ChatGPTのページ一覧

まとめ • ChatGPTで脆弱性を含んだコードを作成 • 機械学習/自動推論でコードの脆弱性を検出 • フルスキャン時間は5～10分 • フルスキャンはコードが少量でも一回＄10かかる 22

CodeGuruでOWASPなコードの脆弱性検出の#P22

Part2 ChatGPT & AI は産業をどのように破壊するか 29

ChatGPT 機会課題影響の#P29

.NET と Azure OpenAI Service を使ったインテリジェントアプリケーションを構築してみようの#P13

.NET と Azure OpenAI Service を使ったインテリジェントアプリケーションを構築してみようの#P14

目的 • ChatGPTは強烈なインパクトを与え世界を席巻している。 • 発表されて間が無いので、現実の場面に適用して分析した実証研究は少ないが、先進的論文は出始めている。 • 本稿は、それらの中から注目＊の2論文を...

GPTは労働市場にどのような影響を与えるかの#P3

そもそもChatGPT以外のLLMって何があるの？

オープンなLLMをローカルで動かすの#P5

そもそもChatGPT以外の LLMを使う理由って何？

オープンなLLMをローカルで動かすの#P9

Agenda • ChatGPTを利用した、コンテンツ作成の効率化した話 • OpenAI APIで、「記事作成作業」を効率化した話 • LLMを利用する際の注意点

OpenAIを利用してサイト運用効率化を試している話の#P3

Agenda • ChatGPTを利用した、コンテンツ作成の効率化した話 • OpenAI APIで、「記事作成作業」を効率化した話 • LLMを利用する際の注意点

OpenAIを利用してサイト運用効率化を試している話の#P5

Agenda • ChatGPTを利用した、コンテンツ作成の効率化した話 • OpenAI APIで、「記事作成作業」を効率化した話 • LLMを利用する際の注意点

OpenAIを利用してサイト運用効率化を試している話の#P21

Agenda • ChatGPTを利用した、コンテンツ作成の効率化した話 • OpenAI APIで、「記事作成作業」を効率化した話 • LLMを利用する際の注意点

OpenAIを利用してサイト運用効率化を試している話の#P41

目的 • ChatGPTは人間を代替するのが主な影響なのか？ • それとも人間を支援し強化してくれるのが主な影響なのか？ • ChatGPT時代に遭遇した現在、これは根本的問いである。 ➢この問いに一定の考え方を持たないでCh...

ChatGPTは人間を代替するか？の#P3

２) “ChatGPTが新人/低スキル労働者に恩恵”を考える • 過去の類似例との比較：Uber • Uberは新技術(GPS)登場によって、素人ドライバー参入による新たな交通市場登場の道を拓いた。 • これとの対比で、新技術(生成AI...

ChatGPTは人間を代替するか？の#P35

まとめ ChatGPTなどのLLMの活用が始まった適する用途 : 日常対話、文書生成補助、アイディア出し、ローコードプログラミングなど事実確認や計算などに関しては改善の余地がある ChatGPT 以外の LLM を用いたサー...

ChatGPT 研修用資料 1. ChatGPT の仕組みと基本的な使い⽅の#P20

まとめ ChatGPT Plus の追加機能プラグイン外部のアプリケーションとの連携コードインタープリタコードを生成し、実行結果を返す ChatGPT API の概要 Python や JavaScript などのプログラムから利用可能パラ...

ChatGPT 研修用資料 4. 発展的な事例の#P11

目的 • ChatGPT利用により日常業務効率化は活発になって来た。 • しかし、これらを起点に企業イノベーションにまで繋げて行こうとすると、事は単純ではない。 • 生成AIを既存システムに統合あるいは基盤として取込...

ChatGPT等によるイノベーションの#P3

背景 • ChatGPT, FLAN, InstructGPTなどは，ユーザーが送信したサンプルを含むデータセットでfine-tuneされている – Open Assistant, Super-NaturalInstructions • これらのモデルは，様々なタスクのinsturctionで...

【DL輪読会】Poisoning Language Models During Instruction Tuning Instruction Tuningを利?した?語モデルのポイズニングの#P3

Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing DEEP LEARNING JP with Visual Foundation Models [DL Papers] 3/10 今井翔太（松尾研究室） @ImAI_Eruel http://deeplearning.jp/ 1

【DL輪読会】Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Modelsの#P1

Visual ChatGPTの概要 ◼ テキストと画像を入力とし，入力画像に対する操作や質問を対話をしながら実行できるシステム - この画像のソファを机に置き換えてください，色を変えてください，背景を変えてください，入...

【DL輪読会】Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Modelsの#P4

Visual ChatGPTのデモ Shota Imai | The University of Tokyo 5

【DL輪読会】Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Modelsの#P5

Visual ChatGPT / システム詳細 ◼ 𝑄𝑖 ：ユーザーからの一回の入力．User Query ◼ 𝐴𝑖 ： Q_iに対するGPTの応答 ◼ (Q_1, A_1), (Q_2, A_2)．．．の対話で，ユーザーは所望の画像，あるいは回答を得るようプロンプトを...

【DL輪読会】Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Modelsの#P7

Visual ChatGPTの限界 ◼ 言語モデルの性能に左右される ◼ プロンプトエンジニアリングへの依存 ◼ リアルタイム処理が難しい ◼ トークン制限 Shota Imai | The University of Tokyo 16

【DL輪読会】Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Modelsの#P16

目的 • ChatGPTは洗練されたアルゴリズムにより反復プロセスの自動化や顧客サービスの向上、生産性の向上などを実現させており、 • ChatGPTが各業界にどのような影響を与えるか、およびどのようにイノベーション...

医療へのChatGPT & AIの適用の#P3

目的 • ChatGPTは洗練されたアルゴリズムで反復プロセスの自動化や顧客サービスの向上を実現させており、 • 各業界ではどのような影響を受けるのか、どのような未来が描けるのかを検討することが極めて重要になっ...

医療分野にChatGPT & AI適用の未来の#P3