OpenAIのサイトを眺めていたら、Prompt Engineeringのマニュアルが出来ていましたので、自身のメモ用として纏めてみました。 https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering プロンプトエンジニアリングのマニュアル構成は6つの戦略からなっております。 明確な指示を書く 参照テキストを提供する 複雑なタスクを簡単なサブタスクに分割する モデルに「考える」時間を与える 外部ツールを使用する システマティックに変更をテストする 言語定義として、戦略と戦術の違いは、戦略は、具体的な目標や計画であり、それらを実現するための具体的アクションが戦術です。 1.明確な指示を書く  戦術としては、以下があります。 質問を詳細にせよ ペルソナを設定せよ デリメーターを使用せよ 複雑なタスクのためにステップを踏め 例を与えよ 回

Llamaindex を用いてCSVデータからchatGPTちゃんに回答させてみようと思います。 とりあえずやってみた系の記事なので、雑ですがご了承下さい。 準備 今回は居酒屋的のメニュー的なものを適当に作りました。 項目,タイトル,価格,説明 鴨料理,鴨フィレ肉のカシスソース,930円,鴨フィレ肉を浅めにソテーしロゼ色に。甘酸っぱいカシスと赤ワインのソースで。ピンクペッパーがとても合います。赤ワイン。 鴨料理,鴨刺し,860円,"皮面をパリッと焼き、肉にも焼き目をつけた状態をお刺身。" 鴨料理,鴨南蛮うどん,830円,"鴨と長ネギをごま油で炒め、味を出しています。 合わせだしも引いています。汁まで美味しい一品。小さめの為〆に最適です。" 馬料理,ユッケ,930円,"言わずと知れた生肉ユッケ。 ...

インターネットイニシアティブ（IIJ）は7月27日、資料「AI・ChatGPTとの“業務上”の付き合い方」を無料公開した。同社のエンジニアで、広報部の堂前清隆副部長が作成。自身が登壇したセミナーで使った資料で、「IT業界以外の方にも話を聞いてもらう前提でまとめたもの」という。 米OpenAIが提供するAIチャットサービス「ChatGP」などにも利用されている、大規模言語モデル（LLM）の利用方法や、動作の仕組み、特徴、注意点などを紹介。今後登場すると予測できるLLMや、LLMを利用したサービスに対する見解も掲載している。一部の内容については、デモ動画による紹介も行っている。 堂前副部長は「今後AIはさまざまな用途で使われるようになると思う。特にLLMは『汎用的なAI（強いAI）』の基礎として発展するのではないか」と指摘。「今は人間との対話（チャット）用途ばかりが強調されているように感じるが

データドリブンにプロダクトを改善していきたい、とはどんなプロダクトマネージャーでも志すことですが現実には上手く行かないこともあると思います。その時に、参考になる動画を見つけたので紹介します。 Product School のチャンネルで公開されている Webinar: Top 10 Digital Analytics Mistakes by Amplitude's Adam Greco and WillowTree's Jeremy Stern です。登壇者の Adam Greco さんは Amplitude という分析プラットフォームの Product Evangelist 、 Jeremy Stern さんは WillowTree というプロダクトでのデータ活用を支援するコンサルティングサービスの Director of Product Analysis を担当されています。動画の見ど

闇のエンジニア/変なデジカメ開発中/ディープラーニング芸人/Raspberry Piとからあげ大好き/はてなブログ書いてます

こんにちは。BizOpsエンジニアのにっしーです。 データ分析やOps自動化の仕事をしています。 昨今世界を賑わせているChatGPTですが、「どう業務で使うのかいまいちわからない。。」と感じている方が多いのではないでしょうか。 そこで今回は、ChatGPTを使った業務改善の実践例を3つ紹介します。 私がお手伝いしているmicroCMS社での実例で、業務をまるっと置き換えるというよりは業務の一部を切り出して担当してもらおう、というお話です。 プロンプトも載せています。参考になれば幸いです。 なお、自動化ツールにはpipedreamを採用していますが、Zapier、makeほか自前実装でも実現可能です。自社に最適なツールを選択してください。 📮 バックオフィス部門の効率化：問い合わせの分類 会社の問い合わせフォームから営業の連絡ばかり来てうんざりしませんか？ できれば必要な問い合わせだけに

