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
ソフトウェアテストの実行を機械学習で効率化する。Jenkins作者の川口氏が立ち上げた「Launchable」で実現しようとしていることとは（前編）
ソフトウェアテストの実行を機械学習で効率化する。Jenkins作者の川口氏が立ち上げた「Launchable」で実現しようとしていることとは（前編） Jenkinsの作者として知られる川口耕介氏は、昨年米国で新会社「Launchable」を立ち上げ、日本にもその100％子会社であるLaunchable Japanを近日中に立ち上げ予定です。 Jenkinsの登場がテストやビルドの自動化を促進し、ソフトウェアの開発生産性を向上させたことは明らかでしょう。川口氏によると、Launchableは機械学習などの技術を用いてそれをさらに前進させるものだとしています。 インタビューを行った5月末の時点で、同社は米国に6人、日本に4人と10人ほどの体制で製品開発を進めています。 果たしてLaunchableはどのようなビジョンで何を実現しようとしているのか、同社共同創業者兼共同CEOの川口氏と、Laun
少ない学習データでも機械学習の効果を高める、NECが機械学習向け技術を開発
少ない学習データでも機械学習の効果を高める、NECが機械学習向け技術を開発：学習効果を高める3つの技術 NECは、学習データが少ない場合の機械学習効果を高める技術を開発した。データ収集の初期段階やデータ収集コストが高い環境のように十分な学習データが得られない状況でも、機械学習技術を活用できるという。 NECは2018年7月10日、学習用のデータ量が十分に得られていない段階からでも機械学習を活用可能とする技術を開発したと発表した。これらの一部は、NEC-産総研 人工知能連携研究室、国立情報学研究所、科学技術振興機構、統計数理研究所、Max Planck Institute for Intelligent Systemsとのオープンイノベーションによって得られた成果である。 最近はディープラーニングをはじめとする機械学習技術の利用が進んでいる。ただこれまでの機械学習技術では、その効果を十分に得
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