LLM時代のX情報収集術｜べいえりあ
AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる（多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない）ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話（task-oriented dialogue）」と「雑談（chit-chat dialogue）」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ
ChatGPT時代の開発テクニック①: ChatGPTにエラーの原因を語らせよう｜べいえりあ
こんにちは、IVRyでAIエンジニアをやっているべいえりあです。今回は自分が最近使っているChatGPTのプロンプトの改善方法について書いてみようと思います。 皆さんはChatGPTのプロンプトをいじっていてなかなかChatGPTが言うことを聞いてくれないという事態に遭遇したことはないですか？本記事を読めば、そんな時にChatGPTに言うことを聞いてもらえるプロンプトが素早く見つけられるようになるんじゃないかと思います。 従来の機械学習・プロンプト開発について具体的な手法について書く前に、普通の機械学習モデルやプロンプトの開発について軽くおさらいしておきたいと思います。機械学習モデルやプロンプトの開発は普通は以下のフローに従うと思っています。 機械学習、プロンプトの開発サイクル一旦モデルやプロンプトを作成したら、それを適当な評価セットの上で評価し、どんなエラーのパターンがあるかを分析し、そ
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