こちらの記事は随時追加更新していきます 記事の内容 何かと話題のChatGPTですが、今回はこのChatGPTをプログラミング学習として活用し、 「最強の学習ツール」にしてしまおうという記事になります。 内容を書き換えれば、英語学習などにも置き換えることができます。 筆者の関連記事 ChatGPTはそのチャット内で質問した内容を記憶しそれによって回答が異なるケースがあります。 もし、意図した回答が得られない場合などは「New chat」から新たに質問するなどの工夫が必要です。 そして、ChatGPTからの回答内容はあくまでも一つの例であるという認識で向き合いましょう。 アジェンダ 登録方法 質問のコツについて ロードマップ(カリキュラム)を提案してもらう ふんわりとした内容を具体的にしていく 更に深掘りして手順を教えてもらう 「何がわからないかわからない」状態をなくしていく 次のレベルアッ

データサイエンティストの皆さん、次のような性能問題にであったことないでしょうか。「データの加工処理が遅いからインスタンスタイプを上げたが速くならなかった」「機械学習の学習が遅いから、GPUを増やしたが、速くならなかった」こういったときにどうすればよいか説明します。

はじめに 研究しなきゃなのはわかってるが何から始めればいいんだ、とりあえずでモデル組んだけどまともに動かん。なにがダメなのか分からねぇ、どこをどういじれば何がどう変わるんだ、、、と日々悲鳴をあげている中、Google Researchの研究者による、Deep Learning Tuning Playbook（ https://github.com/google-research/tuning_playbook ）が公開されました。 どうやら深層学習ネットワークをチューニングする際の考え方やら注意点を、Googleの神たちがまとめてくださっているようです。これは読んでおこうと思い、自分の読解とメモついでに和訳してみることにしました。 【注意】 翻訳アプリそのままではなく、一応多少自分なりに解釈して理解したいということで、一部抜けてたり言い回しが違ったり、そのまんま和訳になっているとは限りませ

Be my sponsor and your logo will be here and prompts.chat! Welcome to the "Awesome ChatGPT Prompts" repository! This is a collection of prompt examples to be used with the ChatGPT model. The ChatGPT model is a large language model trained by OpenAI that is capable of generating human-like text. By providing it with a prompt, it can generate responses that continue the conversation or expand on the

この記事はNuco Advent Calendar 2022の14日目の記事です。 VSCodeに必須の機能20個を紹介していきます。 インストール数と星の数は記事作成時点(2022年11月時点)のものです。 Japanese Language Pack for Visual Studio Code vscode-icons Code Spell Checker zenkaku Path Autocomplete Prettier - Code formatter indent-rainbow GitLens Git History HTML CSS Support Output Colorizer TODO Highlight vscode-random Atom One Dark Theme Trailing Spaces REST Client Live Server Jupyter

プラットフォームの概要 AI Platform 生成 AIおよび予測 AIのプラットフォーム もっと詳しく ドキュメント 新機能 ログイン 無料で始める 運用 自信を持ってAIを拡張し、比類のないエンタープライズ・モニタリングとコントロールでビジネス価値を促進 デプロイと実行 再学習と最適化 監視と介入 ガバナンス AIの環境、チーム、およびワークフローを統合し、大規模な範囲での完全な可視性と監視を実現 レジストリと管理 監査と承認 コンプライアンスドキュメント生成 構築 ニーズの進化に合わせて自由に適応できるオープンなAIエコシステムで、迅速なイノベーションを実現 分析と変換 学習とチューニング 組立てと比較 プラットフォーム統合 インフラストラクチャーへのデプロイ ソリューション 業界ごと ヘルスケア 製造 小売業 金融サービス 成果ごと ユースケースのライブラリー お客様事例 Dat

