おおとろ

ゲーム開発、プログラム、生成以外にもAI全般に興味あり。 ツールはUnity, ChatGPT, StableDiffusion。 言語はC、C#、Python、Javaを使用。

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再：LLMの思考法から考える、効果的なプロンプトの構成　o1で試す

はじめにプロンプトのクオリティはLLMの動作精度に直結する大きな要素です。 これを向上させるため、実際に動作させて、 そこの結果から効果的な技術法を考えることにしました。 全部読むのは骨が折れると思いますので、 結論だけ知りたい場合は、「考察」だけ読んでいただいても問題ないと思います。 ちなみにかつて同様の記事を、GPT4で試したことがあります。それと比べてみると非常に面白いと思うので、ぜひ読んでみてください。 実験今回使用したLLMは、OpenAI o1-previe

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    • nvidiaの悪口を、ChatGPTと言い合う

      nvidiaのGPU、高いですよね。 我々一般大衆はもうパソコンでゲームをするのは許されないのでしょうか。 GPUは言わずもがな、「グラフィックの描画を補助する処理装置」です。 昔はCPUがゴリゴリと画面を描画していました。 さてそのGPUですが、ご存じの通り、AIアクセラレータとして使用できます。そしてその前は、仮想通貨マイニングで使用されました。 そう、仮想通貨マイニング、メタバース、ニューラルネットワークによるAIと、並列処理、GPUの能力が異常なまでに求められる技

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      • 日本の議員報酬の話。世界と比較して実際はどうなのか。新しい民主主義

        よくYouTubeなど、インターネット上で「日本の議員報酬は世界的に見ても高い！人数も多い！」と言われますが、これを多角的に見ます。 TikTokやXなどでも言われているのかもしれないですが、私が使っていないので、あくまで全体でそういわれているという過程で… だから炎上しても私は知るすべはありません。 前提条件：日本の議員報酬さて、まず最初に最近よくある言説、「日本の国会議員報酬は高く、議員数も多い」ということ。 この発言をするうえで、発言者などが何を問題視しているかとい

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        • LLMを使い始めてから、伝える能力が下がった気がする

          二か月ほど前からバイトを始めたのですが、その時に思ったこととして、「俺ってこんな伝える能力低かったっけ？」ということです。 できるだけ短い文章でそれまでの文脈に適した内容を単純明快に返答する。ということがこんなにも下手くそだったかなぁと思ってきています。 これはLLMを使い始めたときに一瞬感じたことでもあったので、少し考えていきたいと思います。 プロンプトは案外適当でいいプロンプトエンジニアリングだとか、テクニックが大事でどうこうだとか言われてもう二年近く経っていますが

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          【AIと対談？】LLMを使い始めてから、伝える能力が下がった気がする

          この記事は以下の記事の感想や深堀をGPT4oと会話した内容をコピペした記事です。読みたい方は読んでみてください。 会話内容引用部はGPT-4o、ここのテキストと同じ記述は私の送信です。

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          OpenAI-o1に的確に動いてもらうには、最初から丸投げしない

          OpenAIのQ*だとかStrawberryだとか言われていた超賢いモデル（おそらくはフレームワークのほうが発明？）のo1が公開されました。これは現状まんべんなく対応できるpreview版、数学、工学に特化したmini版の二つが公開されており、完全に実装されたわけではありません。 そこで皆さんもやきもきしていることだと思うのが、「画像、ファイルが遅れない」ということです。 今回の記事では完全実装ではないo1をそれなりに賢く使う方法を紹介できたらと思います。 一応実証公開

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          任天堂の動画配信等のガイドライン更新。エミュレータの使いかた、使った動画は禁止

          はじめに任天堂が「ネットワークサービスにおける任天堂の著作物の利用に関するガイドライン」を更新しました。 エミュレーターに関して、使っている人や動画を公開している人は注意すべき点が追加されていましたので、記事にまとめます。 私はエミュレーターは使っていませんが、エミュレーターに関しては一つ考えがありますので、それを交えつつガイドラインの変更点について少し書きたいと思います。 なお、この記事のガイドラインの解釈は公式のものとは離れた解釈になっている可能性があります。あくま

