気に入った記事をブックマーク
- 気に入った記事を保存できます
保存した記事の一覧は、はてなブックマークで確認・編集ができます
- 記事を読んだ感想やメモを書き残せます
- 非公開でブックマークすることもできます
zenn.dev/minediaエントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
0
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
新着コメントはまだありません。
このエントリーにコメントしてみましょう。
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
いまの話題をアプリでチェック！
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Chain-of-Draft (CoD) がプロンプティングの王座に君臨!? CoTを超える精度とコスパを徹底解説！🎉
3秒まとめ Chain-of-Draft (CoD) は、Zoomの研究者が発表した新しいプロンプティング技術 従来の Chain-... 3秒まとめ Chain-of-Draft (CoD) は、Zoomの研究者が発表した新しいプロンプティング技術 従来の Chain-of-Thought (CoT) よりも高い精度を出しながら、推論に使うトークン量を 7.6% まで激減させられる、まさに革命的な手法！ これからのLLM開発では、CoDがコストとパフォーマンスの最適解になるかも どんな人向けの記事？ LLMのプロンプティングで、精度とコストのバランスに悩んでいる方 Chain-of-Thought (CoT) は知ってるけど、もっと良い方法を探している方 最新のAI技術トレンドをサクッとキャッチアップしたい方 *本記事の30%ほどはAIにより作成されました はじめに LLMのプロンプティング、色々試してるけど「もっと精度が欲しいな...」「でも、APIコストがどんどん膨らむ...」なんてこと、ありませんか？ ぼくも普段、AI
zenn.dev/minedia
zenn.dev/minedia
zenn.dev/minedia
zenn.dev/minedia
gori.me
togetter.com
togetter.com
bunshun.jp
note.com/yoshifujidesign
toyokeizai.net
www.publickey1.jp
onishi.hatenablog.com
kaminashi-developer.hatenablog.jp
zenn.dev/mkj
news.yahoo.co.jp
tech.asken.inc
ameblo.jp/19471218
infinity-k.co.jp
www.e-aidem.com
ashita.biglobe.co.jp
levtech.jp
engineers.ntt.com
