Geminiを使ったらKaggle初挑戦、参加期間10日間でも5位入賞できたので手法をすべて書く - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 一言で言うと？ この記事を一言で言うと、kaggleのあらゆる情報をマークダウン形式にしてまとめて(約50万トークン)、Geminiのプロンプトに入れたらいい感じだった！という内容です。 はじめに こんにちは！yukky_maruです。先日、KaggleのLLM 20 Questionsのwinner callが無事終わって賞金もいただき、一段落ついたので、今回自分が使った方法をシェアしたいと思います。 なお、この金メダルは半分くらいはGeminiのおかげです！ Gemini を活用しまくりました。ChatGPTやClaudeではない理
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（≒
プロンプトインジェクション対策｜ChatGPT APIのLINEボットを一ヶ月運用して戦った記録 - Qiita
ChatGPTのチャットボットを安全に運用する方法 プロンプトインジェクションは、不適切な文字列や悪意のあるコードを含むプロンプトがChatGPTに送信されることで発生するセキュリティ上の懸念です。 2023/04/11現在、LINEボットとして公開されている多くのサービスでプロンプトインジェクション対策がなされていないようです。この記事では、プロンプトインジェクション対策の背景や具体的なプロンプトの例を紹介し、ChatGPT APIを安全に利用する方法を説明します。 背景 ChatGPT APIは、OpenAIが開発した大規模な言語モデルで、自然言語処理のタスクを実行するために利用されます。しかし、APIを利用する際にはセキュリティ上の問題が生じることがあります。プロンプトインジェクションはその一例で、攻撃者が意図的に悪意のあるプロンプトを送信することで、システムやユーザーに悪影響を与え
ChatGPTとLangChainで何でもできるAIを作る - Qiita
この記事は記事投稿キャンペーン_ChatGPTの記事です。 以下は、個人開発した最新のものになります． CreateToolAGI：ChatGPTとLangChainで何でもできるAI はじめに こんにちは、fuyu-quantです． 今回はLangChainという「大規模言語モデルを使いこなすためのライブラリ」の紹介とその機能を発展させるために作った新しいライブラリlangchain-toolsの説明およびその可能性について共有したいと思います． LangChainの機能であるtoolを使うことで，プログラムとして実装できるほぼ全てのことがChatGPTなどのモデルで自然言語により実行できるようになります．今回は自然言語での入力により機械学習モデル(LightGBM)の学習および推論を行う方法を紹介します． 記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです。 (※この記事の「Chat
Few-shot Learningとは何なのか【Generalizing from a few examples: A survey on few-shot learning】 - Qiita
Table 1と比較して、Table 2では、事前知識と書かれた欄が追加されている。Eには、Tに直接関連する教師あり情報を持ついくつかのサンプルしか含まれていないので、一般的な教師あり学習アプローチがFSL問題でしばしば失敗するのは当然のことである。したがって、FSL法は、Eの利用可能な教師情報を、「学習者が例を見る前に未知の関数について持っている情報」である事前知識と組み合わせることで、目標Tの学習を可能にする [86] 。 FSLの利点は以下のようにまとめられる。 人間のように学習するためのテストベッドとしての役割 レアケースのための学習 データ収集の労力と計算コストの削減 ※ Eに教師あり情報を持つ例が1つしかない場合、FSLはOne-shot learningと呼ばれる [14, 35, 138] 。Eが対象Tに対して教師あり情報を持つサンプルを含まない場合、 FSLはZero-s
【ChatGPT】プロンプトパターンまとめ - Qiita
はじめまして、sonesuke(https://twitter.com/sonesuke)です。 LLMにどっぷりハマっています。 TL; DR 16のプロンプトパターンを日本語の例をつけて、まとめてみた。 読んだ論文はこれ。 https://arxiv.org/pdf/2302.11382.pdf より高度なプロンプトエンジニアリングの話題はこちら プロンプトパターン 1. メタ言語パターン: The Meta Language Creation いつ使うか？ 自然言語ではない方が、より簡潔で明確に表現できるとき プロンプトコンセプト 例 原文プロンプト “From now on, whenever I type two identifiers separated by a “→”, I am describing a graph. For example, “a → b” is des
ChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作ってみる！ - Qiita
こんにちは！逆瀬川( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は公開されたばかりのChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作ってみます。 概要 ChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作る 嬉しいところ 以前のOpenAIのGPT-3.5系のAPIは $0.0200 / 1K tokens で、だいたい1000文字で3〜5円くらいでした。 今回のChatGPT APIは $0.002 / 1K tokens であるため、1/10のやすさになっています。 また、規約が更新され、APIを使ったinput/outputは学習対象外(オプトアウトがデフォルト)となりました。 DPAの締結(OpenAIの書式に従う必要があります)も可能になっているためより以前よりは守秘性の高いコミュニケーションに使用できる可能性があります。 Colab 実装 会話を行
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
エンジニアにも知って欲しいChatGPT基本テクニック - Qiita