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          Perplexityは調べるのは楽。サーフィンにはあんまり。Googleと使い分けるべし

          Perplexityという検索エンジン（的なもの）をご存知でしょうか。 もうすでに結構知られていますし、あらかた紹介されつくされている感はありますが、 使い心地としてかなり良かったので紹介したいと思います。 全く関係ない話ですが、いつもバナーに使っているDALL-E3の文字の生成がめちゃめちゃ性能向上していてびっくりしました。 超大まかな説明検索して、それをもとに回答してくれるAIシステムです。 もっと簡単に言うならば、 ChatGPTが出たとき、多くの人が「調べものの

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          孫正義は本当にASIを10年以内に作れるのか

          今回はただの日記です。技術的に得るものは何もないです。 たかが一大学生の考えていることですので、甘いなあと思いながら見ていただければと思います。 なお、サムネイル画像に深い意味はありません。 前提先日開催されたソフトバンクの株主総会にて、ASIは10年前後以内にできる、AGIは5年くらい、という話を大々的にしていました。 そして孫社長は、「自分はASIを達成するために生まれてきた」という発言もしています。 このあたりの、まぁ孫さんだしそれくらい大きなこと言うでしょ。

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          同じ意味の単語でも、LLMの出力は変化するのか？

          はじめにプロンプトを上手に書くことは非常に重要な要素であることは周知の事実です。 しかし、たいていは文章の構成などの、書き方に特化した話が多いです。 そこでこの記事では、同じような意味の単語でも、出力に変化は現れるのかをテストします。 また、今回は厳密さ、再現性を重視するため、ChatGPTではなく、OpenAIのPlayGroundにて、Tempretureを0の状態で検証します。 実験今回使用するモデルは、GPT-3.5 Turbo、GPT-4o、GPT-4 Tu

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          AGIとGPT法の限界について

          今LLMで主流のGPT法での学習と推論ですが、本当にこの形式でAGIを達成することはできるのでしょうか？ もしできないのであれば、OpenAIやMetaは何か手を考えているのでしょうか。 実はこの話はさんざん言われている話題ではあるのですが、「でも、ChatGPTってめっちゃ成長してるじゃん」と言われ、足蹴にされがちな話題です。 この記事では、根本的な構造から問題を見つめることで、これからの可能性と限界について考察します。 はじめにまずGPTですが、これは「Genera

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          GPT-4oにキャラを"上手に"演じさせる設定の記述法

          はじめにGPT4-oが発表され、言語モデルはもう使用できるようになっています(5/21時点)。 AIとリアルタイムに会話することが現実に近づくこの時期に、ユーザーが指定した特定のキャラクターをあらかじめ精度高く演じてくれるような設定を用意しておけば、すぐに自分だけの「サマンサ」に会える…という算段です。 今回は、同一のキャラクターを複数の指定方法で、どのような記述なら精度が上がるかを実験し、考察します 考察だけ読んでも理解できるようにはなっていると思いますので、飛ばしても

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          【設定ファイル作成チャット】おまけ・GPT-4oにキャラを"上手に"演じさせる設定の記述法

          以下の記事、GPT-4oにキャラを"上手に"演じさせる設定の記述法にて紹介した、設定ファイルを作るうえでのChatGPTとのチャットです。 特段何か新しい情報は追加しませんので、 他人がどうプロンプトを書いているか、であるとか、投げ銭と思って購入していただけると幸いです。

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          LLMの思考法から考える、効果的なプロンプトの構成

          はじめにプロンプトのクオリティはLLMの動作精度に直結する大きな要素です。 これを向上させるため、実際に動作させて、 そこの結果から効果的な技術法を考えることにしました。 全部読むのは骨が折れると思いますので、 結論だけ知りたい場合は、「考察」だけ読んでいただいても問題ないと思います。 実験今回使用したLLMは、GPT4です。 間違えた場合はヒントを追加していき、解けるまで繰り返します。 実験として、以下の問を用意しました。 この問題はそれぞれの文字を、50音表内の座標

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