投稿者: akki

プログラミング勉強中。 当ブログは勉強したことを忘れないための自分備忘録です。

GPT-3とチャットボットの進化

チャットボットは長い間存在しており、従来のチャットボットはキーワードを検出して動作していました。しかし、この方法はあまり信頼性がありませんでした。

機械学習がもたらす変化

近年、機械学習モデルを使用してチャットボットを作成することができるようになりました。機械学習は、コンピュータがプログラムされることなく学習する技術です。これにより、チャットボットはさまざまな会話に対応する方法を学べます。

GPT-3の登場

GPT-3は、人気のある機械学習モデルの1つです。大量のテキストとコードを学習したことで、GPT-3はテキストの生成や言語の翻訳などができます。

GPT-3を使ったチャットボットの実例

GPT-3を使って作られたチャットボットは、人間のユーザーと自然な会話ができます。会話の文脈を理解し、適切に対応することができます。例えば、質問に答えたり、要約を提供したり、創造的なテキストを生成することができます。

GPT-3の利点

GPT-3を使ったチャットボットは、従来のチャットボットよりも魅力的で、情報提供が豊富で、役立つと言われています。また、GPT-3はコンピュータとの相互作用を変革する潜在力があると考えられています。

この記事では、GPT-3を使用してチャットボットを作成する方法について説明しました。機械学習やGPT-3の技術がどのように進化してきたかを理解し、有用で魅力的なチャットボットを作成する方法について学ぶことができました。

AIがクリエイティブを革命的に変える7つのツール

人工知能は、私たちが創造する方法を革命的に変えています。この記事では、あなたの創造する方法を変える7つの驚くべきツールを紹介します。

1. Runway ml Gen

Runway ml Gen１ は、ビデオクリップに異なるスタイルをペイントできるツールです。これにより、予算ゼロで印象的な特殊効果を作成できます。プロンプトを入力するか、画像を参照として使用できます。このツールは現在ベータ版であり、申し込んで使用できます。しかし、Runwaymlによって作成されたオリジナルのツールは誰でも利用でき、AIで動作するいくつかのツールがあります。RunwaymlはStabilityから資金提供を受けており、無料で使用できるほか、12ドル/月で全機能にアップグレードできます。

2. Soundraw

Soundraw は、AI音楽ジェネレータで独自の魅力的なトラックを短時間で作成できます。これを使用すると、YouTube動画やショートフィルム、ポッドキャスト、マーケティングなどの背景音楽に最適です。17ドル/月で商用利用が可能です。

3. Revoicer

Revoicer.ai は、非常に現実的なテキストからAI音声ジェネレータで、感情アルゴリズムが内蔵されています。27ドル/月で60万文字利用できます。

4. Podcastle

Podcastle は、ポッドキャスト用のAIツールで、ノイズやフィラーワードを自動的に削除できます。

5. Leonardo.ai

Leonardo.ai は、ゲームアセットデザインのためのAIアートジェネレータですが、他の状況でも使用できます。現在、無料のベータ版に参加して、毎日250枚の画像を無料で取得できます。

6. Kediｍ

Kederman’s 3D to は、画像から3Dオブジェクトを作成できるツールで、6ドルで試用できます。

7. NivdiaとGoogleのテキストから3Dモデルを作成する技術

NvidiaとGoogleは、テキストから3Dモデルを作成する技術を開発していますが、現在は実証段階です。

8. Tome

Tome は、AIツールで、PowerPointプレゼンテーションを置き換えることができます。プロンプトを入力するだけで、コンテンツ、画像、レイアウト、効果的なプレゼンテーションが生成されます。現在、無料でこれらのAIツールにより、作業の効率化と作業品質の向上が期待できます。

この記事が役立つことを願っており、今後のコンテンツ作成において、これらのツールが重要な役割を果たすことでしょう。これらのツールは、ビデオ、オーディオ、テキストの間の境界線が曖昧になるにつれて、私たちが作成できるマルチメディア体験を向上させる可能性があります。今後も、これらの革新的なツールを活用して、より効果的で魅力的なコンテンツを作成することが期待されます。

プロンプトエンジニアとは？AIを活用した仕事の新しいトレンドについて

プロンプトエンジニアとは

プロンプトエンジニアとは、AIを使って仕事を効率化するための指示を出すスキルを持った人のことです。例えば、レシピを書いたり、エッセイを作成したり、法律ドキュメントを作成するためにAIに指示を出すことができます。プロンプトエンジニアは、AIを使った作業に必要な正確な指示を出すことができるため、AIを活用することで効率化や生産性向上が可能となります。

プロンプトエンジニアになる方法

プロンプトエンジニアになるには、AIとの効果的な対話スキルが必要です。AIに指示を出す際に、細かい指示を出すことが重要です。例えば、レシピを作成する際に、「簡単な手順で作れるメキシカンバンパイアのテキーラドリンクのレシピを作成してください」というような具体的な指示を出す必要があります。

