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LMQL is a programming language for LLM interaction. | LMQL
LMQL is a programming language for LLMs. Robust and modular LLM prompting using types, templates, constraints and an optimizing runtime. @lmql.query def meaning_of_life(): '''lmql # top-level strings are prompts "Q: What is the answer to life, the \ universe and everything?" # generation via (constrained) variables "A: [ANSWER]" where \ len(ANSWER) < 120 and STOPS_AT(ANSWER, ".") # results are dir
GitHub - mshumer/gpt-prompt-engineer
Prompt engineering is kind of like alchemy. There's no clear way to predict what will work best. It's all about experimenting until you find the right prompt. gpt-prompt-engineer is a tool that takes this experimentation to a whole new level. Simply input a description of your task and some test cases, and the system will generate, test, and rank a multitude of prompts to find the ones that perfor
How to use GitHub Copilot: Prompts, tips, and use cases
EngineeringProductHow to use GitHub Copilot: Prompts, tips, and use casesIn this prompt guide for GitHub Copilot, two GitHub developer advocates, Rizel and Michelle, will share examples and best practices for communicating your desired results to the AI pair programmer. Leia este artigo em português As ferramentas de programação de IA generativa estão transformando a maneira como as pessoas desenv
GPT-4登場以降に出てきたChatGPT/LLMに関する論文や技術の振り返り - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 この記事では、GPT-4の登場から執筆日（2023年5月31日時点）までの2ヶ月間で登場した論文を振り返りながら、まとめて紹介していきます。 LLM/ChatGPTの動向 オープンソースLLM モデル オープンソースLLMの調整 Adapter、LoRA Instruction Tuning Human Feedback プロンプトエンジニアリング プロンプトエンジニアリングの課題①：プロンプトに大量の情報を入れられない プロンプトエンジニアリングの課題②：複雑なタス
【完全保存版】OpenAIが教えるChatGPTからより良い結果を得るためのプロンプトのコツ - Qiita
OpenAIの公式ページに、ChatGPTに使われているモデルである「GPT」を使う上でのベストプラクティスが公開されていました！ そこで、ここでは、そのベストプラクティス集を参考に、ChatGPTからより良い結果を得る方法を解説していきます！ 原文を読みたい方はこちらの記事をご覧ください！ 以下の記事では、おすすめのChatGPTのプラグインを紹介しているので、こちらもぜひご覧ください。 1.明確な指示を出す ChatGPTは非常に優れたAIですが、さすがに私たちの考えを読み取ることはできません。 したがって、ChatGPTから希望する回答を得るためには、私たちの考えを詳細に伝えるために明確な指示を出すことが大切です。 OpenAIは、この「明確な指示」を出すための具体的なアドバイスを以下の6つのポイントで紹介しています。 詳細な説明をする ペルソナを設定する デリミター（区切り記号）を
AI Canon | Andreessen Horowitz
Research in artificial intelligence is increasing at an exponential rate. It’s difficult for AI experts to keep up with everything new being published, and even harder for beginners to know where to start. So, in this post, we’re sharing a curated list of resources we’ve relied on to get smarter about modern AI. We call it the “AI Canon” because these papers, blog posts, courses, and guides have h
「ChatGPTで論文を読む手間が99％減った」と科学者、研究室ではAIがどのように活用されているのか？
将来的に全職業の80％がAIの影響を受けるとの研究結果が示されているほか、すでにイラストレーターやゲーム開発者がAIに仕事や仕事のやりがいを奪われたと訴えており、今後はより専門性の高い分野でもAIの活用が重要なスキルになってくると予想されます。ウィスコンシン大学マディソン校の教授らが、OpenAIの対話型AI・ChatGPTを使った材料工学の研究で大きな成果を上げたことを報告しました。 ChatGPT makes materials research much more efficient https://engineering.wisc.edu/news/chatgpt-makes-materials-research-much-more-efficient/ 「AIは、非常に複雑で時間のかかるタスクをどんどん支援できるようになってきています」と語るのは、ウィスコンシン大学マディソン校の
ChatGPT Prompt Engineering for Developers
Learn prompt engineering best practices for application development Discover new ways to use LLMs, including how to build your own custom chatbot In ChatGPT Prompt Engineering for Developers, you will learn how to use a large language model (LLM) to quickly build new and powerful applications. Using the OpenAI API, you’ll be able to quickly build capabilities that learn to innovate and create val
Prompt Engineering Guide – Nextra
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル（LMs）を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル（LLMs）の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
プロンプトエンジニアの需要急増、年俸4500万円の求人も－ChatGPTブームで
話題沸騰中のチャットボット「ChatGPT（チャットＧＰＴ）」など、ＡＩ（人工知能）ブームが世界を席巻している。その一方で、ＡＩ領域で最近生まれた、ある職種の雇用市場が急拡大していることはあまり知られていない。この職に就けば年収33万5000ドル（約4500万円）も夢でなく、コンピューター工学の学位がなくてもなることができる。 同職種は「プロンプトエンジニア」と呼ばれ、ＡＩをうまく操って良い結果を引き出すのが主な仕事だ。具体的には生成ＡＩへのプロンプト（指示文）を工夫することで、ＡＩが出力するコンテンツの質を改善させる。ほかに、ＡＩ活用の社内研修の支援も行う。 グーグル親会社のアルファベットやオープンＡＩ、メタ・プラットフォームズなどは大規模言語モデル（ＬＬＭ）と呼ばれるＡＩ言語システムを開発し、その数は10を超えた。ＡＩ言語技術は実験段階から実用段階へと飛躍的に進展。現在、マイクロソフト
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GitHub - eth-sri/lmql: A language for constraint-guided and efficient LLM programming.
The Prompt: Why to invest in generative AI platforms, not just models--plus, a recap for Google I/O 2023 | Google Cloud Blog
DLAI - ChatGPT Prompt Engineering for Developers