Dashの使い方完全保存版 基本的な使い方は他の方もたくさん投稿していると思うので、実務で使う便利なテクニックの紹介が多いです。 辞書的に使ってください。 随時更新していくので是非ストック or LGTMしてください！ 基本 Dashとは 超簡単におしゃれなWEBアプリが開発できるライブラリ（Flaskベースのライブラリ） グラフはPlotlyというライブラリを使用しています。 （PlotlyはPython以外にもR、Javascriptなどにも対応しています） Webアプリのプロトタイプを開発する際や、社内利用のアプリならこれで十分だと思います。 Dash Hello World 不便な点 大規模アプリには向かないかも（DjangoやFlaskの利用を検討） Flask render_template が使用できない（Flaskとレンダリングの仕組みが異なるため） コードが少し冗長となり

概要 最近機械学習の輪読会を開く機会があったため、今回以下の内容をまとめることにしました。 機械学習初学者の勉強方法 おすすめ輪読本 おすすめ輪読方法 ですので、 機械学習の勉強を輪読会で行いたい 機会学習初学者である という方に向けた内容となっております。 私自身は記事を書いた時点で機械学習エンジニア2年目で、機械学習の勉強自体は4年目くらいになります。 ですので私もまだまだある意味で初学者で、こういった記事を書くのは恐縮なのですが、もし「この本がいいよ！」とか「こういったやり方はどう？」など何かご意見ありましたらお気軽にコメントいただけたら嬉しいです。 機械学習の始め方 それではまず機械学習初学者の勉強方法についてですが、実はこちらに以前ロードマップをまとめています。 https://note.com/kotabrog/n/n6ca9ff6f52f2 おすすめ輪読本と輪読方法 というこ

Material Symbols are our newest icons consolidating over 2,500 glyphs in a single font file with a wide range of design variants.

1. 初めに Google Colabratoryの利用に有用なTipsを纏めます。 2. Google Drive マウント Google Colabでは、仮想環境の/content/にファイルが生成・保存されます。 例えば、自前の写真データセットを使いたい時を考えましょう。　/content/にデータセットを直接にアップロードする代わりに、そのデータセットを事前にGoogle Driveのどこかに入れてから、Google Driveをマウントします。そして、Google Driveの写真データセットのフォルダーを指定したほうが使いやすいです。 下記にサンプルコードを掲載します。 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') #Datasets Dir (例) base_dir = '/content/drive

PythonだってGUIを作りたい Pythonで書いたプログラムを実行して使う場合、『GUIで入出力できたら便利なのに…』と思うときはありませんか？ 誰かにプログラムを配布する場合でも、CUI(コマンドラインから入出力)はあまり親切とは言えません。 特にITスキルの高くない人にとっては、CUIは拒絶反応を起こすこともあります。 Pythonでも簡単にGUIを作れたら… そんな場合、PySimpleGuiを使ってみてはいかがでしょうか？ PySimpleGuiは誰でも簡単にGUIを実装できるのが特徴で、PySimpleGui公式ドキュメントによると、PySimpleGuiはすぐに習得でき、コード量も他のGUIライブラリ(Tkinter、Qt、WxPythonなど)の1/2～1/10程度で済むとのこと。 百聞は一見にしかずなので、まずは下記のコードと実行結果をご覧ください。 import P

Amazon Redshiftではテーブルを作成する際の要素として幾つかポイントがあります。1.と5.については一般的なRDBMSでも用いられるような概念ですね。残りの2〜4についてはRedshift特有の設定となります。当エントリではこの中の『データの型』と『列圧縮タイプ』について、その概要と、実践で使いやすい/調べやすい様に諸々個人で整理した情報などを併せて投下したいと思います。 1.データの型(data types) 2.列圧縮タイプ(column compression types) 3.分散キー(distkey) 4.ソートキー(sortkey) 5.制約(constraint) 目次 データ型 数値型 文字型 日付型 ブール型 列圧縮タイプ raw bytedict delta delta32k lzo mostly8 mostly16 mostly32 runlength t