ChatGPT Prompt Engineering for Developersまとめ｜mah_lab / 西見 公宏
めちゃくちゃ分かりやすい機械学習の講義で有名なAndrew NgさんとOpenAIのIsa Fulfordさんが無料で提供しているChatGPT Prompt Engineering for Developersというコンテンツが面白かったので、内容をまとめてみました。 （注）大規模言語モデル（LLM）を利用したアプリケーションを開発する開発者向けのコンテンツなので、ChatGPTのUIで扱うようなゴールシークプロンプトといったようなプロンプトテクニックを扱うものではないことをご承知置きください。 最も重要なポイント自身の開発するアプリケーションに適したプロンプトを開発するためのプロセスを持つこと。 インターネット上にあるような「完璧なプロンプト30選」のようなコンテンツをアテにして、1回で成功させようなんて思わないこと。もし1回目でうまくいかなくても、例えば指示が十分に明確でなかった、あ
LMQL(Language Model Query Language)概観｜mah_lab / 西見 公宏
LMQL Playgroundでクエリを試すLMQLには動作を簡単に検証できるPlaygroundが用意されています。ローカルでPlaygroundを起動することもできます。 まずはGetting Startedで紹介されている以下のクエリを実行します。 argmax "Hello[WHO]" from "openai/text-ada-001" where len(WHO) < 10「Run」ボタンをクリックするとOpenAIのAPI KEYを求められるので、入力します。 実行するとModel Responseの枠に結果が表示されます。 LMQLの基本構造LMQLは記法的にはSQLと似ていて、以下のような構造を持っています。 デコーダ節（Decoder Clause）： テキスト生成に使用するデコード・アルゴリズムを指定します。LMQLでは様々なデコード・アルゴリズムを選択することができ
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