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大規模言語モデルの概要 | Machine Learning | Google for Developers
フィードバックを送信 大規模言語モデルの概要 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 言語モデルや大規模言語モデルを初めて学習する場合は、以下のリソースをご確認ください。 言語モデルとは 言語モデルは、現実的な言語を予測し、生成することを目指した機械学習モデルです。たとえば、オートコンプリートは言語モデルです。 これらのモデルは、より長いトークン シーケンス内で発生するトークンまたはシーケンスの順序を推定することで機能します。次の文について考えてみましょう。 When I hear rain on my roof, I _______ in my kitchen. トークンが単語であると仮定すると、言語モデルは、そのアンダースコアを置き換えるさまざまな単語または単語のシーケンスの確率を決定します。たとえば、言語モデルは次の確率を決定できます。 co
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
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