OpenAIのサム・アルトマンさん追放劇、マイクロソフトが漁夫の利で一人勝ち : 市況かぶ全力２階建LINEヤフーが自社の不祥事に忖度、ヤフートップへの「LINEヤフー個人情報40万件流出」記事の掲載を第一報から3時間粘った上に1時間で消し去る
OpenAIのFine Tuningを試してChatGPTとの応答差異を確かめてみた - Qiita
前置き FineTuningは、既存の訓練済みモデルに対して独自データを加えて再度訓練をさせることで、新たしいタスクでより高い性能を発揮させる事ができて、ChatGPTなどで自前のデータに特化した応答をさせたい時に使われる手法の内の1つ。 前提 Fine tuningをするには以下の様なフォーマットでjsonl形式に整えてあげる必要があります。 {"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"} {"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"} {"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"} ... Fine tuning トレーニング
ChatGPTプロンプトエンジニアリングのコツ8箇条～OpenAI公式のベストプラクティスから学ぶ～ - Qiita
はじめに OpenAI API (ChatGPT含む) のプロンプトエンジニアリングのベストプラクティスが公式から出ているのを知り、和訳しながら読んでいきたいと思います！ プロンプトエンジニアリング8箇条 (忙しい人向け) 最新のモデルを使用する 指示をプロンプトの最初に配置し、###または"""で指示と文脈を分ける 望む文脈、結果、長さ、形式、スタイルなどについて具体的で詳細に記述する 例を使って望む出力形式を明示する ゼロショットから始め、効果がなければファインチューニングを行う 曖昧で不正確な表現を減らす やってほしくないことだけでなく、代わりにやってほしいことも記述する コード生成には、特定のパターンに誘導する「leading words」を使用する How prompt engineering works (プロンプトエンジニアリングの仕組み) インストラクション・フォロー・モデ
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