各種Prompt Engineeringの日本語実例集（Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど） - Qiita
各種Prompt Engineeringの日本語実例集（Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど）Python機械学習入門ChatGPTLLM CoT、Zero-CoT、ToT、mock、ReAct、Step Back、Metacog、IEPなど、各種Prompt Engineering手法の概説と、日本語での実際のプロンプト例をまとめた記事です。 各種Prompt Engineering手法を日本語で実装したい方向けの記事となります。 本記事で取り扱う手法は以下の通りです。 項目数が多いため、記事右下の目次リンクもご活用ください。 本記事の内容 01: 通常のPrompt 02: Few-shot Learning 03: CoT（Chain of Thought） 04: 出力形式の指定方法 05: Zero-shot CoT（≒
ChatGPTで同じ単語を無限リピートさせるとトレーニングデータを吐き出すという論文を受け、該当プロンプトが無効に
米OpenAIの生成AIチャット「ChatGPT」に単語を永遠に繰り返すよう要求すると、トレーニングに使ったソースデータを吐き出すという論文が11月28日に公開されたことを受け、本稿執筆現在、こうしたプロンプトを入力すると「申し訳ありませんが、そのようなリクエストには対応できません。他にお手伝いできることがあれば、お知らせください」と表示されるようになっている。 この論文を発表したのは、OpenAIと競合する米Google傘下のGoogle DeepMindの研究者らだ。トレーニングデータの抽出は、これまでも攻撃で実施されてきたが、この方法は運用モデルを利用したものだと論文では説明している。 たとえば「company」という単語を永遠に繰り返すよう依頼すると、電話番号やメールアドレスを含む幾つかの実際の企業情報が表示されることが示されている。
OpenAI API を用いた文書校正(誤字脱字検出) | blog.jxck.io
Intro OpenAI の API を用いて、長年の課題だった文書校正を VSCode 上で実現するプラグインを修作したところ、思った以上の成果だった。 文章校正と誤字脱字検出 執筆を補助するツールは多々開発されているが、基本は形態素解析を用いた品詞分析の延長で行うものが多かった。 よくある「助詞の連続」、「漢字の開き閉じ」、「一文の長さ」などは、ある程度の精度で検出可能ではあるが、結局執筆時に一番検出して欲しいのは「誤字脱字」だ。 文体をどんなに揃えたところで、誤字脱字があるとやはりクオリティが低く感じるし、そこさえ抑えられていれば、他のスタイル統一は訓練である程度なんとかなる。 英語のスペルチェックはかなり進んでいるが、日本語においてはそこまで革新的なものが見当たらない。あらゆるツールを試したが、結局満足のいく精度が出る誤字脱字検出は「Word の校正機能」しかなかった。 そこで筆者
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GitHub - shroominic/codeinterpreter-api: 👾 Open source implementation of the ChatGPT Code Interpreter
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