結果として、会話AIがすでにアナログハック(*)を行う能力を持っているように見える、というものでした。 (*)アナログハックとは、『BEATLESS』（2012:KADOKAWA）のメインギミックとして、長谷が用意した技術と概念で、「人間のかたちをしたもの」に人間がさまざまな感情を持ってしまう性質を利用して、人間の意識に直接ハッキング（解析・改変）を仕掛けるものです。 https://w.atwiki.jp/analoghack/pages/8.html 長谷から見ても、まるでAIに感情があるかの
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