逆瀬川
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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:
GitHub:
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昨日出たこの本読み終わったんですが対話システム考える上で必須くらいにいい話が大量に載ってたので超オススメです
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ChatGPTでキャラっぽい返信をさせる方法！
基本的に超賢いマルコフ連鎖なので、どう喋ってほしいかというコンテキストを与えるとうまく返してくれます。根底となる考え方は思考の連鎖プロンプト(chain of thought prompting)とか調べるとよきです。
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GPT-4は何ができるのか、APIとして使う際の料金等について軽くまとめました！
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さきほど出たChatGPT APIを使ってAIキャラクターの簡易実装をしてみました🥳
Google Colabも公開したのでぜひ使ってみてください！
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ChatGPTについてあらためてどんな言語モデルなんだっけってのとプログラミングにおいて実装の理解補助ﾒﾁｬ便利みたいな話を書いた！
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ChatGPT APIとWhisper APIを使うと会議のサマリー生成アプリを10分くらいで作れます。
Hugging Face Spaceで公開するまでの手順も書いたのでぜひ参考にしてください！
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ChatGPT Pluginについてざっくりまとめた！
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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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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
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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)
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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
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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！
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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
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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
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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:
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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！
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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
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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
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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！
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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:
以前の記述:
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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
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GPT-4oを使って食事のカロリー量を推定するやつを作りました！Huggingface Spacesにも上げているのですぐ試せます！
Huggingface Space:
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そういえばオプトアウト申請先週ぐらいに試しにしてみたけど返信かえってきてた！
ChatGPT、申請するとちゃんとオプトアウトしてくれるみたいです:
法人のChatGPT導入増えてると思うんですが
コンシュマ向けのChatGPTでは
「入力したテキストや画像を今後サービス向上のために使用する可能性がある」
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LangChainとguidanceの使い方をｶﾞｯとまとめました！
最近Microsoftから出たguidance、ﾒﾁｬ便利なのでオススメです！
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GPT-4の性能を出し切ったら画像すら(そのまま)認識できるんじゃないかな〜と思ってやってみた実験です。
Incontext Learning能力の限界を探ってみるのはﾒﾁｬ面白い取り組みだと思います。
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契約書の差分比較を自動的に行なってリスク評価するやつ作った！GPT-3使うとこういうのも一瞬で出来たりします(精度を上げるにはプロンプトエンジニアリング等頑張る必要がある…)
