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ChatGPTを使ってコーディングする方法’ (ChatGPTをつかってコーディングするほうほう)

イントロダクション人工知能を現代のプログラミングに取り入れることで、効率とイノベーションの新時代が到来しました。OpenAIが開発したAI言語モデルであるChatGPTは、これらの革新的な進展の中で重要で破壊的なマイルストーンとして際立っています。この記事では、ChatGPTコードの具体的な機能、信頼性、およびプログラマーのスキル向上への影響について分析し、ChatGPTのコーディングの味方としての潜在能力を読者に詳細に紹介します。 ChatGPTはコードを書けるのか？ ChatGPTがコードを書けるかどうかの問いに対しては、断然に肯定的な答えがあります。この素晴らしいプラットフォームは、人間の開発者が行うコーディングプロセスを再現し、本物のプログラミングコードを生成することができます。ただし、生成されたコードには常にエラーや不完全な部分がある可能性があるため、注意が必要です。不正確性の可能性により、StackOverflowなどのプラットフォームではChatGPTによるコード生成が禁止されています。例えば、フィボナッチ数列を計算するPythonの関数を作成したい場合、簡単にChatGPTに質問することができます。フィボナッチ数列を計算するPythonの関数を生成してください。すると、次のような応答を受け取ることができます。 ChatGPTでコーディングするべきか？ ChatGPTでコーディングするかどうかは、具体的なニーズや状況を慎重に考慮する微妙な問題であり、決定に影響を与えるいくつかの重要な要素があります。 ChatGPTでのコーディングの利点と欠点利点欠点 1. 速さと効率：コードを素早く生成し、繰り返しのコーディングタスクを補助できます。 1. 理解の限界：コンテキストや特定のドメイン知識を深く理解する能力が欠けていることがあります。 2. コードの提案：役に立つコーディングの提案を提供し、コードスニペットの作成を支援できます。 2. 創造性とイノベーション：複雑な問題に対する創造的または革新的な解決策を提供しない場合があります。 3. 学習ツール：説明と例を提供して学習や教育に使用することができます。 3. トレーニングデータへの依存：知識は過去のデータに基づいており、最新情報とは限らない場合があります。…

チャットテンプレート：静かなパフォーマンスキラーへの終止符

チャットモデルを幽霊がさまよっている – 不正なフォーマットの幽霊が！要約チャットモデルは、会話を単一のトークン可能な文字列に変換するための非常に異なるフォーマットで訓練されています。訓練されたフォーマットとは異なるフォーマットを使用すると、通常は重大な無音のパフォーマンス低下を引き起こしますので、訓練時に使用されたフォーマットとの一致は非常に重要です！Hugging Faceのトークナイザには、モデルが訓練されたチャット形式を保存するために使用できるchat_template属性があります。この属性には、会話履歴を正しくフォーマットされた文字列に変換するためのジンジャーテンプレートが含まれています。コードでチャットテンプレートを作成および適用する方法については、技術文書をご覧ください。導入もしも、🤗Transformersライブラリに詳しいのであれば、おそらく以下のようなコードを書いたことがあるはずです： tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)model = AutoModel.from_pretrained(checkpoint) トークナイザとモデルを同じチェックポイントからロードすることで、モデルが期待する方法で入力がトークン化されることが保証されます。異なるモデルのトークナイザを選ぶと、入力のトークナイズは完全に異なる可能性があり、その結果としてモデルのパフォーマンスに重大な損傷が生じます。これをdistribution shift（分布シフト）と呼びます – モデルは一つの分布（訓練時に使用されたトークナイゼーション）のデータを学習しており、突然完全に異なる分布にシフトしたということです。モデルを微調整するか、推論に直接使用する場合、分布シフトを最小限に抑え、与えた入力を可能な限り訓練時と似たものにすることは常に良いアイデアです。通常の言語モデルでは、これを行うのは比較的容易です – トークナイザとモデルを同じチェックポイントからロードするだけで準備完了です。しかし、チャットモデルの場合は少し異なります。これは、「チャット」とは1つのテキスト文字列だけでシンプルにトークナイズできるものではなく、メッセージのシーケンスであり、各メッセージにはrole（役割）とcontent（メッセージの実際のテキスト）が含まれています。最も一般的なのは、ユーザーから送信されたメッセージに対しては「user」、モデルが書いた応答には「assistant」、さらにオプションで会話の開始時に与えられる高レベルの指示には「system」の役割を持たせることです。もしもこれが少し抽象的に感じられる場合、以下の例のチャットをご覧ください： [ {"role":…

