(cache)逆瀬川 (@gyakuse) / X

Rocket Leagueの強化学習botが上位1%のユーザーに勝利したらしい(あえてリンクは貼りません)。これは結構衝撃的で, ゲーム開発者やeスポーツ関係者にとってはチーター以上に頭痛の種になりかねない。なお, Rocket Leagueの略称がReInforcement Learningと同じRLなのはちょっと面白いです。

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逆瀬川

@gyakuse

Feb 24, 2023

ChatGPTでゲームしてて選択肢外のこと選んだらメチャクチャ怒られて草

便利情報ですが、manga-ocr、思ってた20倍くらい精度よくてﾜﾛﾀです

GitHub - kha-white/manga-ocr: Optical character recognition for Japanese text, with the main focus...

ChatGPTへの質問の際に、「段階的に考えてください」とつけるzero-shot CoTが有名だけれど、日本語環境だと「段階的に、論理的に考えてください」はさらに便利みたいな話があります(この前軽く使ってみたけど回答がより論理的になってわかりやすくなった)

GPT-4とAIキャラクター: AIのキャラクターを作るのにGPT-4はうってつけ 32k tokens上限になったことで、だいたい2.5万字(文庫50pぶん)使える。会話履歴、記憶要約、性格等の表現空間が8倍に。人間と同じ様な短期記憶はもはや実現された。VQA(画像質問回答)能力も備わり、見ているものを共有できる

Function callingを使うと一瞬で請求書等から情報抽出できるよ！って記事上げました！colabも公開しているのでぜひ使ってみてください！ gihyo.jp/article/2023/0

新しい言語モデル: LLaMA論文ちょろっと読んだここがみんな知りたいところだろうが、学習にかかった時間とGPUは、A100 80GB VRAM x 2048 x 21日間。 GCPのA100(3.85ドル/hour)の金額をそのまま当てると仮に民間が同程度の言語モデルを作ろうとすると学習に5.4億円程度かかる

llama/MODEL_CARD.md at main · meta-llama/llama

皆さんも薄々感づいている通り、Prompt Engineeringは言語モデルが十分に発達すると人間との話し方講座やコーチング術と見分けが付かなくなります

markitdown、MS謹製だからとウキウキ顔で使おうとして実装読んだあとの気持ち→

github.com/microsoft/mark

英語論文をGoogle Colabでシュッと翻訳するやつ作って記事にしました！ぜひ使ってみてください！ qiita.com/sakasegawa/ite colab.research.google.com/drive/1wz5Bfvy

AITuberとか対話システムを作りたいって人が増えてると思いますが、産総研セミナーのNTT杉山さんの資料が対話システムについてﾒﾁｬｸﾁｬまとまってて最高なのでぜひ読みましょう: airc.aist.go.jp/seminar_detail

プロンプトインジェクション対策についてサクッと書いた！

ChatGPTを使ったサービスにおいて気軽にできるプロンプトインジェクション対策 - Qiita

パパっと小さいものを作るときによく使ってるプロンプトの構造とかまとめました。要約すると課金してGPT-4使おうみたいな内容です

開発に使える？ChatGPTとプロンプトエンジニアリング - Qiita

AI VTuberをシンプルに作る方法: Talking Head Anime + GPT-3.5 API (text-davinci-003) + YouTube API + Voicebox

論文解説自動生成するやつ作りました！画像として処理しているので、コスパがちょっといいです。LayoutParserを使って抽出された数式や図表の解説も自動生成されます。解説記事: qiita.com/sakasegawa/ite GitHub: github.com/nyosegawa/pape

Whisper + GPT-3で議事録音声からの書き出しとサマリ作成の自動化ができるやつ作って公開しました！ ColabのCPUないやつでも遊べるので、ぜひ使ってみてください！ qiita.com/sakasegawa/ite

OpenAIの利用規約から「a romantic chatbot that emotionally manipulates end-users」(ユーザの感情を操作するロマンチックなチャットボット)はだめだよって内容が削除されてる: openai.com/policies/usage 以前の記述: note.com/egumiculture/n

Qiita Technightで講演した『ChatGPTをエンジニアはどう受け止めるべきか』の資料とサマリ画像です。拡散お願いします docs.google.com/presentation/d

Function callingを応用して、レシート、請求書、発注書、などなど、画像/PDFからどのような要素があるか推測し、自動で情報抽出をしてくれるシステムを作りました！ Google Colabで公開しているのでぜひ使ってみてください！！オマケでGoogle Bardでも試しています。 qiita.com/sakasegawa/ite

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逆瀬川

@gyakuse

Jul 18, 2023

Function callingを使うと一瞬で請求書等から情報抽出できるよ！って記事上げました！colabも公開しているのでぜひ使ってみてください！ gihyo.jp/article/2023/0

GPT-4でcontextが伸びた分、AIキャラクターの説明いっぱい書けて便利という話をしましたが、どんなプロンプトを使ってるか参考までにGistに上げてみました！このプロンプトに過去の会話とか細かな各種設定等を記述すると、より自然な会話ができます qiita.com/sakasegawa/ite gist.github.com/nyosegawa/cb53

CSVからレポート自動作成するやつ作った！ Colabで動かせるので遊んでみてください！グラフも作成してくれるので楽しいです。 qiita.com/sakasegawa/ite

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