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文章に関するkurojzのブックマーク (6)

  • ChatGPTでstep by stepもロールプレイもやめたらプロダクト開発で使える精度になったよ|MRYY

    プロダクトマネジメントのコーチをしています。プロダクト開発の中でもGPT4を使うケースが増え、相談されることが増えてきました。 ChatGPTのGPT4を用いた際の、専門家として信用できる精度で推論させるための工夫の一部を紹介します。精度が必要な専門職かつ中級者向けになると思います。「機密情報の入力をどうさけるか」といった運用の話は今回はしません。 やったことと起きたこと一通り論文を読んで試したり、試行錯誤しました。 その結果、専門家として業務レベルで使える程度のものができるようになってきました。 クライアントのプロンプトを添削する仕事も増えつつあります。副作用として、日語なのに日語と感じられない自然言語に目覚めてきました。この片鱗についてお話しします。 分かったこと分かったこととして、精度を業務レベルで用いるためにまずはじめにとりくむことは下記です。 ・接待モードを切る ・指示の質が

    ChatGPTでstep by stepもロールプレイもやめたらプロダクト開発で使える精度になったよ|MRYY
  • ChatGPTは馬鹿じゃない! 真の実力を解放するプロンプトエンジニアリングの最前線

    はじめに ChatGPTをはじめとしたLLMを使いこなすための必須スキル、プロンプトエンジニアリング について解説します。 最近は動きが早すぎてキャッチアップが難しくなっていますが、特に以下のような手法が注目されているようです。 In-context Learning (ICL) Chain-of Thought (CoT) Zero-shot CoT ReAct Self-Consistency Program-aided Language Model (PAL) 今回は、6つのテクニックの中からPart1として、ICL、CoT、そしてZero-shot CoTの3つを紹介します。 これらのテクニックは、ChatGPTをはじめとするLLMのポテンシャルを最大限に引き出すために必要不可欠です。 さらに、各テクニックを詳しく解説した論文も紹介していますので、是非ご一読ください。 In-con

    ChatGPTは馬鹿じゃない! 真の実力を解放するプロンプトエンジニアリングの最前線
  • 「ChatGPT」以外にもある文章生成AI--用途ごとにおすすめのツールを紹介

    顔認識でスマートフォンのロックを解除するときから、「Alexa」に楽曲を再生するよう指示するときまで、人工知能AI)は私たちの日常生活に浸透している。現在では、AIの能力を活用して文章を作成してもらうこともできる。指示を出せば、AIライターが、なかなか着手できずにいた論文を執筆したり、コードを記述したり、電子メールを作成したりしてくれる。さらには、MBA試験に合格する能力も備えている。 「ChatGPT」がかなり大きな話題になっているが、人気の高さ故に、過負荷状態になってしまうことがよくあるため、安心して常用することはできない。幸い、ChatGPTと同等の能力を備えたAIライターは他にもたくさん存在しており、必要なときにいつでも使用することができる。記事では、現在市場で提供されている最高のAIライターをリストにまとめた。執筆を補助してくれるツールを選ぶ際に知っておくべきすべてのことを詳

    「ChatGPT」以外にもある文章生成AI--用途ごとにおすすめのツールを紹介
  • 【自然言語処理】Python初心者でも文章要約タスクが実装できた

    はじめに わたくし、Python歴1年の初心者ですが、このたび、苦労に苦労を重ねて、自然言語処理タスクの文章要約を実装できました。 自然言語処理に興味のあるPython初心者のお役に立てればと、記事に残したいと思います。 実装にあたっては、ネットの記事も手あたり次第調べましたが、最終的には、以下のが大変参考になりました。 ただし、バージョンの変更により、このの通りに実装しても、2022年8月時点ではエラーになる箇所があります。出版社経由で著者の方にお聞きして一部コードを修正したほか、自分なりに工夫をして実装しました。 モデルについて Huggingface社が提供している深層学習フレームワークのTransformersを使います。 transformersにはBERTをはじめとするさまざまな言語モデルが実装されていますが、今回のタスクでは、T5というモデルをファインチューニングして使い

    【自然言語処理】Python初心者でも文章要約タスクが実装できた
  • 頻出単語表示、わずか9KBのAI日本語単語分割ライブラリ「TinySegmenter」をESモジュール化

    自由入力された文章をデータ化する形態素解析ですが、巨大な辞書が必要になったり次々登場する単語に対応することなどなかなか大変そうなイメージでしたが、機械学習を使った、単語分割するコンパクトな実装「TinySegmenter」を発見。ブラウザやDenoでいい感じに使えるESモジュール版にしてみました。 「頻出単語表示 by TinySegmenter」 文章を入れると、頻出単語順に並び替えて表示する、サンプルアプリ。このアプリでは、3文字以上を単語としています。一日一創ブログをコピペしてみるといい感じに! プログラムで組み込む方法は簡単、ブラウザやDenoで下記コードを入れるだけ。 import { TinySegmenter } from "https://code4fukui.github.io/TinySegmenter/TinySegmenter.js"; const segs = T

    頻出単語表示、わずか9KBのAI日本語単語分割ライブラリ「TinySegmenter」をESモジュール化
  • Amazonの従業員が学ぶ伝わる文章構成の極意|Sangmin Ahn

    こんにちは、Choimirai School のサンミンです。 【主要なアップデート】 (2023.10.01)ベゾス氏がパワポを禁止した理由を語った動画を追加 (2020.05.11)Blitzscaling、ビル・ゲイツのコメントと英語版リンクを追加 (2020.05.11)知的生産の技術に関するコメントを追加 0  はじめに ▲アマゾンの社内プレゼンテーションで、パワーポイントの使用が禁止されているのは、かなり有名な話。 会議では、冒頭のおよそ15~20分間、参加者全員にドキュメントを読むための時間があてられる。ドキュメントは6ページと長い場合も多く静まったミーティングルームで参加者が黙々とドキュメントを読む雰囲気はかなり緊張感が漂っている。

    Amazonの従業員が学ぶ伝わる文章構成の極意|Sangmin Ahn
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