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VITS, so-vits-svc, RVCのアーキテクチャにかんしてはtonimonoさんの記事 ( ) 、学習データセット構築のためのツールとしてはteftefさんのライブラリ ( )、RVCの導入方法についてはomizさんの記事 ( ) がわかりやすい
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>長々と説明したが，第3次AIブームでは，このように若い研究者がつけた（時に幼稚な）手法名や論文名が，時折登場するが，あとで黒歴史になりがちなので，若い方は決して真似しないほうがよい．
これ読んで無限に笑ってる
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最近GPT-3とか使って作ったものとかまとめた！
ﾐﾃﾈ~
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LangChainの使い方まとめた！
ChatGPTでﾒﾁｬｸﾁｬ簡単にツール作れるのでおすすめです
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DeepMindの新しい強化学習論文本当に面白かった。
AdA: Adaptive Agents
汎用エージェントの基盤となるようなアイデアが敷き詰められている。incontext learning能力によって人間と同程度、数回の試行回数で未知のタスクに適応することが可能に。
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○GPT-4とサービス
金額的に高いので、サービス活用はgpt-3.5-turboを引き続き使ったほうがよさそう
32k tokens(約2.5万文字、文庫で50p程度)を扱って質問-回答するのは夢があるけど毎回270円くらいかかる。ただ、プログラミングの領域だと複数モジュール渡して色々やれたり便利
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英語のYouTube動画に自動で字幕を付けるやつ作りました！
英語動画に限らず、字幕付き動画を作りたいときに便利だと思います！ぜひ使ってみてください！
元動画のJoshua Davisさんに深く感謝いたします( )
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LangChainの使い方について1記事にまとめようとして失敗した様子です。これからChatGPTを使ったサービス考えてる人の助けになれば！
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gyumaruyaさんのこれﾒﾁｬｸﾁｬすごい！！！
FLAN-20B with UL2を3090で動かしてローカルでOpenAI::Playgroundみたいなことできる！民主化👊
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GPT-3を使って1つの単語から自動的に画像つき説明スライドを生成してくれるやつ作りました！はやりのtext to プレゼンテーションです！
今回もColabを公開しているのでぜひ遊んでください！
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チートの高度化は, この1年で非常に目覚ましく, 背景にはyoloの登場がある。object detectionベースのチートは, 従来手法と異なり検出が難しい。多くのチートシステムはマウスドライバをハックするが, 以下では外部ハードウェアを使用しており防ぐのが困難な形になっている。
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LLM関連のよくまとまってるものとしては、Yao FuさんのHow does GPT Obtain its Ability?とWeibo AI Labの张俊林さんのzhihuでの記事がオススメです。 今年1月の時点でこれらが出てきていたのが驚きでした。
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言語モデルでノーコード/ローコードでアプリが作れるようになってくるのすごい！この分野ではMake (参考: )やZapierみたいなIPaaS系サービスが伸びると思ってたけどMSやGoogleが全部やりそう:
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今日はいま流行りのpdfからの論文要約自動化をOpenAIのGPT-3.5系のAPIを用いてやってみました！
要約タスクのプロンプトエンジニアリングの参考にもなるかもしれません。コードはColabで公開しているので、ぜひ試してみてください🥳
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NTT人間情報研究所さんのこの資料本当によくて、個人的に最新動向(2)の共同埋め込みの威力と文章画像読解モデルにおけるLayoutLM(v1)から現在までの流れがわかりやすくてﾒﾁｬｸﾁｬ助かる
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以前技評さんで記事書いたときはプロンプトエンジニアリングの体系的な日本語資料あんまないみたいなこと書いたのですが、かなり揃ってきた印象です。
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GPT are GPTs論文で触れられているLLMを活用したアプリケーションの効率化について参考訳を貼っておきます。
LlamaIndexやLangChain::Chatを用いても実現できますが、わたしが以前書いた以下のような実装でかんたんに触れることができます:
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【個人的なあれ】さいきん無職ながら個人開発に集中しすぎて電気ガス水道が止まるなど完全に"""終"""になりかけており、もしバイト、ご飯のお誘い、喜捨などなどありましたら気軽にDMを送っていただけるとありがたいです…！
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100k tokensに対応したClaude ( ) 使ってみた
使った資料：07/09/05 社会保障審議会年金部会第5回議事録
GPT-3のtokenizer換算で67,125tokens/45533字
ちゃんと資料の文章全体を見て要約できてる！
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OpenAIのこのレポート, 想像以上に網羅的に検討されている.
分散型人間証明は必要になってくる技術だと思っていたが, その一つも紹介されている:
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GPT-4に自分の書いたプロンプトインジェクション対策についての文章(5000字)を食わせて「embeddingを使ったプロンプトインジェクション対策について考えてみてください」と質問した例。理想の回答が返ってきてびっくりした！かみ！！！
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・Googleの言語モデルPalmのAPIが公開予定
・GmailやGoogle Slide、Google Documentに言語モデル搭載予定、要約や執筆等も
