マガジンのカバー画像

ChatGPT優良記事

44
無数にあるChatGPT関連の記事の中から個人的にブックマークしておきたい必読記事を集めています。医療、研究関係でも応用可能という切り口です。
運営しているクリエイター

記事一覧

New シュンスケ式アップデート版Prompt

新しいバージョンのGPT4でやってみてください。 全てコマンドは、” . “です! 点を打てば進みます! 感想聞かせてー! プロンプトです! ここから👇 # [オンラインコースを作成する](https://www.mindmeister.com/app/map/3029906482) - - **ステップ0 (C0): コンテンツの要約と基本情報の提供** - - アウトプット (O(0)): コースの概要と初期インプットの確認 - Step⓪

ChatGPTに渡す文章の適切な区切り線について検証した記事

はじめに大規模言語モデルであるChatGPTに文章を渡す際、適切な区切り線の使用は、情報の正確な伝達や解釈に大いに役立ちます。 この記事では、区切り線に適切なものを検証します。 区切り線とは?使い方 区切り線は文章を区切る時に使用する文字列のことです。 例えば下記のようなものです。 また、使い方をまとめた記事もあるので参考にしてください。 def test() a = "a" b = "b" c = a + b print(c)=========

OpenAI公式GPT-4向けベストプラクティスをわかりやすく日本語に翻訳しました

みなさんこんにちは、ChatGPTに関する実用的な使い方を研究している飯塚と申します。 突然ですが、プロンプトを学んでいると などと悩んだことはありませんか? 本日は、OpenAIの公式ドキュメントが出している、GPT べストプラクティスという文献がありましたので、こちらを日本語でわかりやすく翻訳していきます。(2023年11月のアップデートで、記事のタイトルが Prompt engineeringに変更されました) 注意点として、このべストプラクティスはWeb版のC

デフォルト設定にお勧め!汎用性の高い至高のAll-in-One Custom Instructionの指示内容

こちらで汎用性の高い効果的なChatGPTのCustom Instruction(カスタムインストラクション)の設定7選を紹介させていただきました。 そのうちの汎用性の高い指示のいいとこ取りをして合体させた至高のAll-in-One Custom Instructionの指示内容が以下になります。デフォルトの設定におすすめです! Provide Accurate, Factual, and Thoughtful Answers: Combine this with the

ChatGPT時代の開発テクニック①: ChatGPTにエラーの原因を語らせよう

こんにちは、IVRyでAIエンジニアをやっているべいえりあです。今回は自分が最近使っているChatGPTのプロンプトの改善方法について書いてみようと思います。 皆さんはChatGPTのプロンプトをいじっていてなかなかChatGPTが言うことを聞いてくれないという事態に遭遇したことはないですか?本記事を読めば、そんな時にChatGPTに言うことを聞いてもらえるプロンプトが素早く見つけられるようになるんじゃないかと思います。 従来の機械学習・プロンプト開発について具体的な手法

「GPT-4の真骨頂」Function callingをプログラミングなしで使い倒す方法

OpenAIのGPTの真骨頂とも言える機能が「Function calling」ですFunction callingの凄さは、「AIとの自然な会話で様々なソフトウェアを扱えるようになる」点にあります。 とてつもなくすごいことなのですが、ChatGPTと違って利用するのにプログラミングが必要なため、いまいち凄さが伝わっていない感があります。 本記事は、Function callingをノーコードでサクッと動かし、その凄さを体感してもらうための記事です。 ※本記事は、会話型

ChatGPTを征服する: 七里式プロンプト「8+1の公式」を解説

はじめにプロンプトは、ChatGPTのような高度なAIを使いこなすためには欠かせない技術となっています。今回は、いま日本で一番 ChatGPT を使い倒している経営者兼プロンプトエンジニアの七里さんが考案した七里式プロンプト「8+1の公式」をご紹介させていただきます(※七里さんの許可を得て紹介しています)。これは、最大限の成果を生み出すためのプロンプト制作に役立つ独自の公式で、ビジネスや個人利用において、効果的な応答を生成するための鍵となります。 本記事では、その概要から具

