川田　AI大好きおじさん / AI研究家

AIを本気で仕事に取り入れたいと考えてるおじさんサラリーマンです。 世の中にはサラリ…

川田　AI大好きおじさん / AI研究家

AIを本気で仕事に取り入れたいと考えてるおじさんサラリーマンです。 世の中にはサラリーマン向けのAIの活用情報が少ない、少なすぎる！ おじリーマンの為に使える情報を集めます。 研究の時間がトータルで800時間超えたので、AI研究家を自称しようかな。。

Text Embeddingとベクトル

Text Embedding（テキスト埋め込み）を中学生にもわかるように説明すると、こんな感じです： あなたは大きな図書館にいます。この図書館にはたくさんの本があり、それぞれの本の内容は違います。でも、これらの本をすぐに理解したいと思ったら、どうしますか？全部読むには時間がかかりすぎますよね。ここで「Text Embedding」の出番です！ 「Text Embedding」は、この大きな図書館の本たちを小さなカードに変換する魔法のようなものです。それぞれのカードは、その

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    • 生成AIの研究は面白い

      今週は、いろいろな進展がありました。 こんな風に、毎日いろんな情報のUPDATEがあるのは本当に楽しい。 まずおさらいをしておかなければいけないのは19日～のNVIDIAのイベント NVIDIA CEO ジェンスン フアンによる基調講演 | GTC 2024 | NVIDIA 売れに売れているNVIDIAが株価で一瞬世界3位まで上り詰めたのは記憶に新しい、これは時代の生んだ申し子であり、そのNVIDIAの戦略は世界に大きく影響する。 ⇒GPUだけなのか、CPUもこの際取り

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      • （メモ）プログラムなのか言葉なのか

        GPTはPythonで書かれているから、直でPythonで指示書いてあげると正しく理解ムになれた方なら、JSON形式でもXML形式でもいいと思う。 逆にこまやかな質問の状況や補足情報は言葉で書き連ねた方が表現しやすい人もいるので、得意不得意で「自分と」相性がいい方を選べばいいだけの事と思っている。 どちらも、これが絶対正しい。この方法を使わないなんて、、、と多様性を排除する必要はない。

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        • 無駄なコメントは1つもない

          12個くらいの部署の方に勉強会を（無理やり）させて頂き、結構たくさんのフィードバックやコメントを頂きました。 ネガティブなフィードバックは特に大事。これをいかにクリアして安心してつかってもらえるかってのが、本当の意味でみんなの役に立つ知識・情報に成長させる為の糧だと思う。 去年12月の勉強会だとできなくて「それは生成AIではできませんねー」っていってたものが、もう3月にはできるようになっている。。。恐ろしい進歩です。 今ぐっときてるネガティブな質問というのが ・正解率80

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          RAGとファインチューニング

          今世間ではRAG（簡便に知りたい情報だけアドオンする特化型生成AI） が流行っています。 それはイニシャルコストと成果を考えた上でコスパが最強だからです。 ただ、要素分解したワード群を1つのQAに向くようにおぼえさせるのってどうなんだろう、、、と思う、データ集めるのも成型するのも大変、それ自身はものすごい資産。 それならその資産を応用にまでいかせないと、作った人達の努力に報いてないんじゃないかって思う。生成AIのコスパは、単純に今日の今時点のQA対応が楽になるという観点だ

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          プロンプト理解①　再帰的プロンプト

          以下のプロンプトは、再帰的な手法でできています。 用途としては、最初から全部が見えているようなものではない課題に対して有効です。 ウォーターフォールではなく、アジャイル型アプローチといってもいいでしょう。 === 再帰的プロンプト例 === GPTとClaudeでは動作確認済み。geminiでは動かない。 STEP1：ユーザーに以下の質問をしてください。 「あなたが抱えている問題について教えてください。いいアドバイスをするために、できるだけ具体的に状況を説明してください

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          AI博覧会 Spring 2024

          AIポータルメディアAIsmileyさん主催のAI博覧会 Spring 2024にいってきました。 明日も開催されると思うので、以下の記事みて、ご興味あればいかがでしょうか？ サックとSaaSで始める ・様々なChatBotを導入検討されている企業様 ・議事録作成ツールを検討されている企業様 ・データへのラベリング（データ活用）に興味のある企業様 ・今の生成AI界隈の熱量を肌で感じておきたい人 ・LLM開発や受託開発を依頼してみたい企業様 ・営業支援ツールを探してる企業様

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          (メモ)LLMの特徴とプロンプトのテクニック向上

