「生成AIを使いこんでいる人」だけが知っていること
最近は生成AIも一通り新発表ラッシュが終わり、ChatGPTが登場した直後の「熱狂」は一通り収まってきたように感じる。 おそらく現在は 「ちょっと触ってみて、すごいと思ったけど、あまり実用性を感じられなくて、今はたまに使うくらい」 という人が多いのではないかと思う。 いわゆる「失望の谷」に入った状態だ。 なぜ生成AIは「失望の谷」に入ったのか。 その原因は明らかで、生成AIを使って、自分が狙っているクオリティの成果品を出すのが難しいし、プロンプトを考えるのが面倒からだ。 例えば、こんな状況を想像してほしい。 朝出勤してきて、最初に 「昨日一緒に飲みに行った、お客さんの部長さんに「お礼」のメールを書きたい」 とする。 多くの方が想像する通り、お礼のメールは結構書くのが面倒だ。 そこで、「生成AIを使ってみよう」と、次のようなプロンプトをChatGPTに打ち込むとどうなるか。 昨日一緒に飲みに
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（≒
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すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 on X: "ChatGPT使ってる人 ㅤ 「〇〇文字以内で書いて」と言っても普通はカウントしてくれないんですが... ㅤ このプロンプトをコピペして生成内容を入力するだけで守ってくれます。リプから使ってみて👇🧵 https://t.co/BNqWA5jEcE"
https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/
https://twitter.com/_darger/status/1627301304912715776
