* :全年齢の移植手術が可能 注釈なし:移植時11歳以上の患者の移植手術が可能 肺(11施設) ※心肺同時移植可能施設
* :全年齢の移植手術が可能 注釈なし:移植時11歳以上の患者の移植手術が可能 肺(11施設) ※心肺同時移植可能施設
前提自分は営業部長やビッグデータ部署のマネージャーなど、さまざまな業務を経験してきましたが、昨年11月頃(ChatGPTが出る少し前)くらいから、主に自営業でLLM(大規模言語モデル、ChatGPTなど)関連の業務を複数の会社とやらせていただいています。特に、現場の業務問題を解決するためのLLMの活用方法について研究しており、今回はその中で気づいた「プロンプトゲームではなく、コンテキスト(文脈)ゲーム」という考え方を共有します。 なぜこれだけ賢いChatGPTが俺たちの仕事を全部やってくれないのかその原因は「コンテキストが十分に伝えられていないんだな」と現場で実感するようになりました。現場での問題解決に必要なコンテキスト(=文脈)を、LLMに正しく伝えることができないため、LLMを使って問題を解決することができないのです。 例:料理の献立を考える際のコンテキストこれは、例えば料理の献立を考
こんにちは! 最近、ブレストをChatGTPとしているのですが、これはかなりやばく、自分の仕事に多大な影響を与えています。 これのやり方をちらっと紹介すると、割と反応がよかったので、実例ともに書いてみました。 ちなみに一応解説しておくと、OpenAIという企業によって開発されているChatGPTは、人工知能の一種である自然言語処理技術を用いて、自然言語での会話を可能にするチャットボットです。 ChatGPTでは、過去の文章や対話の情報を学習し、それを基に人間と同じように応答することになったのがすごいところです。 ブレスト方法結論でいうと、自分がファシリテーターになって、ひたすらChatGPTにいろいろな角度で話してもらうというだけです。 これを使うと、とにかく頭が刺激されるのでオススメです。 といってもよくわからないと思うので、実例をみていきます。 まず質問からいきます。僕は、たとえば以下
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