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「クジラ飛行机」プログラマー。代表作に日本語プログラミング言語「なでしこ」やテキスト音楽「サクラ」など。毎年2-3冊技術書籍を執筆。くじらはんど( https://kujirahand.com/wiki/ )にて、アプリや著書を紹介している。

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LLMでハルシネーション抑制に関するレポートが面白かったのでまとめてみた

arxivに投稿された論文を時々読んで面白いモノをメモっているのですが、LLMのハルシネーション抑制にどんな手法が有効かを調べた「 Investigating the Role of Prompting and External Tools in Hallucination Rates of Large Language Models」という論文が、とても良くまとまっていたので、簡単に知見を整理してみました。 多様性(Temperature)を上げて自己整合性(SC)を使う

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      気まぐれでGeminiにアクセスしてみたら、Gemini(Imagen 3)で画像生成ができるようになったとのこと。そこで、ChatGPT(DALL-E)とGeminiで同じプロンプトを与えて、どのような違いがあるか遊んでみました。なお、Geminiではまだ人物を描いてくれません。 Viでプログラミングする猫を描く勝負 厳正な勝負をするために、同じプロンプトを試します。まずは、viでプログラミングする猫を描画してみます。 Viでプログラミングする猫を描いてください。大き

      • Pythonで一番簡単な単位変換ツールを3分で作る方法 - TkEasyGUI編

        ちょっとしたアプリを素早く作りたい場面があります。そんな時に使うのがPythonです。そして、PythonでGUIアプリを作るなら、TkEasyGUIがオススメです。 以下のような単位変換アプリなら数分で完成です! Pythonとパッケージ「TkEasyGUI」のインストール 最初に、Pythonをインストールしましょう。Pythonは公式サイトからインストーラーをダウンロードしてインストールするのが便利です。インストーラーをダブルクリックして指示に従っていればインスト

        • JSONを使って画像生成AIを使うと解像度が高いという話

          FacebookのOpenAIのグループで、Rogerio Pereiraさんが綺麗な絵を投稿していて、そのプロンプトがJSONだったので興味を惹かれました。(こちら) 投稿されていたJSONデータをコピペしてChatGPT-4oに流し込んで、自分で試してみたのが以下のものです。彼が投稿していたものと大差なく、なかなか良いではないですか! 大規模言語モデルってJSONフォーマット熟知しているから、人間が1項目ずつ指定していけば良い絵が描けるというのも納得です。 以前うま

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          Pythonで最も簡単にGUIアプリが作れる`TkEasyGUI`を使って、以下のようなクリップボード監視型のリアルタイム翻訳ツールを作ってみます。 前回紹介した、完全ローカル翻訳できる`Argos Translate`を使って、クリップボードが書き換わると自動で翻訳するツールをPythonで作ってみました。 必要となるPythonパッケージのインストール GUIアプリのために、`TkEasyGUI。ローカル翻訳のために、`argostranslate`をインストールし

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          TkEasyGUI - Pythonで最も素早くデスクトップアプリを創るライブラリ

          先日、マイナビニュースにも書きましたが、Pythonで最も素早くデスクトップアプリを創るライブラリ「TkEasyGUI」を公開しました。(もともとPySimpleGUIが突如オープンソースを廃止したことをきっかけに開発されました。) Webアプリ全盛の時代ではありますが、Windows/macOS/Linuxのローカル環境で手軽に動かせるデスクトップアプリを作りたい場面は多いものです。 それで、Pythonを使って最も早くGUIを構築できるライブラリとして、TkEasyGU

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          超簡単 ローカルで動く翻訳アプリ

          プログラマーであれば、いつものあのコマンド(Pythonのpipコマンド)をちょっと叩くだけで便利に使えるローカル翻訳アプリが使えるようになることに気付きました。 もちろん、イマドキの翻訳サービスや、大規模言語モデルを使えば、もっと便利なのですが、ローカルで完結しないといけない時ってありますよね?ネットの通じない環境(飛行機の中とか)で英文読む必要があるとか、社外秘の資料が英語で急いで意味を把握しないといけないとか。 # argostranslate を使う方法 以下の

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          続キリンを描く - SDXLとGPTs Prompter編

          これまで、キリンをAIで描画することに情熱を傾けてきました。今回は、SDXLを使って描画してみます。前回試したDALL-E3と良い勝負できています。 そして、画像生成のプロンプトを作成するのには、ChatGPTの有料版で使えるGPTs「Stable Diffusion Prompter」を使ってみました。「Stable Diffusion Prompter」は、なかなかツボを押さえていて良い感じでした。 戦いの歴史 なお、今回の作品を紹介する前に、これまでの歴史を振り返

