【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた | DevelopersIO
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた こんにちは。CX 事業本部 Delivery 部のきんじょーです。 ここのところChatGPT と戯れてアプリを作ったり、様々なプロンプトの検証をしていましたが、言語モデルの性能を最大限に引き出すために、体系的にプロンプトエンジニアリングを学びたいと考えていました。 GitHub に「Prompt Engineering Guide」という素晴らしいリポジトリがあったので、読んで検証した内容をブログにまとめていきます。 本記事は、執筆時点の上記リポジトリの内容を元にしていますが、意訳や独自に検証した日本語のプロンプトを含みます。 上記リポジトリも絶賛開発中の段階のため、最新情報や原文が気になる方はリポジトリを直接参照してください。 目次 プ
自然な対話で商品検索！OpenAI と全文検索エンジンで対話型ゆるふわ検索 AI アシスタントを作ってみた | DevelopersIO
自然な対話で商品検索！OpenAI と全文検索エンジンで対話型ゆるふわ検索 AI アシスタントを作ってみた ChatGPT(GPT-4)を対話のインタフェースに利用し、検索は自社で持つ商品 DB(OpenSearch)を組み合わせることで、店員さんと対話で商品を絞り込む体験を提供する商品検索AIアシスタントを作成したプロジェクトの結果報告です。 こんにちは。CX 事業本部 Delivery 部のきんじょーです。 突然ですが皆さん、 ECサイトと実店舗での商品購入をどのように使い分けていますか？ 私は欲しいものが決まっている場合、もっぱら Amazon を利用しています。 一方で、家具・家電や洋服など、詳しい店員さんに相談したい場合は実店舗に足を運ぶことが多いです。 両者の違いは何でしょうか？ 自分の中に具体的な欲しいものが見えている場合、EC サイトでキーワードを入力して検索し、欲しい商品
生成AIを無料で学べる45分×10コースの入門講座、Google Cloudが公開
Google Cloudは2023年5月19日（米国時間、以下同）、「Google Cloud Skills Boost」に、7つの無料コースからなる新しい学習プログラム「生成AIラーニングパス」を追加したと発表した。2023年5月末に「生成AIラーニングパス」の内容を拡充し、6月7日現在は10のコースと1つのクエストがラインアップされている。 Google Cloud Skills Boostは、Google Cloudが直接管理、提供するオンライン学習、スキル開発、認定資格取得のためのプラットフォーム。データ、AI、インフラ、セキュリティなどのトピックに関する合計700以上の学習アクティビティーにオンデマンドでアクセスできる。 学習アクティビティーは「コース」「クエスト」「ハンズオンラボ」に大別される。これらのアクティビティーを完了すると、専門知識を身に付けたことを証明するGoogle
自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム｜衆議院議員 塩崎彰久（あきひさ）
GPTシリーズやお絵描きAIなど、ファウンデーションモデルの進化により再び大きな注目を集めるAI。自民党では2023年1月に「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」（座長：平将明衆議院議員）を立ち上げ、日本のAI戦略のあり方や政策提言について検討を進めて参ります。こちらのページには、各回のテーマや公開可能な資料を順次アップロードしています。 2024年2月16日（金）8時〜9時 (＊25日英語版追加） テーマ：責任あるAI推進基本法（仮）について 昨年4月のAIホワイトペーパー発表以降、半年以上にわたり生成AIの法的ガバナンスのあり方について国内外のローメーカー、学者、実務家の方などと議論を重ねてきました。こうした検討を踏まえ、「フロンティアAIモデル」と呼ばれる特に強力な生成AIに対する我が国の新たな法的ガバナンスの一つの私案として、「責任あるAI推進基本法（仮）」を本日公表しま
Stable Diffusion 2-1 - a Hugging Face Space by stabilityai
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社会人に役立つ人工知能本 三冊しかない説｜マスクドアナライズ
火曜日だけど水曜日！（挨拶） 前回「社会人のためのAIガチャ入門」を公開したところ、アレな内容でも炎上もせず（無視されたとも言える）、ファミレス1回分ぐらいの課金を頂いたので、また記事を書いてみました。 なお、今回は真面目な内容となります（前回比）。 「社会人のためのAIガチャ入門」は、「AI開発を依頼する側」の視点で書かれました。 今回もデータサイエンティストやAIエンジニアなどの「作る側」ではなく、「依頼する側」を想定しています。 「作る側」の情報は書籍やネットで豊富にありますが、「依頼する側」や「利用する側」の情報不足を懸念しており、今回の記事を書いた次第です。 なお、「技術記事を書けないだけでは？」と邪推しないこと。 「AI開発を他社に依頼しても失敗する」が前回の結論でしたが、昨今のブームにより「我が社でもAIを導入したい」「AIで何かやりたい」という要望が、社内（特に偉い人）から
AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。 1．はじめに 最近、ニュースや書籍などでAIという言葉を見聞きすることが多い。人手不足の救世主のように扱われたり、人の仕事を奪う悪魔のように書かれるが、その実体はいまひとつ分かりにくい。ましてや、自分の携わっている仕事に対して、具体的に何をしてくれるのかが分からないという声をよく聞く。 もう1つややこしいのは、その呼び名である。AI、機械学習、ディープラーニング、それぞれが何のことなのか、どんな関係なのか不明なまま、なんとなく人に聞けなくて腑に落ちない。この記事では機械学習を中心に、その実体を説明したい。 2．AIとは AIとはArtificial Intelligenceの略、日本語にすれば人
TensorFlowのチュートリアルを通して、人工知能の原理について学習する - Qiita
以下のことについて知りたい人向けの記事。 ①機械学習の利点と欠点、TensorFlowの利点と欠点 ②ニューラルネットワークの原理についての簡潔な説明 (オンライン書籍：http://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/index.html をまとめたもの) ③TensorFlowのチュートリアルに沿ってプログラム作成、その実行結果 以下、参考にしたサイト 1次関数の近似： https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/index.html http://qiita.com/MATS_ELB/items/fec7f54de2dd18b043ae n次関数の近似： http://msyksphinz.hatenablog.com/entry/2015/11/19/085852 手書き数字画像認識：
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