自社の新卒メンバー向け研修コンテンツの一部となります。 特に隠す内容もないので公開します。（口頭フォロー前提のため、記載荒い点はご容赦ください） これは何？ アジャイル開発の会社における、エンジニア＆デザイナー共通の新卒研修、うち技術各論編の一つ「生成AI」テーマのハンズオンパートの教材です このハンズオンの前段に講義編があります 2hぐらいで実施する想定 受講メンバーはオンサイトでペアを組み、相互フォローしながら実施してもらいます 1. プロンプトエンジニアリング（20分） 目的 自然言語のプロンプトだけで、どこまで生成AIへ高度な仕事を任せられるかを学ぶ ハンズオン ChatGPTを利用 以下を抜粋して実施 Zero-shot
インハウスマーケティング部・SEO担当の井上です。 今年5月、Google検索でAIによる回答を表示する「AI Overview」が正式にリリースされるなど、SEO界隈においても生成AIはさまざまな影響を与えています。僕自身も普段の業務で生成AIを使用することが増えており、今や仕事に欠かせないパートナーとなりつつあります。 そこで今回は僕自身も普段使っている、ChatGPTを活用したSEO業務の効率化アイデアを9個ご紹介します。リサーチ、ライティング、分析・コーディングと用途別に分けてご紹介しますので、ご参考になると幸いです。 SEO関連のリサーチで活用する方法3選 1.キーワードのアイデアを出す SEO記事の制作にあたり、どんなキーワードを対策すればいいのかヒントをもらうのに活用しています。たとえば「Web制作のお問い合わせを伸ばすために必要なSEO記事のキーワードを教えて」のような簡単
皆さんこんにちは。CTOの松本です。LLM使ってますか？ChatGPT毎日触ってますか？ LLMに熱狂してすでに1年以上が経ちましたが周辺エコシステムが充実してきたことでいろいろな取り組みがとても簡単に実現出来るようになったなーと感じています。 ということで今回はZapierを使った小ネタのご紹介です。 AI・LLM事業部の今 とその前に、AI・LLM事業部での取り組みから着想を得たものでして、AI・LLM事業部について簡単に紹介させてください。 LayerXの新規事業であるAI・LLM事業部では、バクラクでも取り組んできたビジネス文書の解析の延長としてLLMを活用して文書分析エンジンの開発を進めています。現在このエンジンを使ったエンタープライズ向けの新規プロダクト開発にいそしんでおります。とても楽しいですし、最近は様々なお客様からの引き合いも増えておりまして、事業成長に向けて満を持しての
こんにちは、安部です。 最近急に、暖かさを通り越して暑いぐらいになってきましたが、皆さまいかがお過ごしでしょうか。 季節外れかなとも思いつつ、もう半袖で過ごしたいくらいの気候ですね。 さて、今回は、OpenAIのAssistants APIの使い方を紹介していきます。 題材は「PDFを和訳して要約してもらう」としました。 これはWeb版のChatGPTでも単にPDFファイルを添付して依頼すればできますが、APIの使い方を示すサンプルとしてはちょうどよいと思います。 最新情報については以下の公式ドキュメントをご覧ください。 https://platform.openai.com/docs/assistants/overview https://platform.openai.com/docs/api-reference/assistants それでは早速、Assistants APIの使い方
こんにちは、Technology部のジョシュです。 今日は、最近バズっている生成AIモデル「Claude 3」と「GPT-4」を比べてみましょう！ 生成AIが絶え間なく進化し続けるなかで、2024年3月に登場したAnthropic社の大規模言語モデルClaude 3。OpenAI社のGPT-4と比較され、多くの議論を呼び起こしています。 この記事ではこれら2つのモデルを深掘りし、それぞれの特徴、能力、そして生成したコードの結果を比較しながらご紹介します。生成AIのトレンドを知りたい方やAI開発に関心を持つ方々のご参考になれば幸いです。 GPT-4とClaude 3の概要 OpenAI社が開発した言語モデルGPT-4は生成AIを広めたモデルとして非常に有名で、様々なタスクをこなす能力があります。そんな中で3月に登場したAnthropic社のClaude 3は、いくつかの分野ではGPT-4を上
