Prompt Engineering
Date: March 15, 2023 | Estimated Reading Time: 21 min | Author: Lilian Weng Prompt Engineering, also known as In-Context Prompting, refers to methods for how to communicate with LLM to steer its behavior for desired outcomes without updating the model weights. It is an empirical science and the effect of prompt engineering methods can vary a lot among models, thus requiring heavy experimentation a
OpenAI API を用いた文書校正(誤字脱字検出) | blog.jxck.io
Intro OpenAI の API を用いて、長年の課題だった文書校正を VSCode 上で実現するプラグインを修作したところ、思った以上の成果だった。 文章校正と誤字脱字検出 執筆を補助するツールは多々開発されているが、基本は形態素解析を用いた品詞分析の延長で行うものが多かった。 よくある「助詞の連続」、「漢字の開き閉じ」、「一文の長さ」などは、ある程度の精度で検出可能ではあるが、結局執筆時に一番検出して欲しいのは「誤字脱字」だ。 文体をどんなに揃えたところで、誤字脱字があるとやはりクオリティが低く感じるし、そこさえ抑えられていれば、他のスタイル統一は訓練である程度なんとかなる。 英語のスペルチェックはかなり進んでいるが、日本語においてはそこまで革新的なものが見当たらない。あらゆるツールを試したが、結局満足のいく精度が出る誤字脱字検出は「Word の校正機能」しかなかった。 そこで筆者
GitHub - run-llama/llama_index: LlamaIndex is a data framework for your LLM applications
LlamaIndex (GPT Index) is a data framework for your LLM application. Building with LlamaIndex typically involves working with LlamaIndex core and a chosen set of integrations (or plugins). There are two ways to start building with LlamaIndex in Python: Starter: llama-index (https://pypi.org/project/llama-index/). A starter Python package that includes core LlamaIndex as well as a selection of inte
Best practices for prompt engineering with OpenAI API | OpenAI Help Center
💡 If you're just getting started with OpenAI API, we recommend reading the Introduction and Quickstart tutorials first. Due to the way the instruction-following models are trained or the data they are trained on, there are specific prompt formats that work particularly well and align better with the tasks at hand. Below we present a number of prompt formats we find work reliably well, but feel fr
GitHub - dair-ai/Prompt-Engineering-Guide: 🐙 Guides, papers, lecture, notebooks and resources for prompt engineering
Prompt engineering is a relatively new discipline for developing and optimizing prompts to efficiently use language models (LMs) for a wide variety of applications and research topics. Prompt engineering skills help to better understand the capabilities and limitations of large language models (LLMs). Researchers use prompt engineering to improve the capacity of LLMs on a wide range of common and
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
人間の脳にAIを接続することを目指す新スタートアップ「Neuralink」をイーロン・マスク氏が設立
By Thomas Hawk かねてより人工知能(AI)の可能性に着目し、「AIとヒトの融合」をテーマの1つに掲げている実業家のイーロン・マスク氏が、ついに人間の脳にAIを接続する技術を開発する企業「Neuralink」の立ち上げを発表しました。 Elon Musk's Neuralink will plug AI into your brain https://www.engadget.com/2017/03/27/elon-musk-neuralink-ai-cranial-computing/ Elon Musk Launches Neuralink to Connect Brains With Computers - WSJ https://www.wsj.com/articles/elon-musk-launches-neuralink-to-connect-brains-wit
Gym
Gym is a standard API for reinforcement learning, and a diverse collection of reference environments# The Gym interface is simple, pythonic, and capable of representing general RL problems: import gym env = gym.make("LunarLander-v2", render_mode="human") observation, info = env.reset(seed=42) for _ in range(1000): action = policy(observation) # User-defined policy function observation, reward, ter
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Galileo AI
「Minecraft」で人工知能を育成するプロジェクト