【AI】チャット検索時代におけるSEO対策の変化と、AIに選ばれるコンテンツの特性
生成AIでコンテンツ生成のコストが格段に下がる一方、信憑性が怪しかったり、似たような内容のコンテンツで溢れかえることが予測されるので、より権威性・専門性の高い人や機関が記載した、誤情報がなく、コンテンツとして差別化されている内容が評価されるようになるだろう。
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【生成AI】ヘルスケア分野での主な活用先は、臨床業務の効率化と創薬の2つ？
生成AIの医療への活用先としては、創薬と臨床業務の効率化の2つが主にありそう。 臨床業務の効率化に関しては、医療情報が専門性が高いために、汎用的なLLMのみでは今のところは精度が低いので、前段階に対応するエージェントを振り分けるゲートキーパーを設けたり、大量の医療情報の文献をベクトル化して読み込ませるなどして、用途特化型でチューニングする必要がある。
【ChatGPT】に与える良いプロンプトとは。良い結果を得るための6つの戦術
OpenAI公式サイトに記載されている、良いプロンプト結果を得るための6つの戦術： 明確で具体的な指示を書く。ペルソナを指定。区切り文字を使用して、入力の異なる部分を明確に示す。タスクを完了するために必要な手順を指定する。例を提供する。出力の希望の長さを指定する。
【ChatGPT】Voice Inによる音声入力が爆速だった
Voice Inという、音声入力のGoogle Chrome拡張機能と組み合わせて、ChatGPTに音声入力するのが便利すぎるという記事を見たので、実際に試してみたところ爆速だったので記載する。Voice Inは無料プランでもデフォルトで、音声入力待機モードを1分間保持してくれる
【ChatGPT Fine-tuning】を使って方言を話すチャットボットを開発してみたが
ChatGPTのファインチューニングの手順に従って、鹿児島弁のデータセットを準備。データセットには、ユーザーの質問とアシスタントの鹿児島弁の回答が含まれる。gpt-3.5-turboの場合で、少なくとも 10 個、通常50～100個のトレーニングデータを用意する必要あり。
【ChatGPT × Cloud Functions × Firestore】会話記憶するLINE Bot開発：環境設定編
ユーザーがLINEにメッセージを送信すると、その内容はLINEのWebhookによってCloud Functionsに転送され、Cloud Functionsで設定した関数でOpenAI APIを通じてChatGPTを利用してユーザーのメッセージに対する応答が生成される。
【ChatGPT × Cloud Functions × Firestore】会話記憶するLINE Bot開発：コード実装編
OpenAIのAPIは定期的に更新され、変更されるので、最新のAPI呼び出し方法を公式サイトで確認する必要あり。bot作成して動かないときの原因の1つは、OpenAIのAPIの呼び出し関数のことがある。Chat Completionsで返ってくるオブジェクトのうち、テキスト部分を取得する。
「The Dawn of LMMs: Preliminary Explorations with GPT-4V(ision)」論文備忘録：2024年には動画も対応しそう。将来的にはセンサー情報も？
2023年9月29日に、OpenAIが発表したGPT-4Vの論文「The Dawn of LMMs: Preliminary Explorations with GPT-4V(ision)」。発表からすでに2ヶ月半が経ち、ブーム去った感もなきにしもあらずだが、今回論文読んだので備忘録的にまとめた。
【ChatGPT×LINE】リッチメニューで複数方言対応：方言切り替え記憶を保存
ユーザーが方言を選択すると、その選択をFirestoreデータベースに保存する。これにより、ユーザーの方言設定をセッション間で保持できる。ユーザーからの各テキストメッセージを処理する際に、データベースからユーザーの現在の方言設定を取得し、それに基づいて応答を生成する。
【ChatGPT×LINE】リッチメニューの画像をCLIからアップロードする方法
LINEのリッチメニューに、各方言のアイコンを用意して、ユーザーがアイコンをクリックしたら、その方言バージョンの会話に切り替えられるように拡張する。ユーザーが設定した方言に応じたプロンプトを呼び出して、OPENAI_APIに渡す。