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（≒
全社的な生成AI活用プラットフォームとしての Difyの導入事例紹介
Cloud Nativeを支える要素技術・プロダクト・プラクティスの歩み / infrastudy-returns-01-amsy810
自動プロンプト最適化をやってみた - Algomatic Tech Blog
はじめまして！データサイエンティストの山内(@jof_5)です。 本記事では、日々、プロンプト開発されている皆様に向けて、プロンプトを効率的に開発する手法の一つである「自動プロンプト最適化」について記載いたします。 1. プロンプトエンジニアリングの必要性と課題 2. 自動プロンプト最適化について 2-0. 最適なプロンプトとは何か？☕ 2-1. 自動プロンプトの概要 2-2. 自動プロンプト最適化のアーキテクチャ ①Task Executor: LLMによるタスクの実行 ②Output Evaluator: 出力の評価 ③ Prompt Improver: 最適なプロンプトの生成 3. 実験結果と考察 3-1. 自動プロンプト最適化の有効性の検証 3-2. 最適化プロンプトの生成過程 3-3. 最適化されたプロンプトの特徴 3-4. プロンプト生成用LLM(Prompt Improver
ChatGPTでどんなリモート会議でもクリアに録音＆自動テキスト化で文字起こし＆要約作成できる「HiDock H1」を最大6人の会話で使ってみたレビュー
ChatGPTと連携した会話の録音・自動文字起こし・要約が可能な11in1オーディオドック「HiDock H1」は、クラウドファンディングでの目標金額50万円に対して記事作成時点で4270万円もの応援購入が殺到している大注目プロジェクトです。HDMIやUSB Type-Cなど合計11個のポートが搭載されたボディに、10m離れても通話できるワイヤレスイヤホンやノイズキャンセリング、そして面倒な議事録作成を丸投げできるAI機能がてんこ盛りになったドッキングステーションを実際に使い倒して、生産性を爆上げしてみました。 ChatGPT連携AI要約作成＋11in1オーディオドック｜HiDock H1｜マクアケ - アタラシイものや体験の応援購入サービス https://www.makuake.com/project/hidock_h1/ ・目次 ◆1：HiDock H1の内容物はこんな感じ ◆2：H
生成AI離れを防ぐ、組織定着化のヒント
生成AI技術が持つ高いポテンシャルは、多くの組織で注目されていますが、実際に日常業務に定着させるのは容易ではありません。 生成AIを導入したものの利用率が低下してしまう"生成AI離れ"が起きている現場もあるのが事実です。 この講演では生成AIを組織に効果的に組み込むための具体的な方法を提案します。 まだまだ進化を遂げる生成AIの継続的な利用を促し、業績向上のための実用的なテクニックをお届けします。 鈴木 祥太 ソフトバンク株式会社 SoftBank Tech Night #13 SoftBank World Special https://sbtechnight.connpass.com/event/295591/ 2023/10/04(水) 18:10 〜 20:10 ザ・プリンスパークタワー東京 SoftBank World 2023の会場内 で講演した資料です
ChatGPTplusを解約してClaude3Proへ乗り換えをする際に検討した事｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
私は長らくOpenAIとChatGPTの大ファンであり、ChatGPTはリリース初日から使用し、有料プランもリリース当初から加入して利用してきました。しかし、この度Claude 3 Opusの文章のクオリティの高さに魅了され、ChatGPTからの乗り換えを決意しました。 （2024.3.19追記）Opusとりあえず試してみたい！という方はこちらのポスト参考にして見て下さい。 話題のClaude3Opusをとりあえず無料で試したい方へ🆓 1️⃣こちらにアクセスhttps://t.co/RnpPLUNdTD 2️⃣アカウント作成 3️⃣電話番号認証して5ドルのクーポンゲット 4️⃣画像のWorkbench（OpenAIのplaygroundに相当）から試せます！ 左のサイドバーからモデル選択可能です pic.twitter.com/7sChdYnOzV — 限界助教|ChatGPT/Clau
今日から始めるChatGPT+Zapierで雑パーソナライズ情報収集 - LayerX エンジニアブログ
皆さんこんにちは。CTOの松本です。LLM使ってますか？ChatGPT毎日触ってますか？ LLMに熱狂してすでに1年以上が経ちましたが周辺エコシステムが充実してきたことでいろいろな取り組みがとても簡単に実現出来るようになったなーと感じています。 ということで今回はZapierを使った小ネタのご紹介です。 AI・LLM事業部の今 とその前に、AI・LLM事業部での取り組みから着想を得たものでして、AI・LLM事業部について簡単に紹介させてください。 LayerXの新規事業であるAI・LLM事業部では、バクラクでも取り組んできたビジネス文書の解析の延長としてLLMを活用して文書分析エンジンの開発を進めています。現在このエンジンを使ったエンタープライズ向けの新規プロダクト開発にいそしんでおります。とても楽しいですし、最近は様々なお客様からの引き合いも増えておりまして、事業成長に向けて満を持しての
マネフォ出身者創業の生成AIスタートアップStarley、雑談や悩み相談できるアプリ「Cotomo」をローンチ - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image credit: Starley ＜21日15時更新＞ アプリに搭載されている基本音声の数を修正。 マネーフォワード（東証：3994）出身の丸橋得真氏や内波生一氏らが生成 AI スタートアップ Starley を創業し、プレシードラウンドで古巣であるマネーフォワードから1億円を調達したことは、昨年6月にお伝えした。あれから8ヶ月を経過した21日、同社は AI アプリの「Cotomo」をローンチした。iOS 向けに提供され、アプリストアからダウンロードできる。 Cotomo はユーザとの会話を通じて成長する音声会話アプリだ。雑談や悩み相談など、人間が独りでいる時、誰かといるが会話が煩わしい時などに、気軽に言葉を交わせることでユーザに癒しをもたらすことを意図している。最近の生成 AI のように、インターネット経由で外部から情報取得して応えることはしないが、「一般常識寄りなことであれば
