【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた | DevelopersIO
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた こんにちは。CX 事業本部 Delivery 部のきんじょーです。 ここのところChatGPT と戯れてアプリを作ったり、様々なプロンプトの検証をしていましたが、言語モデルの性能を最大限に引き出すために、体系的にプロンプトエンジニアリングを学びたいと考えていました。 GitHub に「Prompt Engineering Guide」という素晴らしいリポジトリがあったので、読んで検証した内容をブログにまとめていきます。 本記事は、執筆時点の上記リポジトリの内容を元にしていますが、意訳や独自に検証した日本語のプロンプトを含みます。 上記リポジトリも絶賛開発中の段階のため、最新情報や原文が気になる方はリポジトリを直接参照してください。 目次 プ
【レポート】ドコモが考える地道なデジタル化とその先にある AI #AWSSummit | DevelopersIO
こんにちは、臼田です。 2017/05/31（水）に行われましたAWS Summit Tokyo 2017 Day2 「ドコモが考える地道なデジタル化とその先にある AI」のセッションレポートになります。 AWS Summit Tokyo 2017（2017年5月30日～6月2日）｜AWS セッション概要 セッションの登壇者及び概要は以下の通りです。 栄藤 稔氏 株式会社 NTTドコモ イノベーション統括部 執行役員、部長 AI という言葉が先行し、業界的には盛り上がっているますが、実際に取り組もうと思うとハードルが高く、何から手をつければ実現できるのかについてのコンセンサスが少ないのが現状です。ドコモは 2012 年からしゃべってコンシェルなどの音声対話エージェントなどを提供し、さらに様々な業界に "AI" を提供してきました。盛り上がっている AI への取り組みを考える上で何が重要なの
Alexa Skill KitでAmazonが用意したBuilt-In IntentとBuilt-In Slot Typeをひたすらまとめてみる | DevelopersIO
惜春の候, 春風の心地よい季節になりましたが、お変わりなくお過ごしでしょうか、せーのです。今日はAlexaでスキルを作る時に見落としがちなスタンダードセットをまとめます。 Intent, Slot, Utteranceのおさらい AlexaでCustom Skillを作る時、一番大事なのはこの画面です。 ここでEchoなどのAlexa製品に話しかけられた言葉を分析してバックエンドのLambdaが処理しやすいようにJSON形式にまとめる為の設定を行っています。 どのIntentに振り分けるか、をSample Utteranceで定義し、その中でLambda内で変数として必要なフレーズをSlotとして抽出します。 例えば「Alexa, 昨日の日ハム戦の結果を教えて」というフレーズをLambdaに送って野球の結果を教えるようなSkillを作る場合大事なのは、 このフレーズを言ったら野球の結果を教
Amazon RekognitionをSDKから使ってみました #reinvent | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 今回はre:Invent 2016で発表されたAmazon RekognitionをSDKから使ってみたいと思います。 Rekognitionとは Deep Learningを利用した画像解析のサービスです。 できることとしては どのようなものが写っているかのラベル情報取得 画像から顔の位置を取得 2枚の顔画像中の同一人物取得 の3つのようです。 ラベル情報の取得をWeb上から行ってみるとこのように取得できます。 SDKを使ってみる 今回はGetting Started with Amazon RekognitionのStep4にあるExercise 1: Detect Labels in an Image (API)ベースにSDKから動かしてみたいと思います(他の2つも使い方はほぼ変わらないため、掲載するのはDetect Labelsのみにします)。 awscli
(レポート) MAC302: Amazon Rekognition Easy-to-Use Deep Learning-based Image Recogunition #reinvent | DevelopersIO
こんにちは、せーの@re:Inventです。今回はre:Inventで紹介された画像認識の新サービス「Amazon Rekognition」のセッションをご紹介します。 レポート 画像は普遍的、いたるところにあり、本質的である 画像の取得枚数は年ごとに加速度的に増えていき2017年には1兆2千億枚にまで爆発的に増える S3に保管される画像の枚数もそれに伴い爆発的に増えている Amazon Rekognitionは4つの機能がある オブジェクトの認識機能 顔認識機能 個人比較 顔認証機能 オブジェクトの認識機能 画像からオブジェクト、シーン、コンセプトの探索してラベリングする 確からしさを100分率で表す 利用例 画像共有アプリの検索 旅行レンタルマーケットでホストがアップロードする写真にタグ付け 旅行サイトで掲示板にアップされた写真にラベルを自動的につける ユースケース 顔認識機能 表情等
[速報] 画像分析サービス Amazon Rekognition が発表されました #reinvent | DevelopersIO
はじめに 清水です。re:Invent2016 Day1 Keynoteにて画像分析を行える新サービス Amazon Rekognition が発表されました。 深層学習(Deep Learning)による画像検出と認識が行えるサービスです。 Amazon Rekognition – Deep learning-based image analysis 公式ブログによる紹介「Amazon Rekognition – 深層学習による画像検出と認識」 何ができるサービスか？ 深層学習による画像検出と認識ということですが、具体的にどんなことができるのでしょうか？公式ペー ジに掲載されていた例を元にまとめてみます。 Object and scene detection(画像に写っている物と状況の分析) 画像ファイルを入力として、その入力画像には、人物、岩、森、マウンテンバイク、アウトドアなどが、
[レポート] クラウドとマイクロサービスによる音声操作の新時代 － Amazon Echo & Alexa #AWSSummit | DevelopersIO
こんにちは、せーのです。今日はいよいよスタートしたAWS Summit Tokyo2016から音声認識についてのDeveloperセッションをレポートします。 スピーカーはAVS（Alexa Voice Service)のシニア・エヴァンジェリストであるAmit Jotwani氏です。今セッションが撮影禁止だったため、私が持てる画力の全てを費やして似顔絵を描いてみました。Amit Jotwaniさんはこんな人です。 ※ご本人に知られませんように。。。 それではいきましょう。 レポート なぜ音声が重要なのか 現在、インターフェースの主要なデバイスはキーボード、マウスからタッチパネルに変化した。が、タッチは主要なインターフェースではなくなる。 2006年にキーボードとマウスが主流でなくなると言ったら笑うでしょう。でも10年後の今はそうなりつつある。 でもモバイルデバイスを使っての操作にタッチは
![[レポート] クラウドとマイクロサービスによる音声操作の新時代 － Amazon Echo & Alexa #AWSSummit | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/148d66c86adf4dd67af10f04029ebb83085d1632/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F06%2Faws-summit-tokyo-2016.png)
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