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          ChatGPTで論語ボットを作って遊んだ件

          有料版ユーザーに限られますが、ChatGPTをカスタマイズして遊べる「My GPTs」の機能、めちゃくちゃ楽しいですよね?皆さん、使っていますか?最近、論語の本を読んで為になったので、GPTsで論語から語るボットを作って遊んでみました。 聖書の格言も大好きで、私の著書ではよく格言を引用しているのですが、論語の格言も良いですよね? 最近、解説本を読んでいて、とても面白くてハマっています。 そこで、My GPTsで論語を引用して答えてくれるボットを作ってみました。 # 論語ボ

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          ChatGPTが出力可能なフォーマットについて

          ChatGPTは、いろいろなデータフォーマットを知っています。どんなフォーマットを知っているのか興味がありますよね。ChatGPT自身に尋ねてみましたので、以下に一覧を列挙したいと思います。 # ChatGPTが出力可能なフォーマット一覧 尋ねてみると、以下のように出力してくれました。 ここでは、20件ずつ出力し、「さらに教えてください」と繰り返し尋ねることで、多くの形式を知っていることを聞くことができました。

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          AIとHero's Journeyの手法で小説のプロットを生成しまくろう

          古くから小説家は面白いストーリーをひねり出すために多大な努力をしてきました。そして、面白いストーリーには、ある一定の法則があることを見つけてきました。 ジョセフ・キャンベル氏によって提唱された「Hero's Journey(英雄の旅)」と呼ばれる手法は、様々な文化や時代を超えた物語に見られる普遍的なパターンを示しています。 膨大なWeb上のテキストから生成されたChatGPTなどの会話AIはこの手法についてもよく知っており、これを利用して物語を作るように言うと、その通りに

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          ChatGPTの新機能DALL-E3で美しいキリンを描いた

          キター!ついに来ました。我が家のChatGPTにもDALL-E3(beta)が到来しました。 少し前から皆さんがDALL-E3の素晴らしさをSNS上で語っていたので、いつ自分も使えるようになるのだろうかと楽しみにしていました。せっかく使えるようになったので、以前から取り組んでいる美しいキリンの描画に挑戦してみました。 以前から取り組んでる、AIでキリンを美しく描く取り組み(ただし、大した内容ではありません。) https://note.com/kujirahand/n/n

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          ChatGPTを使った文章校正プロンプト

          最近、ChatGPTを使って文章校正をやっています。とても便利で明らかな変換ミスや打ち間違いを指摘してくれるので助かっています。 自分用のメモで恐縮ですが簡単な文書校正をしてくれるプロンプトを以下にメモしておきます。 ### 指示入力された文章を校正して、問題点をJSON形式で出力してください。なお、問題箇所、理由を示してください。### 出力例```[ {"問題箇所": "...", "修正後": "...", "理由": "..."}, {"問題箇所": "...

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          星空の約束 - ChatGPTが書いた1万字の恋愛小説

          ChatGPTに読み切りの恋愛小説を書いてもらいました。以下のようなプロンプトを使いました。 ### 指示 次のプロットを元に小説を執筆してください。### キーワード1990年代, 地方都市, 中学校, 学業, 屋上, 星, 星座, 宇宙, オリオン座### 登場人物- 主人公: 真奈 (優等生の女子)- 同級生の男子: 雄大 (スポーツ万能で人気も高い)### プロット- タイトル: "星空の約束"- 1990年代、地方都市の中学校で、主人公の真奈は学業に忙しい日々を

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          手元のPCでggml使って大規模言語モデルRinna/OpenCalm/LINEを動かしてみた件

          Macbook Pro M1上で、ggmlを使っていろいろな大規模言語モデルを動かしてみました。 結論として、今回試した感じ、gpt-neoxベースのもの(今回試した日本語LLM)を対象にした場合、Macbook Pro M1で遊べるのは、30億パラメータ(3bの表記)がギリギリで、70億(7b)だと結構厳しいということが分かりました。ただし、llama.cppを使った場合は、Appleシリコンの最適化が利くせいか、70億パラメータ(7b)でも良い感じに動きます。 ローカル

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          ChatGPTにどんな仕事ができるか1万字分聞いてみた件

          ChatGPTを使うといろいろなタスクが自動化できます。それで、ChatGPTも自身でいろいろなタスクが自動化できることを知っています。そこで、何ができるのか、一覧列挙してもらいました。 ここで利用したのは、次のようなシンプルなプロンプトです。GPT-4に尋ねてみました。 ChatGPTで可能なタスクの一覧を列挙してください。 もちろん、上記のプロンプトだけでは簡単なタスクを15個ほど表示して終わってしまいます。しつこく以下のプロンプトを実行します。 素晴らしいです。

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