企業・組織に属している方向けの ChatGPT の社会・ビジネスへの影響を考えるお話です。 人とComputerの在り方が大きく変わったこれらも交えて。それらが周囲にあふれ出すその日のために、今はしっかりと Prompt の仕方を学んでおきたいものです。そのためのサンプルも幾つか継続して提示しています…
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
こんにちは。わいけいです。 今回の記事では、生成AI界隈ではかなり浸透している RAG について改めて解説していきます。 「低予算で言語モデルを使ったアプリを開発したい」というときに真っ先に選択肢に上がるRAGですが、私自身もRAGを使ったアプリケーションの実装を業務の中で何度も行ってきました。 今回はその知見をシェア出来れば幸いです。 RAG（Retrieval-Augmented Generation)とは まず、 そもそもRAGとは何ぞや？ というところから見ていきましょう。 RAG（Retrieval-Augmented Generation) は自然言語処理（NLP）と特に言語モデルの開発において使用される技術です。 この技術は、大規模な言語モデルが生成するテキストの品質と関連性を向上させるために、外部の情報源からの情報を取得（retrieval）して利用します。 要は、Chat
2023年11月、ChatGPTの新機能「GPTs」が公開されました。 GPTsを活用すれば、ChatGPT上で手軽にGPT搭載ツールを作れます。しかもプログラミングなどの特別な知識も必要なく、自然言語だけで誰でも簡単に作成できるんです！ こんな画期的な機能、使わないなんて大損ですよ！ というわけで本記事では、GPTsの使い方について詳しく解説します。プログラミング知識ゼロの筆者が、実際にGPTsでツールを作成した様子をお見せしますので、ぜひ最後までご覧ください！ 【現在最強】GPTsの活用事例5選 ここでは2024年2月現在、SNS上で特に話題になっているGPTsの活用事例5選を紹介します！ 【Video AI by invideo】プロンプトから動画を生成できる！ SNS用ショート動画をお求めの方におすすめのGPTsがあります。 それが、プロンプトから動画を生成してくれる「Video
はじめに 今回は、個人的によく活用させて頂いている、 コーディングが捗る便利ツールをご紹介します！ よく見るものから、ちょっとニッチなものまで 活用方法も踏まえてまとめたいと思います。 また、弊社QUOITWORKS.Incは2024年1月末締切で、ディレクター、デザイナー、エンジニア職を応募しておりますので 下記よりぜひご応募ください！ ChatGPT まずは王道、ChatGPT。 いろんな活用方法があるかと思いますが、今回ご紹介するものは 非課金ユーザーでも全く問題ないものです。 なぜなら、私が非課金だからです。 基本プロンプト ChatGPTに命令を出す際に、言い方で返答の「質」が変わるのは有名な話です。 精度が高い返答が欲しい時には活用しているプロンプトとして、 noteの深津さんが考案された「深津式プロンプト・システム」が効果的です。 その内容としては、 ・命令書 ・制約文 ・入
1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 画像から動く3Dシーンを生成する「DreamGaussian4D」のサンプル【画像】 複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」この研究は、大規模言語モデル（LLM）に基づく自律エージェントの進化に焦点を当てており、これらのエージェントが単独で、または人間の介入なしでさまざまなタスクを処理する能力を持つことを示しています。ただし、これまでのエージェントは過去の経験を活用してタスクを効果的に解決することに一定の制限があるという問題がありま
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