ChatGPT Code Interpreterでjapanize-matplotlibを使って日本語画像表示をする方法

Code Interpreterで、matplotlibを使うと日本語の表示ができないため、japanize-matplotlibを用いて日本語化する方法です。 Code Interpreterでjapanize-matplotlibを使う方法japanize-matplotlibの最新版をgithubからダウンロードします。次の画像のDownload ZIPの箇所をクリックすることでダウンロードできます。 Conde Interpreterに次の指示をします。 これは

超最新"OpenAI ChatGPT Code Interpreter"を使いこなす操作プロンプト集

あなたは最新ツール「OpenAI ChatGPT Code Interpreter」をもう試しましたか?この新たなAI技術が持つ無限の可能性を解き放つプロンプトを教えます。この記事では、ChatGPT上でのファイルやディレクトリの操作、ZIPファイルのアップロード、ダウンロード、展開、そしてファイルの更新など、「OpenAI ChatGPT Code Interpreter」を使った一歩進んだ操作方法を解説します。 このプロンプトで、Code Interpreterの操作技術

Kaggle(Airline Customer Holiday Booking Dataset)をCode Interpreterで分析してみる

ChatGPTのCode Interpreterで先日Kaggleのタイタニック号の予測を行ったあとで気が付いたのですが、タイタニック号の問題はとても有名なので、ネット上に参考となる解説記事も多数存在するので、上手く動作したのではないかと思いました。 このため、今回はタイタニックよりは一般的ではないKaggleのデータセット(Airline Customer Holiday Booking Dataset)を使って、データ分析、モデルの作成をCode Interpreter

ChatGPT のCode Interpreterでタイタニック号の予測をやってみる

ChatGPTのCode Interpreterが公開されたので、早速ためしてみました。ネタは、定番のKaggleのタイタニック号の予測をやってみます。 それではタイタニック号の予測のトレーニングデータをChatGPTにアップロードして、ざっくりEDA を依頼するところから始めてみます。 特徴量エンジニアリング(EDA)モデルの訓練および評価EDA再検討 Test データの予測KaggleのSubmit結果感想ほか入力したデータに対して、ChatGPT自身がpython

ChatGPTのNoteableプラグインに任意のCSVを読み込ませて処理する方法(ChatGPT部, 大城)

こんばんは、ChatGPT部(チャットGPT部)の大城です。Noteableにファイルをアップロードしてあれこれ分析してもらう処理が結構便利でしたので、取り急ぎ記事化します。 Noteableプラグインについておさらいこちら、Google ColabのようなWebノートブックのサービスで、無料で利用ができるのがNoteableなのですが、ChatGPTのプラグインとしても提供されています。 過去記事だとこのあたりでしょうか。 前回は 「APIでデータ取得->CSV書き込

ChatGPTでデータ分析の生産性2倍くらいかな、と思ったら10倍になりうる記事を発見したのでその調査など(Noteableプラグイン, ChatGPT部, 大城)

こんばんは、ChatGPT部、部長の大城です。金曜の夜、皆様いかがお過ごしでしょうか。 今日私が所属しているデータサイエンティスト協会九州支部の定例会議にて、グッデイの宮田さんから「大城さん、この記事知ってますか?」と教えて頂いた記事がめっちゃすごかったので、まとめております。細かな部分を除けば生産性10倍、いけるのではないでしょうか。 紹介された記事:「データ分析の効率が10倍上がるデータサイエンティストのためのChatGPTの活用術」(tw:@A7_dataさん) こ

コーディングは全てお任せ!ChatGPTを活用した新しい開発プロセス

前回の記事で、Chat GPTを活用したプロダクトマネジメントの手法を紹介しました。たくさんの反響をいただき、ありがとうございます🙌 今回は、前回の記事で設計したプロダクトを、ChatGPTを活用して実装します。初期実装・改修・デプロイなどのプロセスを通じて、プログラミングにおいてChatGPTがどれだけ役立つかを検証します。なお、モデルはGPT-4を利用します。 この開発を通じて、GPT-4は人間と比較しても遜色のない理解力があると感じました。Slackでエンジニアに開