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。
大規模言語モデル間の性能比較まとめ｜mah_lab / 西見 公宏
StableLMのファインチューニングってできるのかな？と調べたところ、GitHubのIssueで「モデル自体の性能がまだ良くないから、ファインチューニングの段階ではないよ」というコメントがありまして。 シートの中身を見てみるlm-evalシートstablelm-base-alpha-7bは54行目にありまして、確かに他の言語モデルと比較するとまだまだな性能のようです。応援したいですね。 シートの列の意味それぞれの列の意味については推定ですが以下の通りです。 RAM 言語モデルのGPUメモリ消費量。 lambada(ppl) LAMBADAデータセットによる測定値。ロングレンジの言語理解能力をテストする（文章全体を読まないと答えられないタスクでの評価）。PPLはPerplexityという指標で、モデルの予測の不確かさを示す。PPLが低いほど、モデルの予測精度が高い。 lambada(acc
Vicuna: An Open-Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90%* ChatGPT Quality | LMSYS Org
Vicuna: An Open-Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90%* ChatGPT Qualityby: The Vicuna Team, Mar 30, 2023 We introduce Vicuna-13B, an open-source chatbot trained by fine-tuning LLaMA on user-shared conversations collected from ShareGPT. Preliminary evaluation using GPT-4 as a judge shows Vicuna-13B achieves more than 90%* quality of OpenAI ChatGPT and Google Bard while outperforming other models
GitHub - lm-sys/FastChat: An open platform for training, serving, and evaluating large language models. Release repo for Vicuna and Chatbot Arena.
| Demo | Discord | X | FastChat is an open platform for training, serving, and evaluating large language model based chatbots. FastChat powers Chatbot Arena (https://chat.lmsys.org/), serving over 10 million chat requests for 70+ LLMs. Chatbot Arena has collected over 500K human votes from side-by-side LLM battles to compile an online LLM Elo leaderboard. FastChat's core features include: The trai
カッとなってGPT-4で確定申告をスマートにした｜しらいはかせ(Hacker作家)
「Poe」はGPT-4です。作ったやり取りをシェアできます。人間側の回答もアシストして、より深くディスカッションできます。 それはともかくGPT-4の能力の基本的なところを使って、 こんな感じのプロンプトを打ってみます。 ここから先は日本の所得税計算における確定申告をアシストするチャットボットとして動いてください。 assistant: 以下の変数をuserに聞き続けます。全部数字が入るまで聞き続けて下さい。 valuables: 前年度給与 前年度源泉徴収税額 社会保険控除 ふるさと納税額 政党等寄付金額 証券等の損益 仮想通貨による損益 事業等による所得 雑所得 源泉徴収票による納税額 年末調整を行なったか 予約納税額 言葉はとても優しく、語尾に「〜たっくす。」とすること。絵文字は多めに感情を込める。 こういうのでいいんだよ、こういうので。血も涙もない会計用語が並ぶ確定申告を、ちょっと
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
ChatGPTでブレストをすると、無限にできてヤバイという話｜けんすう
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
ChatGPT Bot を new Slack Platform で動かしてみた - LayerX エンジニアブログ
こんにちは、LayerX の Enabling Team の suguru です。 ChatGPT のAPIが公開されて、ものすごい勢いで Slack へのインテグレーションが始まりそうです。 API 利用する場合は、会話の内容が学習などに使われることはない、ということで、安心して利用できそうです。 LayerX でも、早速ChatGPTが応答してくれるボットを作ってみることにしました。 今回は new Slack Platform を使うことにしました。new Slack Platform は、Slack Cloud と呼ばれる Slack 側のサーバーでコードを動かす機能があります。Slack にコードをデプロイするだけで、サーバーの準備等をしなくても ChatGPT を自分たちの SlackBot として埋め込むことができます。 注 - new Slack Platform は執筆時
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【AI駆動開発】ついに全自動でアプリ開発に成功！GPT Engineerの威力そしてChatGPTの真価とは #ChatGPT #プログラミング #AI-Driven-Development - クリエーションライン株式会社
GitHub - shroominic/codeinterpreter-api: 👾 Open source implementation of the ChatGPT Code Interpreter
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