「開発者向けのAIツール15個（2023年8月）」

Otter AI 人工知能を使用して、Otter.AIはユーザーにリアルタイムの会議のメモの音声文字起こしを提供し、共有可能で検索可能、アクセス可能、安全なものにします。音声を録音し、メモを書き、スライドを自動的にキャプチャし、要約を生成する会議アシスタントを手に入れましょう。 Notion AI Notionワークスペース内で、AIアシスタントNotionは、創造性、改訂、要約など、さまざまな文章関連のタスクをサポートすることができます。メール、求人募集、ブログ投稿など、さまざまな文章作成タスクのスピードと品質を向上させます。Notion AIは、ブログやリストからブレインストーミングセッションや創作活動まで、さまざまな文章タスクを自動化するために使用できるAIシステムです。NotionのAI生成コンテンツは、ドラッグアンドドロップのテキストエディタを使用して簡単に再編成および変換できます。 Gretel.ai Gretel AIは、実際のデータを模倣しながらユーザーのプライバシーを保護する合成データの作成プラットフォームです。Gretel.aiのAPIを使用すると、プログラマーは匿名化された暗号化された合成データを簡単に作成できます。これにより、プライバシーを保護しながらイノベーションを促進できます。このプラットフォームには、AIモデルを迅速かつ簡単にトレーニングし、ユースケースを検証し、必要に応じてデータを生成するために必要なすべての機能が備わっています。技術的および非技術的なユーザー向けのサンプルノートブックや使いやすいオンラインアプリケーションにより、開発者は合成データを探索できます。Gretel AIを使用して、必要なすべてのプライバシー要件を満たしながら、合成データを利用できるようになります。 Pieces for Developers Pieces for Developersは、AIを活用したスニペットマネージャーです。開発プロセス全体でコードを保存、作成、充実させ、再利用し、配布することができます。デスクトップソフトウェアと既存の開発ツールとの統合スイートにより、ウェブブラウザでの調査、チームとの作業、統合開発環境（IDE）でのコードの記述時に効率を向上させることができます。1つの強力な中央ツールで、特定のリポジトリに合わせたコードを生成したり、スクリーンショットからコードを抽出したり、コードにインラインコメントを自動的に追加したりすることができます。無料リソースを活用して、コーディングの時間と労力を節約しましょう。 LangChain LangChainフレームワークは、ソフトウェアアプリケーションでの大規模な言語モデルの扱いを簡素化するために作成されました。さまざまなコンポーネントに対するモジュラーな抽象化と実装を提供することで、言語モデルの扱いを簡素化します。また、LangChainのユースケース固有のチェーンを使用することで、ドキュメント分析、チャットボット、コード分析などのニッチな用途のアプリを開発者は迅速に作成および調整することができます。つまり、LangChainは、プログラマーに効率的に言語モデルを活用し、先進的なソフトウェアを作成するためのツールを提供します。 YOU You.comは、ユーザーのプライバシーを保護し、個別の検索体験を提供するAIパワードの検索エンジンです。多くの便利なAIパワードの機能と機能を備えたアプリケーションの統合スイートです。YOUwriteを使用して、人工知能を活用してブログ記事、メール、ソーシャルメディアの更新を作成できます。YOUを使用して、美しいAI生成の写真を発見し、作成できます。コードモードAIチャットでは、開発中にコードを書いてアシスタンスを受けることができます。スタディモードチャットを使用して、ウェブ上の資料にアクセスし、学習や新しい能力の獲得を行うことができます。自分自身を知りましょう。 AgentGPT AgentGPTは、ユーザーが作成した自律型AIエージェントの開発と配布を容易にするWebベースのシステムです。ユーザーが名前と目標を指定した後、エージェントは目標を達成するために言語モデルのカスケードを使用して反復的に行動を実行し、結果を評価し、新しい割り当てを作成します。AgentGPTは、さまざまな目標を達成するための個別化されたAIエージェントを構築するための強力なツールを開発者に提供します。 Jam…

「責任あるAIダッシュボードでオブジェクト検出モデルをデバッグする」

「Microsoft Build 2023 において、Azure Machine Learning の責任ある AI ダッシュボードでテキストと画像データのサポートをプレビューで発表しましたこのブログでは、ダッシュボードの新しいビジョンインサイト機能に焦点を当て、オブジェクト検出モデルのデバッグ機能をサポートしますまた、今後の投稿ではテキストベースのシナリオにも取り組みます...」

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ChatGPTを使ってコーディングする方法’ (ChatGPTをつかってコーディングするほうほう)

チャットテンプレート：静かなパフォーマンスキラーへの終止符

「開発者向けのAIツール15個（2023年8月）」

「責任あるAIダッシュボードでオブジェクト検出モデルをデバッグする」

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