日本語で解説！Best practices for prompt engineering with OpenAI API
ChatGPTのプロンプトエンジニアリングのベストプラクティス 毎日使っているChatGPT。もっと自在に扱いたいと思いませんか？ OpenAIのJessica Shiehさんが提供するプロンプトエンジニアリングのベストプラクティス「Best practices for prompt engineering with OpenAI API」を、今回は日本語で分かりやすく解説します。 私自身もこれまでプロンプトに関して試行錯誤してきましたが、このベストプラクティスを学ぶことで、自分の知らない部分がまだまだあることに気付きました。これを機に、今後のChatGPT利用でさらに効果的なプロンプト作成ができるようになることを目指します。 1. 最新のモデルを使う 1.Use the latest model For best results, we generally recommend using
【GPT】プロンプトエンジニアリング手法まとめ - Qiita
はじめまして、sonesuke( https://twitter.com/sonesuke ) です。 LLMのニュースを追っかけ続けたので、これからキャッチアップする人用にまとめておきます。 単発のプロンプトテクニックについてはこちらご覧ください。 これだけは知っとけ用語 各手法の説明を読む前に、これらの用語を読んでおくと各手法がわかります。知っている人は飛ばしてください。 プロンプトエンジニアリング 入力(プロンプト)を工夫して性能をあげようというアプローチ。 機械学習系で精度アップといえば、追加学習させたりモデルを拡張するのですが、LLMではモデルが大き過ぎてコストが洒落になりません。 そのような事情からプロンプト側を工夫することで、回答に直接影響を与えるという手法が発達しています。 ファインチューニング モデルを新たな学習データで追加学習させ、モデルのパラメータを更新し、精度を高め
Prompt Engineering Guide – Nextra
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル（LMs）を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル（LLMs）の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
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