「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
プロンプトエンジニアリング テクニックまとめ
プロンプトエンジニアリング Large Language Model（以降LLM）のプロンプトエンジニアリング、色々テクニックがあるのですが、全然名前と内容が一致しないので一度自分なりにまとめてみることにしました。 そもそも、LLMOps：基盤モデルに基づくアプリケーション開発のワークフローによると、LLMの開発には以下の3つのアプローチがあるとのことです。 LLMOps：基盤モデルに基づくアプリケーション開発のワークフローより引用 本記事ではその中の、In-Context Learningについて（要は、プロンプトを工夫してなんとかしましょうというアプローチ）のみ記載します。そして、更にIn-Context Learningを、この記事の内容で分類した図を以下に示します。 ここで出てくるIn-Context Learningのテクニック、結構名前がカッコいいというか、仰々しいんですよね。
【完全保存版】OpenAIが教えるChatGPTからより良い結果を得るためのプロンプトのコツ - Qiita
OpenAIの公式ページに、ChatGPTに使われているモデルである「GPT」を使う上でのベストプラクティスが公開されていました！ そこで、ここでは、そのベストプラクティス集を参考に、ChatGPTからより良い結果を得る方法を解説していきます！ 原文を読みたい方はこちらの記事をご覧ください！ 以下の記事では、おすすめのChatGPTのプラグインを紹介しているので、こちらもぜひご覧ください。 1.明確な指示を出す ChatGPTは非常に優れたAIですが、さすがに私たちの考えを読み取ることはできません。 したがって、ChatGPTから希望する回答を得るためには、私たちの考えを詳細に伝えるために明確な指示を出すことが大切です。 OpenAIは、この「明確な指示」を出すための具体的なアドバイスを以下の6つのポイントで紹介しています。 詳細な説明をする ペルソナを設定する デリミター（区切り記号）を
ChatGPT、Bingによるプロンプトの生成・変換（NyaFuさんバージョン）｜BD
すっごいネタ来ました！ この記事を読んでできるようになること ・プロンプトの自然言語←→羅列表記変換 ・適当な文章（日英問わず）のプロンプト化 ・作成したプロンプトのランダム生成 ・日本語での要約 ・プロンプトの微調整 まずは、こちらを読んでください！ 間にJSON変換をかませるだとっ！？ こんな面白いネタ、そりゃもうやっちゃいますよね。 てことで、半クローズな環境でNyaFuさんにすっごいGPTプロンプトを見せてもらったので、さっそくどんどんと手を入れてしまいました。（NyaFuさん、その節はすいませんでした） その後、快く了承いただけたので、今回はコラボ記事を書かせていただきます！みんなもNyaFuさん、フォローしようぜ！ 仕組みと考え方についてはNyaFuさんの記事でしっかりと確認しておいてください。使い始めてから自分用にカスタマイズしやすくなります。 ChatGPT-4もしくはBi
データの民主化とこれからのAI組織｜ばんくし
はじめにStable DiffusionだとかChatGPT、LLMみたいな「大規模モデル」って考え方が機械学習業界から出て、スケーリング則に基づいてまだまだ精度が上がるとされている昨今。 （スケーリング則はどうのこうの諸説あるが）さておき、「マルチモーダルに」「あらゆるデータを学習した」「大規模なモデル」が今後数年リードしていく事は間違いないと思う。 そんな中で、我々機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、アナリスト、データエンジニア、MLOpsエンジニアみたいな、いわゆるAI屋として働いている人たち、皆が所属するAI組織ってどうなっていくのかな、という話を書いてみる。 データの民主化AIの民主化とデータの民主化AI業界では「AIの民主化」というワードがある。 便宜的にAIというワードが広く使われるようになった辺りで出てきたワードで、OSSやプラットフォーム、ハードの発展によって「A
【ChatGPT】プロンプトパターンまとめ - Qiita
はじめまして、sonesuke(https://twitter.com/sonesuke)です。 LLMにどっぷりハマっています。 TL; DR 16のプロンプトパターンを日本語の例をつけて、まとめてみた。 読んだ論文はこれ。 https://arxiv.org/pdf/2302.11382.pdf より高度なプロンプトエンジニアリングの話題はこちら プロンプトパターン 1. メタ言語パターン: The Meta Language Creation いつ使うか？ 自然言語ではない方が、より簡潔で明確に表現できるとき プロンプトコンセプト 例 原文プロンプト “From now on, whenever I type two identifiers separated by a “→”, I am describing a graph. For example, “a → b” is des
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