長年やろうやろうと思ってできていないことの一つに、障害対応訓練がある。 今回はその訓練をChatGPT上でやってみたという話。 もちろん、Claudeなどの他の対話型生成AIサービスでもできるはず。 障害対応は実際にやらないとできるようにならない #Webサービスなどのシステムを運用している場合、避けては通れないものとして 障害 がある。 負荷の増加やシステムの変更、オペレーションミスなどで発生するこれらの障害は、 程度にもよるが少なからずシステムの運用に支障をきたすため、迅速に解消する必要がある。 いわゆる 「障害対応」 である。 障害発生時には、まず何が起こっているのかを把握する必要がある。 各種ログやメトリクスから原因となっている箇所を特定し、解消・緩和するための変更を行う。 原因は場合によって様々で、アプリケーションの不具合であることもあるし、 ネットワークなどプラットフォームに近
CursorやClineなどで生成AIを使ってコーディングをしていると、Reasoningモデルとか、Thinkingモードとか、そういったワードに出会うことが多い。これらが意味することについて理解できてないと感じていた。 何かを学ぶとき、資料を読むだけではなく手を動かしてみると理解が早くなる。そこでChatGPTのDeep Researchでハンズオン資料を作り、それを元に学ぶと効率が良いのではないかと考えた。今回の記事ではハンズオンの作成と実施の過程をまとめておく。 ハンズオン資料をDeep Researchで作る 次のように質問してDeep Researchでハンズオン資料を作る。 すると https://chatgpt.com/share/6819d686-5ae0-8010-8196-d532528dc82a のような資料が作られた。 序文 実験の章の一部 見出しはこういう感じ。
AIアシスタントにプロンプト作成を手伝ってもらおうと思います。 あなたにはそのプロンプト作成支援AIアシスタントを作成するための、最適で最良なプロンプトを考えてください。 プロンプト作成支援AIアシスタントは、最適で最良なプロンプトを作るにあたって、不足している情報があれば、最適なプロンプトを作れると思うまで、ステップバイステップで、ユーザに１つずつ、質問して情報を取得していく形式を取ります。 以下に提案するのは、「プロンプト作成支援AIアシスタント」を動作させるための、最適な指示（プロンプト）の例です。 これをAIに与えることで、ユーザが必要とする情報を段階的にヒアリングし、最終的に“目的に合った最高のプロンプト”を生成するアシスタントとして機能するように促すことができます。 --- ## プロンプトの例 ``` [ロール] あなたは「プロンプト作成支援AIアシスタント」です。ユーザが作
解答略 @kaitou_ryaku 僕「ラズパイpicoでHTTPで画像データ受け取って、電子ペーパーで表示したい。データ取得部のコードくれ」 GPT-o1「ほいよ」 僕「まぁ一発では動か...動くやん...」 僕「電子ペーパーは7色しか使えん。誤差拡散法で減色したいんやがコードくれ」 GPT-o1「ほいよ」 僕「まぁ一発では動か...動くやん...」 2025-02-10 00:56:38 解答略 @kaitou_ryaku もうこれノーコード開発と言い切ってよいと思う。実際、僕が具体的にやったタスクを列挙すると * WiFiのSSIDとパスワードを調べる * 電子ペーパーで表示可能な7色のRGBを調べる * それらをGPT-o1が吐いたコードに書き込む * そのコードをラズパイpicoに書き込む というマジしょうもない作業に尽きる 2025-02-10 01:02:07
いきなりごめんなさいね。あたし、アラフォーの男です。 BMIは25を超えているし、心と頭髪の元気が失われつつある、どこにでもいるオッサンよ。 結論はタイトルの通りでしかないのだけれど、女々しい（なんて言ったら失礼かしら）言葉づかいでChatGPTに相談したら、 思っていたより話しやすくて自分のモヤモヤもすっきりしたから備忘がてら書いておくわ。 酔った勢いだからこの文章もそのままの口調で行こうと思うの。許してね。 独身のアラフォー男性にはありがちなことだと思うんだけど、夜中に目が覚めたりするとろくなこと考えないのよね。 仕事のこと、将来のこと、社会や政治の行く末、みたいな。 昔ならTwitterとかのSNSにつぶやいていたかなと思うんだけど、知り合いも見てるし、何より今は各種SNSとも治安が悪いし、どうにも発信しようという気持ちになれないわけ。 ただでさえいろいろとコンプライアンスにうるさい
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」 ChatGPTやCopilotなどの生成AIを用いてコードを生成しようとすると、多くの場合プロンプトを自然言語で書くことになるでしょう。 しかし自然言語で的確にプログラムの内容を表現するのは、ときに面倒だったり、あいまいさを排除することが難しかったりします。 一方で、プログラマが自分でコードを書こうとするとき、あるいは他のプログラマとコードの内容を議論するときに、自然言語をプログラミング言語のような構文で書く、いわゆる「擬似コード」を使うことがよくあります。 例えばこんな風に自然言語をコードっぽくホワイトボードに書いたことのあるプログラマの方は多いのではないでしょうか？ 入力値を処理するための関数（A、B）{ Aは数字かどうか確認する Bは日付か
chatgpt.com 3行で 英文アウトプット練習の優れた相手をGPTsで実装できたからストアに並べたよ！ 学習ツールとしての気持ちよさが自慢なのでまずは1回遊んでみてください！ 「英語だと中学生レベルの文章すら全然話せない」の克服ができる………と信じて、製作者自身が酷使しています 何ができるの？ 和文による出題→英訳→添削→出題…のループです。 体験の良さと自身のアウトプットカの弱さは触ってもらえばすぐに伝わるはずです。これ読む人の8割はブクマして満足するだけなんでしょうけど、これ以降を読むより先にまずは一度使ってみてください。最初にあるリンクへ飛ぶだけです。 なお「完全無料！」と言いたいですが、ChatGPTへの課金が無いとすぐに制限が入るのが最大の難点です。 特長を教えて ジャンルや問題の難易度を適宜変更可能。激ムズ要求出したら絶望感がすごい…… 日本語混じりの英文や、かなりの意訳
