ChatGPT Prompt Engineering for Developersまとめ｜mah_lab / 西見 公宏
めちゃくちゃ分かりやすい機械学習の講義で有名なAndrew NgさんとOpenAIのIsa Fulfordさんが無料で提供しているChatGPT Prompt Engineering for Developersというコンテンツが面白かったので、内容をまとめてみました。 （注）大規模言語モデル（LLM）を利用したアプリケーションを開発する開発者向けのコンテンツなので、ChatGPTのUIで扱うようなゴールシークプロンプトといったようなプロンプトテクニックを扱うものではないことをご承知置きください。 最も重要なポイント自身の開発するアプリケーションに適したプロンプトを開発するためのプロセスを持つこと。 インターネット上にあるような「完璧なプロンプト30選」のようなコンテンツをアテにして、1回で成功させようなんて思わないこと。もし1回目でうまくいかなくても、例えば指示が十分に明確でなかった、あ
AIと一緒にチャット形式で読書を進める体験が良すぎて普通の読書ができない｜mah_lab / 西見 公宏
こんにちは！AIにアシストされすぎて認知機能の退化を実感している今日この頃です。むしろ加速しているのか？よく分からないですね。。 読書中も「これってどうなの？」「あれってどうなの？」とすぐ聞きたくなってしまう病にかかってしまっておりまして、プログラマならお馴染みの、こういう動物が表紙に描いてある本すらも落ち着いて読むことができなくなってきました。 表紙に動物の絵が描いてあるやーつじゃあもういっそのことAIに読書を手伝ってもらえば良いよね、ということで、最近はAIとチャット形式で読書しています。 いや、読んだのはAIなので私はおしゃべりしているだけか？ と、そんな感じのモーティマー・アドラーが言っていたような「著者と対話をするような読書」をAIチャットで実現してみたので、この体験をお裾分けしたいと思います。
行政の統計資料のような非構造化データをGPTで構造化データに変換する｜mah_lab / 西見 公宏
今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。 というわけで今日は非構造化データを構造化データに変換する話です。 問題の背景行政が定期的に公開している統計資料をご覧になったことはありますでしょうか。ディスる訳ではないですが、以下に示すのは私が住んでいる富士吉田市の統計資料です。 統計ふじよしだ令和元年度版 - 商業 このように分かりやすい表で情報を提供してくれるのはありがたいのですが、数値データにはなっていないので分析に活用することができません。 GPTのパワーを使って、このような非構造化データを構造化データに変換できないか？というのが本日のお題になります。 コードP
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