プロンプト設計戦略 | Google AI for Developers
フィードバックを送信 プロンプト設計戦略 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 プロンプト設計により、機械学習（ML）制御モデルの出力を初めて利用するユーザーでも、オーバーヘッドを最小限に抑えられます。プロンプトを慎重に作成することで、目的の結果を生成するようにモデルを調整できます。プロンプト設計は、特定のユースケースに合わせて言語モデルを適応させることをテストする効率的な方法です。 言語モデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、単語間のパターンと関係を学習するために、膨大なテキストデータでトレーニングされています。テキスト（プロンプト）を受け取った言語モデルは、高度なオートコンプリート ツールのように、次に来ると思われるものを予測できます。したがって、プロンプトを設計する際は、モデルによる次の予測に影響を与える可能性のあるさまざまな要因を考慮し
十年経っても愛されるタートルトーク！ "心が動く"対話の仕組みを紐解く(前編)｜岩本尚也 | Naoya Iwamoto
皆さん、東京ディズニーシーの人気アトラクション「タートル・トーク」はご存じですか？ 「タートル・トーク」は、2013年に東京ディズニーシーにできたアトラクションで、来場者がスクリーンに映し出されたウミガメのクラッシュとお話ができます。なぜ今頃と思うかもしれませんが、なんと今タートル・トークがSNS上で話題なんです。 昨今はChatGPTを始めとした大規模言語モデルの登場により、キャラクタの対話自動生成に関する取り組みが急激に増えてきていますが、そのいずれも人の心を動かすような対話までは実現できていません。どうしたら人の心を動かす対話が実現できるのでしょうか。 そこで、十年経っても愛され続けるキャラクタの対話型アトラクションであるタートル・トークからそのヒントを探ってみようと思います。本記事ではまず前編でタートル・トークを支える技術について理解を深めます。後編ではタートル・トークを支える設計
『メタバースの失敗はセカンドライフの失敗を元に学べ』とか言う人はだいたいエアプなのでSL歴16年目の私が教えます - urakatahero“B”log
セカンドライフでの私の製作物とアバターです まえおき セカンドライフは2003年に発表され、2006年ごろから話題になり、2010年にピークを迎えたLindenLab社が運営するSecondLife(セカンドライフ)ですが、2023年には20年目になりました。 メタバース関連の話題があがるとセカンドライフのつまらなさと過疎っぷりを伝える【メタバースの失敗】＝【セカンドライフの失敗】というキーワードの記事も同時に現れるのですが、その多くはそれなりに調べてはいるけども、セカンドライフの事を何もしらない人が書いている事が問題として挙げられ、一部セカンドライフユーザー達から猛烈に反論されたりするなどプチ炎上が起こりがちです。 例えば、PSO2やDQX、FF14、フォートナイトなどの様々な長く続いている有名オンラインタイトルをエアプ*1野郎がつまらないと断言すれば、それらのプレイヤーから反感を買って
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