Topic on GPT

  1. そもそもChatGPTとLLMとは何か?

  2. Prompt Engineering

  3. GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models (https://arxiv.org/pdf/2303.10130.pdf)

    Memo:

    • High wage occupations generally present higher exposure to GPTs.

    • Some occupations with high exposure:

      • Interpreters and Translators,

      • Survey Researchers,

      • Poets, Lyricists and Creative Writers

      • Animal Scientists,

      • Public Relations Specialists,

  4. 論文を読む (https://twitter.com/FXWOLF2/status/1645639018431012864)

    実は以下の例ではchatPDFを利用した方がよい。 URLを自動で読んでくれるわけではないので。Hallucinationを起こす。

    以下の論文について、１－７の質問に答えていただけますか。

    (ここに論文タイトル)(ここにURL)

    1. どんな内容ですか？分かれば引用数、サンプルサイズや期間も教えてください。

    2. 先行研究と比べてどこが凄いですか？

    3. 技術や手法のキモはどこですか？

    4. どうやって有効だと検証したのですか？

    5. 結論はどのようなものですか？定量的に回答してください。

    6. 議論はありますか？

    7. 次に読むべき論文は何ですか？あなたがまだ提案していない論文を教えてください。重複した論文を提案しないように気を付けてください。

  5. ChatGPTでpdfの数式をLatexに変換する。(豆腐文字を変換できる. https://twitter.com/nayopu3/status/1645395596646453249)

  6. プロンプトが保存･呼び出せる『Prompt box』(https://chrome.google.com/webstore/detail/promptbox-chatgpt-mid-jou/jekdojekbpnbboecmcokodmpgkkeogaj)

  7. 大規模言語モデルのHallucination（幻覚、誤った事実）の起源(https://aclanthology.org/2022.naacl-main.387/)

    • Hallucination

  8. Swift未経験の医師が、ChatGPTを使って30分でiOSアプリを作った話(https://note.com/shohei918/n/n9fe6a4185c7a)

  9. コンサル事業(https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/18/14959/)

  10. Solving cases (https://twitter.com/emollick/status/1639329763197333505)

  11. Broomberg GPT(https://www.bloomberg.com/company/press/bloomberggpt-50-billion-parameter-llm-tuned-finance/?linkId=207795121)

  12. ML開発(https://speakerdeck.com/hirosatogamo/da-gui-mo-yan-yu-moderudebian-warumlsisutemukai-fa)

  13. ユニットテスト(https://dev.classmethod.jp/articles/unittest_with_copilot_and_chatgpt/)

  14. プログラマのためのchatgpt(https://qiita.com/devneko/items/0dc9fd8b37419d9e369c)