ChatGPTのページ一覧

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本日のポイント ● チャットボット(≒ChatGPT)よりAIエージェントの方がよい ● AIエージェントの具体的な活用例 ● 簡単なAIエージェントの活用方法を学習

AIエージェント元年!AIエージェントって実際どうなの?の#P6

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アジェンダ ● ● ● ● ChatGPTに簡単なゲームを書かせてみた ChatGPTにMeraki APIを叩いてSlackをコードを 書かせてみた いまいちだったので Google Bard や GitHub Copilot もいじってみた その他

ChatGPTにAPIを叩くコードを書かせてみたの#P3

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情報処理システムとしてのChatGPT ● 入力を追加、変更することで精度を上げる – – プロンプトエンジニアリング ● 絞りこむことで正確性を上げられる ● プログラミングにおけるライブラリの活用に近い? 英語...

ChatGPTにAPIを叩くコードを書かせてみたの#P10

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現時点で感じてること ● ChatGPTをはじめとするAIツールはわりと便利 ● 関連ツールもどんどん便利になってきている ● 使っていて楽しい、時間が溶ける ● 時々良くできた嘘を付くけどそれはそれで楽しい

ChatGPTにAPIを叩くコードを書かせてみたの#P23

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Transcript https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-prompteng/lesson/1/introduction 4

プロンプトエンジニアリングの基礎の#P4

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このセッションで共有したいこと • ChatGPTのLINEボットの作り方は詳しくは説明しません。 • 実際にボット運用するにあたっての知見 • ChatGPT API解放時の空気感 4

ChatGPTのLINEボットを本番運用してみた話の#P4

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制作時間 30分: ChatGPT APIの挙動調査など 30分: LINEとの繋ぎこみ 1時間半: Firestore(DB)に会話を保存する処理など 19

ChatGPTのLINEボットを本番運用してみた話の#P19

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制作時間 30分: ChatGPT APIの挙動調査など 30分: LINEとの繋ぎこみ 1時間半: Firestore(DB)に会話を保存する処理など 3時間: アイコンに使うフリー画像の探索 20

ChatGPTのLINEボットを本番運用してみた話の#P20

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制作時間 30分: ChatGPT APIの挙動調査など 30分: LINEとの繋ぎこみ 1時間半: Firestore(DB)に会話を保存する処理など 3時間: アイコンに使うフリー画像の探索 計5時間半で完成! 21

ChatGPTのLINEボットを本番運用してみた話の#P21

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#ビヨンド勉強会39 ChatGPTで開発する 技術勉強会 2023/6/14(水) 19:00 - 21:00 #ビヨ勉

ビヨンド勉強会39_オープニング資料の#P1

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⑦ IT業界におけるChatGPTの課題,機会,影響 (寄稿 39) • IT業界でChat GPTを活用することで想定される主な課題を下表に示す。 サイバー攻撃の標的になりやすく、機密情報の盗難や セキュリティ 悪用に対して脆弱で...

ChatGPT 機会 課題 影響の#P19

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ゴールシークプロンプトのデモ (ChatGPT PlusのGTP3.5) ChatGPTのご機嫌次第なので うまくいかなったときは温かい目で 9

ゴールシークプロンプトの#P9

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FAQ • 音声入力は「Voice Control for ChatGPT」 • (クローム拡張) • 音声入力は言い直せばChatGPTで補完してくれる • ChatGPT Plus(課金)→速度が早い • GPT3.5です(4は遅いから使わない) • 精度は英語の方が高い...

ゴールシークプロンプトの#P11

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AI 関連の研究者などに ChatGPTをどう使っているか 聞いてみました! © 2023 Asteria © 2023 Corporation Asteria Corporation

できる開発はもう使っている!? AI開発現場に聞く ChatGPT の実例の#P5

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補⾜情報 n ChatGPT にコード等の⼊⼒は注意が必要 uWebブラウザで使う「ChatGPT」は⼊⼒データを OpenAIで学習に利⽤される可能性がある l 個⼈情報を除いた上での利⽤の可能性があり u規約上API経由であれば学習...

できる開発はもう使っている!? AI開発現場に聞く ChatGPT の実例の#P15

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主な結果1 • Aグループ(ChatGPT使用)では2 番目タスクの実施時間が大幅 に短縮 1番目タスク 2番目タスク Aグループ 30分 17分 Bグループ 29分 27分 – 作業時間が約40%時間短縮 実施時間の短縮 Aグループ:T...

GPTは労働市場にどのような影響を与えるかの#P12

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アジェンダ(1/2) 社内SlackにChatGPTベースのBot「くらにゃんAI」を作りました くらにゃんAIの特長 技術スタック インフラ構成 構成の特長 プロンプト 導入の流れ

社内SlackにChatGPTボットを導入するの#P4

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日本語が使えるLLM GPT-4(ChatGPTに使われている)が最強 MosaicMLというアメリカの会社のmpt-7b rinnaさんも頑張っている サイバーエージェントさん(Open Calm)も頑張っている ここには載ってないけどRWKVというの...

オープンなLLMをローカルで動かすの#P7

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タスク3,4でのChatGPT利用 ⑦人の指示 ⑤ Python Script widgetのコンソー ルパネルのエラー 確認 ① プロンプト/ エラー報告 ⑥ ② ④ Python Script ChatGPTの回答 widgetの実行 ③ Python Script widgetのエ...

Orange Data Miningによるマテリアルズ・インフォマティクスハンズオン第三回の#P91

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3.事例に基づく考察 ChatGPT機能を検証した事例と主な結果 • 最近の実証研究例: 研究1 研究2 研究3 • MITのS. Noy(2023)等によるChatGPTの生産性向上測定実験 • Stanford大のE. Brynjolfsson(2023)等による顧...

ChatGPTは人間を代替するか?の#P19

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研究2 顧客問合せシステムにChatGPTをアドオン • 実施形態: • 2020年11月~2021年2月にOpen AI社のGPTファミリーを導入している、 • 米国大手ソフトウェア会社(複数社)に勤務する顧客サービス部門の5179名を 対象に分...

ChatGPTは人間を代替するか?の#P22

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研究3 テキスト注釈タスクのChatGPTとMTurkによる クラウドワーカーとの性能比較 • 実施形態: • 2022年に別研究で実施された訓練を受けたアノテータによる手動注釈付 与時の2,382 件のデータセットを使用して、...

ChatGPTは人間を代替するか?の#P24