ラブグラフでエンジニアをしています横江 ( @yokoe24 ) です。 ラブグラフでは、エンジニア以外で Google Apps Script (GAS) を書く方も多く、 Slack通知の自動化など、業務の効率化がおこなわれています。 マジですごいと思います！ GASをエンジニア以外が書く問題点 一方で、コードを見るとプログラマーからするとムズムズするところもあります。 変数名に snake_case が混ざっている インデントが揃っていない for文の中で getValue() を回している Google Apps Script の getValue() メソッドはコストが高く、何度も実行するとタイムアウトの可能性が高まる == で比較している double quotes " と single quotes ' が混ざっている こういうコードを見ると直したくてウズウズしてしまいます。
この記事は、Figma Advent Calendar 2023の11日目の記事です。 最近Figmaで面倒な作業が発生し、自動化のためのFigmaプラグインのコードをChat GPTに書いてもらったところ大変はかどりました。その手順を説明します。 きっかけエンジニアとの振り返りMTGで、こんな相談を受けました。 使用頻度が高いコンポーネントから実装を進めたい。デザイン上で使用頻度の高いコンポーネントの一覧を出してもらいたい。 解決策はいくつか考えられます。 目視でカウントする Figmaのデザインシステムアナリティクス機能を使う 既存のプラグインを使ってカウントする プラグインを開発してカウントする 対象となる画面数が３画面くらいなら、「1. 目視でカウントする」で解決しそうです。しかし対象となるFigmaファイルで扱われている画面数は100画面を軽く超えるので、この案は却下です。 「2
非同期処理は、データ解析、APIリクエスト、ベクター化など多様なタスクにおいてパフォーマンスを向上させる鍵となる技術です。特に、待ち時間が発生しやすい多数のリクエストや処理を一度に効率よく処理したい場合、この技術は不可欠です。 非同期処理と並列処理の違い非同期処理と並列処理は、よく一緒に取り上げられることが多いですが、実はそれぞれ異なる目的と特性を持っています。 非同期処理非同期処理は、I/O待ち（ディスクへの読み書きやネットワーク通信など）といった待機時間を有効に使いながら、他のタスクを進める技術です。この方法で、全体のプログラムがスムーズに動作します。 並列処理一方で、並列処理は複数の処理を物理的に同時に行う技術です。簡単な例でいえば動画です。動画の再生と音声の再生を遅延が無いよう同時に行っています。 並列処理により、大量のデータ処理や高度な計算を高速に行えます。 まとめ簡単に言えば、
ChatGPTから有益な情報を引き出すにはコツがいる。 このコツが掴めていないと期待外れになりがちである。 ネットは広大である。 その広大なネットから学習したAI。 AIには人類の英知が詰まっているはずである。 AIにどのように要求して有益な回答を引き出すのか。 これがプロンプトエンジニアリングである。 意識高い系のバズワード的な印象があるが、ChatGPTと使っていると、プロンプトエンジニアリングの重要性を痛感する事が多い。使いながら、いろいろと要求の出し方を模索した結果、ChatGPTの使い方が新しい次元に突入した感があったので記事として整理してみたい。 簡単に使えるプロンプトになっているので、興味がある方はぜひ使ってみて欲しい。 １．課題と対策AI（ChatGPT）に質問をしてもなんだかモヤモヤした答えが返ってくる。 AIの回答がモヤモヤする答えだけじゃなく、なんだか全体的にモヤモヤ
はじめまして、sonesuke(https://twitter.com/sonesuke)です。 LLMにどっぷりハマっています。 TL; DR 16のプロンプトパターンを日本語の例をつけて、まとめてみた。 読んだ論文はこれ。 https://arxiv.org/pdf/2302.11382.pdf より高度なプロンプトエンジニアリングの話題はこちら プロンプトパターン 1. メタ言語パターン: The Meta Language Creation いつ使うか？ 自然言語ではない方が、より簡潔で明確に表現できるとき プロンプトコンセプト 例 原文プロンプト “From now on, whenever I type two identifiers separated by a “→”, I am describing a graph. For example, “a → b” is des
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