プロンプトライブラリ ビジネスや個人のタスクに最適化されたプロンプトを幅広く探索してください。 ユーザーが投稿したプロンプトは、背景が暗く、アイコンが明るい色になっています (現在はありません)。プロンプト投稿フォームからプロンプトを投稿できます。
ライブラリ - Anthropic
プロンプトライブラリ ビジネスや個人のタスクに最適化されたプロンプトを幅広く探索してください。 ユーザーが投稿したプロンプトは、背景が暗く、アイコンが明るい色になっています (現在はありません)。プロンプト投稿フォームからプロンプトを投稿できます。
NovelAI V3プロンプト(タグ)集｜シトラス
こんにちはこんばんはおはようございます、シトラスです。 生成AIはT2Iだけでもプロンプトの組み合わせの幅は膨大で、使い分ける必要のあるタグも存在して難しいですね。 今回は私個人向けの覚え書きも兼ねて、実際に各系統のタグを用いた作例を交えながら紹介していきます。 使用モデルはNovelAI v3を想定していますが、Danbooruタグで動くよう調整されたモデルであれば効果が期待できるかと思います。 本記事に投稿されている作品はピアプロ・キャラクター・ライセンスに基づいてクリプトン・フューチャー・メディア株式会社のキャラクター「初音ミク」｢鏡音リン｣｢鏡音レン｣｢巡音ルカ｣を描いたものです。 Rating(レーティング)タグ画像のレーティング制限を示すタグです。 性的・暴力的な要素を含むかどうかを指定します。 NSFW職場で見るべきではないイラストの事。 Undesired Content
Zodスキーマでプロンプト生成を行い構造化データを自由自在に扱えて、LLMプロダクト開発が圧倒的に効率化した話 - Algomatic Tech Blog
最近はAIエンジニアを名乗ってるerukitiです。フロントエンドもバックエンドも、LLMを触るあれこれもやってるので、「AIエンジニア」くらいを名乗るとちょうどよさそうだなと思ってます。いずれLLM自体の開発なんかもやってるかもしれません。 LLMプロダクトを開発していると、構造化データを作りたいのに、Anthropic ClaudeのAPIにはJSONモードが無いことや、なんならJSONモードやfunction callingを使っても、データが正しい形式に従ってることは保証しがたい、みたいな自体に遭遇することがあります。 JSONが出力できたとしても、構造化データをうまく吐き出させるのは難しいものです。文字列を出力させたいけど、複数あるときは、配列なのか、それともカンマ区切りなのか？項目がオプショナルの場合はどうするか？項目が存在しない、空文字や 0 や undefined や nu
ChatGPTのプロンプトデザインの秘密を解明｜深津式・シュンスケ式・ゴールシークプロンプトを紹介 | WEEL
WEELメディア事業部リサーチャーの柏崎です。 みなさん、ChatGPTは使いこなせていますか？ ChatGPTを使うにあたって必須となるのが「プロンプト（質問）」ですが、このプロンプトのコツを知らないと、「ほしかった回答とズレている…」と感じてしまうことも。 そこでこの記事では、ChatGPTを使いこなせるようプロンプトデザインとChatGPTの精度について深く掘り下げていきます。 日本で特に有名な2つのプロンプトシステム、「深津式プロンプト」と「シュンスケ式プロンプト」についても、実際のやり取りを交えながら解説していきます。今すぐ使えるコツもご紹介していますので、ぜひ最後まで読んでください！ なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 ChatGPTのプロンプトデザインとは プロンプトデザインとは、ChatGPTへのプロンプト（
【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画
「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.) - Qiita
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）、Llama（Meta）、PaLM（Google）があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LLM を使って行える言語的タスクには次のような種類があります： Classification: 感情やポジ
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
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
GitHub - erukiti/natural-script