          今日は自分がこれから研究する内容についてのメモ 生成AIには、得意分野があり、例えば日本のIT業界で必要なスキルとして ・汎用的知識に強いもの ・専門的知識（例えばIT）に強いもの ・日本語の理解力が高いもの の3軸で比較して用途を分けて使っていかなければいけない。 ただし、基礎スキルが高いLLMはヒント（RAG or プロンプト）を追加すると めちゃくちゃ進化する点に留意 AIに「ITパスポート試験」を解かせてみると…… 最もIT分野に詳しいLLMは？ GMO子会社が検証

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          生成AIの弊害についての考察

          今日は生成AIの弊害についての考察です。 最初に確認ですが、 皆さんは漢字が書けないのですが？書かないのですか？ 皆さんは地図が読めないのですか？読まないのですか？ 今はPCが漢字変換してくれますので、大人はかなりの確率で漢字が書けなくなっています。そしてう動くGoogleマップがありますので、大人はかなりの確率で紙の地図とかみてドライブの目的地に行けなくなっています。 これらは、できなくなったのが先なのでしょうか？代替手段が出てきたのが先なのでしょうか？ 私は、これは

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          調査と作文と、、、生成AIの向き不向き２

          では今回は、検索AIにはできず、作文AIにできる問題を作成し動きを確認してみますよう。 LLMの検査手法に針の穴みたいなのがあって、本物の文章の一部に別の文脈の言葉を紛れ込ませて確認するというのがあります。 今回の問題は、前回作った匙の説明に、「些事(どうでもいい事)」を途中で入れ込んで見ます。 設問はこれです。 以下の文章を読んで答えてください。どうでもいい事はどうするとかいてありますか？ 「匙を投げる」という言葉は、諦めて手を引くことを表す表現です。具体的には、もはや

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          調査と作文と、、、生成AIの向き不向き

          今回は2回に分けた調査の1回目、作文に向くAIと調査に向くAIの再確認です。 テーマは、AIが苦手な日本の言葉・文化より 「匙を投げるという言葉の意味を分かりやすく教えてください」です。 では、さっそく結果を見てみましょう。 作文エンジン（検索をデフォルトでしない、しにくい）の方は意味はあっているものの、語源についてはかなりいい加減です。逆に検索エンジンのPerplextyやcopilotについては正確な情報です。

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          生成AIハルシネーション試験法「武田信玄メソッド」

          日々GPT４使い倒してる息子に、Claude3を紹介してみた。 「武田信玄が第3次川中島で3000の兵士で何万の上杉軍を破ったって出て来たよ」 との事、息子曰く生成AIのハルシネーションには 酷さのレベルがあり、間違える確率と、間違える部分がおおよそ決まっているのだそう。 曰く、日々武田信玄の武田四天王や川中島、武将などの質問をしているので、Claude3はGPT4よりも日本歴史については、ひどいんだそうです。 この目的でどの生成AIがいいのかってヒントもくれたんだけど

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          RLHFってなーに？

          勉強会のおかげで、いろいろご質問いただけるので ひいては、自分でも弱い所勉強しなきゃで、その整理の過程も記事にしていきます。 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback、人間のフィードバックからの強化学習）は、生成AI（人工知能）をトレーニングする方法の一つです。この方法は、人間の判断や好みをAIに学ばせることで、より役立つ、または望ましい反応をするようにするものです。 Googleの生成AIが数年前にデビューしたときにヒ

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          GPT(4)/Gemini(Pro1.0)/claude3(Sonnet)比較検証３

          これは検証ですからね。このおっさんやべーな。とか言わないでねｗ 今日のお題は前回の記事の最後に書いた詩です。 ウィリアム・ブレイクの詩的なスタイルで、私の詩を再構築してください。 ・あなたがもし優秀でないのなら、考えるのをやめてください。　そうすればAIがあなたの問題を解決してくれることに気が付くでしょう。 ・あなたがもし優秀なのでしたら、考えるのをやめてください。　優秀なあなたは、AIに任せる事が最適であると気づいているはずです。 ・あなたがもし優秀なのかそうでないのかわ

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          プロンプトエンジニアリングの総括

          早いものですね、生成AI研究始めてそろそろ1年です。 ただ、日数や時間自慢する前に、おっさんは何がわかったんや？ ってとこが大事ですよね。 1年間研究してみてわかったプロンプトエンジニアリングについてです。 ・すでにプロンプトエンジニアリングはGPTsの中に埋め込んで公開しあう時代 ・プロンプトエンジニアリング(開発)するのではなく、GPTsをより多く使いこなす時代 ・GPTsに固執すると、Claude3のようなゲームチェンジャーが出た時にノウハウが死滅する ・プロンプトは

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          GPT/gemini/Claude比較2回目

          3台生成AIの比較2回目です。 今日のテーマは 「感慨深い話をして」です。 GPT4は学びを、Geminiは笑いを、Claudeは感動をくれました。 灌漑、という観点だと Claude > GPT > Gemini ですね。

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