AIに指示を出す際には、指示がわかりやすいように文脈を整理し、細かい指示を出すことが重要です。また、AIに対して期待する出力を明確にすることも大切です。

プロンプトエンジニアの仕事の例

プロンプトエンジニアは、様々な業界で求められるスキルです。法律事務所では、法的プロンプトエンジニアが必要となります。医療機関では、医療研究データの分析を行うプロンプトエンジニアが必要となります。また、AI企業自体が、プロンプトエンジニアを雇用するケースもあります。

プロンプトエンジニアに求められるスキル

プロンプトエンジニアに求められるスキルは、AIとの効果的な対話スキルです。AIに正確な指示を出すことができ、期待する出力を得ることができる必要があります。また、AIに指示を出す際に、細かい指示を出すことができることも重要です。

プロンプトエンジニアは、AIを活用して仕事を効率化するためのスキルです。近年、AIの発展に伴い、プロンプトエンジニアの需要が高まっています。プロンプトエンジニアになるためには、AIとの正確な対話スキルが必要とされており、AIを活用した作業に必要な細かい指示を出すことが求められます。プロンプトエンジニアは、法律や医療、AI企業など、さまざまな業界で求められるスキルであり、高い報酬が期待できます。AIの発展が進むにつれ、今後もプロンプトエンジニアの需要は増加していくと考えられます。

プロンプト・エンジニアとは？ 未来の職業になるのか？

最近インターネット上でプロンプト・エンジニアという新しい職業が注目を集めています。これは、AIモデルに対して正確な質問を行い、最適な結果を得ることができる専門家を指します。しかし、この職業は実際に未来のキャリアとなるのでしょうか？ 今回は、海外のコメントや反応を参考にしながら、この疑問を自分なりに考えてみます。

プロンプト・エンジニアとは何かを理解する

プロンプト・エンジニアとは、AIモデルに対して正確な質問を行い、最適な結果を得ることができる専門家を指します。これには、機械学習やソフトウェア開発の知識が必要とされることが多いです。

この職業が未来の職業になる可能性を検討する

プロンプト・エンジニアが未来のキャリアになるかどうかを検討するためには、現在の求人市場やAI技術の発展を考慮する必要があります。ただし、インターネット上で見かけるような、誰でも簡単に高収入を得られる職業としてのプロンプト・エンジニアは現実的ではありません。実際には、この職業は機械学習やソフトウェア開発の専門家にとって有益なスキルであると考えられます。

プロンプト・エンジニアになるために学ぶべきことを見つける

プロンプト・エンジニアになるためには、AIモデルに関する知識や技術を学ぶ必要があります。また、機械学習やソフトウェア開発の基礎を理解することも重要です。さらに、最新のAI技術やトレンドについて学び、海外のコメントや反応を参考にして、自分のスキルを向上させることが求められます。

まとめ

プロンプト・エンジニアは、AIモデルに対して正確な質問を行い、最適な結果を得ることができる専門家を指します。しかし、一部のインターネット上の情報が示唆するように、誰でも簡単に高収入を得られる職業としてのプロンプト・エンジニアは現実的ではありません。実際には、この職業は機械学習やソフトウェア開発の専門家にとって有益なスキルであると考えられます。

プロンプト・エンジニアとして成功するためには、AIモデルに関する知識や技術を学び、機械学習やソフトウェア開発の基礎を理解することが重要です。また、最新のAI技術やトレンドについて学び、海外のコメントや反応を参考にして、自分のスキルを向上させることが求められます。

最後に、プロンプト・エンジニアとしてのキャリアは、AI技術の発展や求人市場の動向によって変化する可能性があります。そのため、将来のキャリアとしてプロンプト・エンジニアを考える際には、これらの要素を考慮し、柔軟に対応することが重要です。

GPT-4を活用した効果的なプロンプトエンジニアリング

プロンプトエンジニアリングは、AIモデル（例：GPT-4）を効果的に利用するために重要なスキルです。この記事では、効果的なプロンプトエンジニアリングの方法を解説します。

レベル0 – 基本的なプロンプト

最も基本的なプロンプトを作成し、一般的な質問を投げかけます。例えば、「体重を減らすための良いダイエットは何ですか？」といった質問です。しかし、この段階では回答があいまいで一般的になりがちです。

レベル1 – コンテキストを追加

より具体的な回答を得るために、コンテキストを追加します。例えば、「60日間で5kg（11ポンド）減量したい」という目標を設定することで、モデルに達成すべきタスクを明確化させます。

レベル2 – 詳細な情報を提供

さらに詳細な回答を得るために、具体的な情報（年齢、体重、運動状況など）を提供します。これにより、モデルは個別化された回答を生成することができます。

レベル3 – モデルに役割と人格を与える

最高レベルのプロンプトエンジニアリングでは、まずモデルに役割と人格を与え、専門家として行動するように設定します。これにより、モデルはその分野においてより適切な回答を生成できます。