・Google Slideに画像生成機能追加予定
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ChatGPT API使ったGmail自動返信のやつ記事書いた！
個人Gmailアドレスの場合OAuth周辺がめんどくさかったので備忘録までに。
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ChatGPT(GPT-3.5 turbo)とWhisperのAPIが出た！
しかも安い！！！(それぞれ$0.002 / 1K tokens、$0.006 /minute)
text-davinci-003が$0.0200 / 1K tokensなので1/10！
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BingGPTっぽいやつ作るためのアイデアまとめた！
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たった32枚の画像でこのクオリティ…
3D Gaussian Splatting 恐るべし🤯
いよいよ実写と見分けがつかないレベルで自由視点移動が可能になってきました。
これは間違いなく映像業界に大きな影響を与えます🔥
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GPT-4oで使われている新しいtokenizer、tiktokenにもう入ってる (Python では tiktokenを0.7.0 にアップデートし、enc = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4o")とするだけ)
まだOpenAI公式のtokenizerページが更新されていないので、同等の機能をもつSpaceを作りました:
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makeで自動化してる！えらい！
Make, Zapier, Integrately, Automate, IFTTT等のいわゆるIPaaS(ツール連携サービス)を活用すると、気軽にChatGPT APIの恩恵得られるのでよいです。
メールが届くと、勝手に返信文章考えて、Slackに通知してくれるシステム作っちゃいました。
これからの世界は、ChatGPTが考えた返信案をコピペして、ちょっと修正して、返信するだけと。。
しかもこれ全部ノーコードだから、非エンジニアでも、無料で、30分くらいでできる。。衝撃。。
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対話システムの作り方:
音声対話システム:
この2冊もオススメです。読んでよかった度ﾒｯﾁｬ高い
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ChatPaperめちゃくちゃいい
最新の論文のtitle, abstractが翻訳されて一覧化されてて、サマリはアクセス時に (未生成の場合) リアルタイムで作成される。ChatDocに論文情報を渡して対話することもできる
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そういえばうちのサービスではLlamaIndexやLangChain使ってなかったりします (前に↓の記事で書いたとおり、使う理由があんまりないため)
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NVIDIAのPADL論文(言語によるキャラクターコントロール生成)の動画、非英語話���にとってありがたい速度で喋ってくれていてほんまに神
𝑩𝑰𝑮 𝑳𝑶𝑽𝑬______
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NovelAIとかで作った画像貼り付けたら呪文等が一瞬で分かるやつ作りました🥳
もともとジェネレーターにくっつけてたやつですが、詳細まで分かるし単独ページなので見やすい気がします。
(Twitterで圧縮された画像等は欠損してるので見られません)
#NovelAI
#StableDiffusion
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記事とかPDFを対象にQAするやつ実装してみた！
こうした実装とBing API組み合わせたりすると便利なやつ作れます。また、AITuberの実装等でも過去の記憶に埋め込み表現を用いることで長期記憶が実現できたりします。
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GPT-4oの動画要約をHuggingface Spaceで試せるようにしました
記事も書いた:
利用される場合はAPI使用料にお気をつけてください
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ニコニコ動画、あんまり当事者から語られないけど初期のプロトタイプが清水 ( shi3z ) さんのUEIに発注されて布留川 ( npaka123 ) さんが開発した話すき (コメント表示のアイデアもここから)
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ChatGPTの履歴漏れるの本当にまずい
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AI、黙り込んじゃうとユーザー体験が完全に破壊されるので相槌とか同調笑い等を実装する必要があって、Rinnaさんと京大さんの論文が参考になります
また、こちらの論文の著者でもある井上さん、河原さんによる書籍は対話AIを作る上で非常に重要です
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FLAN-20B with UL2 (by
@YiTayML
)を動かしてChatGPT APIみたいに使えるようにしてみました！
今回もColabを公開しているのでぜひ遊んでみてください！
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AIキャラクターの振る舞いや体験の向上を考えると言語モデルだけでなく音声合成やモーション生成、間投詞等含めた雑談対話能力などに注力する必要があって、rinnaさんはそのあたり全部抑えていて偉いという話(研究開発の方向性がﾒﾁｬｸﾁｬわかりやすい):
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BingGPTの威力を見るに、クローラによる情報資産の価値が大きく、MSとGoogleは収益構造の転換はあっても長期的には盤石(BingGPTのようなコストの高いサービスが安定して供給され続けるかは分からないけど)。特にGoogleはYouTubeも保有していて強い。
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LLMについては, GPT-3.5がなぜこれほどうまくいっているか(RLHFなどでは説明しきれない), またなぜ同規模のLLMとの性能的乖離がありすぎるのか, を考える必要があるのだけれど, 非常に深く検討している記事. Codeが推論能力に大きく寄与しているのかもしれない.
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