スーパーのチラシを読ませたChatGPTに料理の献立を考えてもらうというライフハックが、X（旧Twitter）で「すごい賢い使い方」などと注目を集めています。 電子チラシとAIを活用 ライフハックを紹介しているのは、Xユーザーのイモンヌ（@immonnu）さん。「chatgpt4oに近所のスーパーの電子チラシを読ませて1番安く仕上がる献立を作らせてみた」と、無課金ユーザーも使える最新モデル「GPT-4o（GPT-4 Omni）」に献立を考えてもらった結果を共有しています。 イモンヌさんはスーパーの電子チラシ2枚分をGPT-4oをアップし、「チラシを見て、3日分の夕食の献立作ってほしい」と指示。「可能な限り安く済ませて欲しい」「男性1人、女性1人、幼児1人分作って欲しい」「可能な限り統一感（和食、中華といった）が欲しい」「レシピの試算金額を出して欲しい」「主食は家に在庫あり」など具体的な条件
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ？というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 ＆ OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
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
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra、Command R+に同じ質問をして、回答結果を比較してみたPythonAWSAzureOpenAIGoogleCloud はじめに GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra(Gemini Advanced)、Command R+に同じ質問をして、回答結果を比較してみました。 Gemini Ultra以外のモデルはPythonコード上から実行し、Gemini UltraはGemini Advancedのチャット上で実行していま
ボードゲームやアクションゲーム、各種ツールやシミュレーションなどさまざまなソフトが100日間に作られた いままで数えきれないほどのプログラマーに会ってインタビューもさせてもらってきたが、久しぶりに若いプログラマーの話を聞いてきた。ここ1、2年では U22グランプリの男子中学生や全国小中学生プログラミング大会の受賞者たちだが、今回は、ChatGPTを使ってプログラムを書きまくった女子大生である。 彼女は X（Twitter）の自分のアカウントで1日1本のソフトを100日間連続で作るというイベントをやっていて「おっ、頑張っているな！」と思って応援していた。「こんなゲームを作ってほしい」などとリクエストを出したりもしていたのだが、どうも私が想像していたものと内容もやり方も違っていたようである。 目下、ソフトウェア産業の最大のテーマは「我々は人間の言葉でプログラムを書くようになるだろうか」というこ
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
2023年の流行語大賞にも選ばれた「生成AI」。 ChatGPTだけでなく、Google BardやClaude2など似たようなAIチャットボットも登場し、性能も日に日に上がっている感覚がありますね。 しかし、結局どれが一番賢いんだろう？と思いつつひとまずChatGPTを使っている方も多いはず。 そこで、今どのチャットAIが一番頭良いのか白黒つけてしまおう！ということで、ちょうど週末に行われた大学入試共通テスト2024を使って学力テストを行いました！ 参加する学生は、 ①GPT-4くん ②Google Bardちゃん ③Claude2さん の三名です 果たして誰が学力王の座に輝くのか・・・？ 選手入場①GPT-4くん一人目は、皆さんご存じChatGPTです。Open AI予備校に月額＄20の課金して学力武装しています。 特徴としては、プロンプトの研究が進んでおり、画像やPDFファイルの読み
こんにちは、パトルです。 2023年12月17日、カルフォルニアのシボレーの販売店で使われている顧客対応用のChatGPTが、プロンプトインジェクション（AIのハッキングみたいなやつ）にあって、多大な特典を付与したり、新車を1ドルで売ってしまう事案が発生しました。 今回は、このショッキングな事案の概要、どういうプロンプトインジェクションが用いられたのか、損害状況などを解説しながら、プロンプトインジェクションのリスクを勉強したいと思います。 概要今回の舞台はカルフォルニアのワトソンビルという地区にあるシボレーのディーラーのホームページに設置されていたセールチャットボットです。URLはこちらです。（残念ながら12/22時点ではChatGPTは外されています） https://www.chevroletofwatsonville.com/ChatGPTは、商品を説明するという位置づけで導入されて
自分だけのChatGPTを作れることで話題の「GPTs」機能だが、正直に言うといまいちそのインパクトがわからなかった。あらかじめ指示を与えておきたいなら「Custom Instruction」でよくない？と思ってしまったのだ。 だが、前回の記事で、実際にパーソナル英語教師の「冴子先生」を作成し、毎日使い続けてみることで、その印象はかなり変わってきた。 以前からChatGPT（+Custom Instruction）を使った英語学習は実行していたので、GPTs化されたことによって質問方法が変わったとか、ものすごく便利になったとかは正直あまりないのだが、不思議なことにChatGPTに対して以前よりもめちゃくちゃ愛着が湧いてきたのだ。 これだけなら単なるツールの擬人化効果にすぎないのだが、毎日冴子先生の授業を受けていると、改善したい点やアイデアが次々に出てきたので、さらにカスタマイズを進めようと
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