研究結果やコンテキストを追加

モデルに提供する情報をさらに豊富にするために、研究結果やコンテキストを追加します。これにより、モデルはより具体的で詳細な回答を生成できるようになります。

AIツールを活用する

モチベーションを高めるスピーチや画像など、AIツールを活用してさまざまな成果物を作成することができます。これらを組み合わせることで、より高品質な成果物が得られます。

まとめ

効果的なプロンプトエンジニアリングは、GPT-4などのAIモデルから高品質な結果を引き出すために重要です。プロンプトに具体的な情報やコンテキストを追加し、モデルに役割や人格を設定することで、回答の質が向上します。また、AIツールを活用してさまざまな成果物を作成することで、効果的なプロンプトエンジニアリングをさらに強化することができます。これらのステップを踏むことで、GPT-4を最大限に活用し、個別化された回答や高品質な成果物を得ることが可能になります。

決められた時間に自動実行させる

cronは、定期的に実行したいものや時間を指定して何かを実行したいときに使用する。cronの設定ファイルは crontab -e で編集できます。次のような書式で実行するタイミングとコマンドを設定します。

分 時 日 月 曜日 コマンド
* * * * * some_command

例えば、毎日6時30分にディスクの容量がどれだけ使用されているか知りたいときには次のように記入します。

30 6 * * * df -h

毎分30分おきにコードを自動実行するには、cronの設定ファイルで次のように記入します。

*/30 * * * * /path/to/command

上記の例では、/path/to/command というコマンドが毎時0分と30分に実行されます。

ラズパイでpythonコードを常に実行させておく

supervisorでプログラムをデーモン化

supervisorの使い方

  • まず、ラズベリーパイにsupervisorをインストールします。ターミナルで以下のコマンドを実行してください。
sudo apt-get install supervisor
  • 次に、プログラムをデーモン化するための設定ファイルを作成します。設定ファイルは/etc/supervisor/conf.d/ディレクトリに置きます。例えば、test.pyというプログラムをデーモン化する場合は、test.confという名前で設定ファイルを作成します。
  • 設定ファイルには、以下のような内容を記述します。
[program:test]
command=python3 /home/pi/test.py
user=pi
autostart=true
autorestart=true
stderr_logfile=/var/log/test.err.log
stdout_logfile=/var/log/test.out.log
  • ここで、各項目の意味は以下のとおりです。
  • [program:test]：プログラムの名前です。任意で構いませんが、設定ファイル名と一致させるとわかりやすいです。
  • command=python3 /home/pi/test.py：プログラムを実行するコマンドです。プログラムのパスは絶対パスで指定してください。
  • user=pi：プログラムを実行するユーザーです。通常はpiで構いませんが、必要に応じて変更してください。
  • autostart=true：起動時にプログラムを自動的に実行するかどうかです。trueにすると自動的に実行されます。
  • autorestart=true：プログラムが異常終了した場合に自動的に再起動するかどうかです。trueにすると自動的に再起動されます。
  • stderr_logfile=/var/log/test.err.log：エラーログファイルのパスです。任意で構いませんが、書き込み権限がある場所に指定してください。
  • stdout_logfile=/var/log/test.out.log：標準出力ログファイルのパスです。任意で構いませんが、書き込み権限がある場所に指定してください。
  • 設定ファイルを保存したら、supervisorを再起動して設定を反映させます。ターミナルで以下のコマンドを実行してください。
sudo service supervisor restart
  • これで、プログラムがデーモン化されました。supervisorctlコマンドでプログラムの状態や操作ができます²³。

pythonからスプレッドシートを操作する

1,GCPでプロジェクト作成

2,google drive APIを有効にする

3,google sheetsAPIを有効にする

4,認証情報設定＞サービスアカウントキーを選択

5,サービスアカウントキーを設定　アカウント名設定＞役割＞プロジェクト＞編集者を選択＞キータイプはJSONを選択＞作成

6,JSON秘密鍵をダウンロード後clientEmailをスプレッドシートの共有ユーザに追加

7,googlecolaboratory起動＞プロジェクト作成

8,googledriveをマウント

9,ダウンロードした秘密鍵をアップロード

10,pythonコード記述

import gspread

from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials

import json

SP_CREDENTIAL_FILE = “ここにアップロードした秘密鍵のパスを記載”

SP_COPE = [

    “https://www.googleapis.com/auth/drive”,

    “https://spreadsheets.google.com/feeds”

]

SP_SHEET_KEY = “ここにスプレッドシートのIDを入力”

SP_SHEET = “共有するシート名入力”

credentials =ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(SP_CREDENTIAL_FILE,SP_COPE)

gc = gspread.authorize(credentials)

#スプレッドシートの選択

sh = gc.open_by_key(SP_SHEET_KEY)

#シートの選択

worksheet = sh.worksheet(SP_SHEET)

#シートの値をすべて取得

worksheet.get_all_values()

#特定のセルから値を取得

sheet.row_values(1)

sheet.col_values(1)

sheet.cell(1, 1).value

#特定のセルを変更

sheet.update_cell(1, 1, “I just wrote to a spreadsheet using Python!”)