エンジニアによるChatGPT活用術10選【Qiitaから厳選】
今回の記事では、エンジニアに関する知識を記録・共有するためのサービス「Qiita」でバズったChatGPTに関する記事を紹介します！
ChatGPTをより有効活用できる記事ばかりです。ぜひ、最後までご覧ください！
【資料公開】生成AIについての詳細資料を公開！
この記事では、生成AIについてQiitaの社内勉強会で使われた資料が紹介されています。この資料は、生成AIの基本から具体的な活用例、さらには開発におけるポイントまで、幅広くカバーしています。
生成AIの進化は驚くほど速く、そのスピードについていくのは一筋縄ではありません。
しかし、この資料を読むことで、最新の生成AIの基本的な知識を得ることができます。特に注目すべきは、ChatGPTの活用方法についてのセクションです。プロンプトエンジニアリングから、Zero-Shot、One-Shot、Few-Shot Prompting、そしてChain-of-thoughtまで、ChatGPTを最大限に活用するためのテクニックが詳しく解説されています。
このような知識を得ることで、私たちは生成AIの可能性をより深く理解し、その力を最大限に引き出すことができます。
これからの生成AIの進化がどのように私たちの生活や仕事に影響を与えるのか、それを知るためにもぜひこの記事をご覧ください！
【Copilot】ChatGPTに自動コーディングしてもらう方法
この記事は、ChatGPTとGitHub Copilotを活用して自動コーディングを行う方法について解説しています。
GitHub Copilotは24時間いつでもコーディングの手助けをし、ChatGPTは24時間いつでも回答できます。記事では、要件を両者に伝え、自動コーディングを行う方法を紹介しています。
まずCopilotを使用して自動コーディングを行い、その後ChatGPTを使用してコードの理解を深めたり、コードを洗練させる例を出しています。また、エラーが発生した場合やコードのリファクタリングが必要な場合には、ChatGPTに質問することで解決策を得ることができます。
さらに、ChatGPTにテストコードを書いてもらう例も公開しています。そして、最後に、Copilotではなく、ChatGPTだけを使用して要件を伝え、自動コーディングを行う例も示しています。
誰にでもわかりやすく詳細に説明してあるので、実際に自分でやってみたいという方は記事をご覧ください！
なお、コーディング専用の生成AIについて知りたい方はこちらをご覧ください。
→【Code Llama】最強コード生成AIの使い方と実践を解説
【わかりやすい】ChatGPTの「GPT」を紐解く
この記事は、OpenAIのChatGPTのコア技術である「GPT」（Generative Pretrained Transformer）についてわかりやすく解説しています。筆者は、自然言語の機械学習、学習データ、統計関数、そしてTransformerの登場とその仕組みについて詳しく説明しています。
ChatGPTの仕組みを知るとなると、専門知識が必要となってしまいますが、この記事を読めば理解できます。
この記事は以下の構成になっています。
1. はじめに
2. 自然言語の機械学習
3. 学習データ
4. 統計関数
5. CNN(Convolution Neural Network)
6. GAN(Generative Adversarial Network)
7. RNN
8. RNNの課題
9. LSTM(Long Short Term Memory)
10. Attention
11. Transformerの登場
12. Transformerの仕組み
13. エンコーダーとデコーダー
ChatGPTに関する重要なポイントがまとめられており、この記事さえあれば他の記事は必要ないと言っても過言ではないでしょう。
【最重要】ChatGPTのプロンプトエンジニアリングを解説
この記事は、OpenAIが公開したChatGPTのベストプラクティスを用いて、プロンプトの作り方を解説しています。
プロンプトを作る上では、「明確な指示を出す」「参考文献を提供する」「複雑なタスクを分割する」「GPTに「考える」時間を与える」などのコツが必要です。
これさえ抑えれば、欲しい情報をChatGPTに出力できるようになります。
また、記事内ではダメな例も紹介されており、より実践に移しやすいように記事が構成されています。
「もっといいプロンプトを作りたい！」という方にはおすすめの記事です！
【AIの新技術】ChatGPTプラグインの「Webpilot」と「Show me」がコード解析に革新をもたらす！
この記事では、数あるChatGPTのプラグインの中で「Webpilot」と「Show me」の組み合わせがコード解析において最強のツールとなっていると紹介しています。
「Webpilot」と「Show me」のプラグインを活用することで、ChatGPTにインターネット上に存在するコードを読み込ませ、それをわかりやすい図解として提示してもらうことが可能になります。さらに驚くべきことに、「Webpilot」はGitHubのページも読み込む能力を持っています。これにより、GitHubにアップロードされているコードをベースに具体的な指示を出すことが可能です。
これは、コードの理解を大幅に助けるだけでなく、コードの比較やリファクタリングの前後での違いの確認など、より深いコード解析を可能にします。
これまで人間が手作業で行っていた作業をAIが助けてくれるという、まさにAIの新境地ですね。
なお、WebPilotについて知りたい方はこちらをご覧ください。
→【WebPilot】最新の情報を取得できるChatGPTプラグイン！悪用厳禁な使い方10選
【進化するAI】ChatGPTのプロンプトエンジニアリング手法が進化を遂げる！
これは、ChatGPTのプロンプトエンジニアリング手法についての記事です。
プロンプトエンジニアリングとは、入力（プロンプト）を工夫してAIの性能を向上させるアプローチのことで、様々な新手法が提案されています。
例えば、「Chain of Thought」では関連する質問と回答を例示し、推論の道筋を示すことでより良いアウトプットを得られます。また、「APE (Automatic Prompt Engineer)」という仕組みを使うと、プロンプトエンジニアリング自体を自動化し、より良い入力を生成できます。。
この記事で紹介されている優れた手法を使うことで、ChatGPTの応答精度が更に向上し、よりリアルな会話体験が可能になります。
【ChatGPTハーレム】Slackに専門家美女AIを大量召喚したら全員反応してウザすぎたので調教する
最後に、弊社のメンバーが書いてバズった記事を紹介させていただきます！
弊社ではSlack上に3人の美女AI社員がいます。この記事では、優秀な彼女らをどのように我々の思うように訓練したかどうかを説明しています。
どのように訓練したのか、その具体的な方法やプロンプトを公開しています。
自社にAI美女社員を採用したいという方は、ぜひこの記事をご参考ください！
なお、CahtGPTとSlackの連携方法について知りたい方はこちらをご覧ください。
→【画像で導く】SlackとChatGPTの導入・連携方法を解説
最後に
いかがだったでしょうか？
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