ChatGPTなどのプロンプト文例：250選対話型AIのChatGPT、Geminiなどに送る指示文を「プロンプト」と呼びます。その使い方やコツをつかめば、AIであなたの知識とスキルを拡張できます。厳選された250個の文例から、ヒントをみつけてコピペや編集で即実践しましょう！
CTOの視点から見たAzure OpenAI ServiceとOpenAIのChatGPT APIの深堀り比較 - Qiita
※ この記事の内容は先日のQiita Nightでお話ししたことと一部重複します。 Qiita NightではLTの制限時間(10分)に収めるため、結構端折りました。 はじめに ChatGPTが登場してから数ヶ月が経ちました。 ChatGPTをはじめとしたGenerative AIは完全に現在のIT業界のトレンドとなっています。 今や多くの企業でChatGPT APIをサービスに組み込んで顧客提供を開始したり、自社の社内システムに組み込んだりと積極的に利用するようになりました。 私もGenerative AIが無くなると業務に支障が出るレベルで利用しています。 そして、2023年5月時点ではChatGPTのAPIを利用する方法として、本家OpenAI社が提供しているAPIを利用する方法とMicrosoft社が提供しているAzure OpenAI ServiceのAPIを利用する方法の2つが
LLM chatbotが人類にもたらすのは、絶望なのか希望なのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと前に以下のようなことを放言したら、思いの外反響が多くてちょっとびっくりしたのでした。それだけ、現代のLLM chatbot / generative AIの台頭に期待と不安を抱いている人が多いということの裏返しなのでしょう。 既に色々コメントが出ているけど、我々人類が「知的労働」だと思っていることの大半が実は「過去実績をなぞって適当にその場に合わせて組み立てているだけ」なんじゃないかと訝っているので、そういう「自称知的労働」は多分LLMで代替されると思う。新奇なものを生み出す仕事は相変わらず残る https://t.co/GGK41vSDcn— TJO (@TJO_datasci) 2023年3月15日 昨年の年末振り返り記事でも話題にしたChatGPT（そして後続の各種LLM chatbot）ですが、今年に入ってからの話題の広がり方には想像を超えるものがあり、ついに朝の情報番組な
プロンプト・エンジニアリングの真髄とは何か？｜深津 貴之 (fladdict)
これからの時代「プロンプト・エンジニア」という職業が生まれる！という声もききますが、正直なところ僕は懐疑的です。 AIへの命令文（プロンプト）を丸暗記したり、コレクションしてもバージョンですぐ変わるし、大事なところはそこじゃないと思うんですよね。 仮説をたてて、AIに聞いてみました。 私：「AIが進化するほど、AIの認知能力は人間に近づく、あるいは超えると想定されます。 このことを踏まえるとプロンプト・エンジニアリングの真髄は、プロトコルを覚えることではないと考えられます。 重要なのは「人間・AIを問わない知性体と、誤解なく意思疎通できるコミュニケーション能力」だと考えてよろしいでしょうか？ このような仮説に立った場合、プロンプト・エンジニアが学ぶべきはなにか。それは、情報の構造設計や取捨選択、コミュニケーション設計、情報の開示と省略のバランスといったことのように思えます。」 はい、その仮
GPTの仕組みと限界についての考察（１） - conceptualization
GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT（を支えるTransformerという仕組み）をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 （１）大まかな背景と概要：本記事 （２）GPTの能力と可能性：実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 （３）GPTの限界と未来展望：Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い： トークン長とは何か？ まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個（850GBの容量を食う）でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク
Prompt Engineering Guide – Nextra
Prompt Engineering Guide Prompt engineering is a relatively new discipline for developing and optimizing prompts to efficiently use language models (LMs) for a wide variety of applications and research topics. Prompt engineering skills help to better understand the capabilities and limitations of large language models (LLMs). Researchers use prompt engineering to improve the capacity of LLMs on a
「怠惰・短気・高慢」であれ、ChatGPTを使って業務効率化しよう(要件定義編)
例として読書記録アプリをつくります！ 筆者が欲しいサービスを作ろうと思い、今回は「読書記録アプリ」をつくります。 最低限の要件は、次のように設定しました。 デモアプリの要件（読み飛ばしてOK） 読書記録アプリを作る目的 読書が苦手なエンジニアが読書記録をし、記録を共有することで、継続して技術本を読めるようになること ターゲット 新人、中堅のWebエンジニア おおまかな要件 ユーザーは新規登録することで、読書記録アプリにログインできる ユーザーは読む本を登録できる ユーザーは本を何ページ読み終えたかを記録できる ユーザーは本を読み終わったら次の本を登録できる ユーザーは他の人がどの本を読んでいるのか、また何ページ読み終えたかを閲覧できる 質問する前に... また、ChatGPTに業務で使用するコードを渡す場合、環境キーやサービスを特定できる情報を送信しないでください。入力内容が他の人に渡って
【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
「有能なバカ」ChatGPTを使って1週間でiOSアプリを公開する方法
初めまして、にわとろです。 さて今回は、ChatGPTを使ってiOSアプリをイチから作ってみました。ChatGPTの記事なんてもうオーバーフローするほどあるのですが、今のところiOSアプリを最後まで作り通した記事はありません。 理由は簡単で、ChatGPTは「バカ」なのでiOSアプリなんて複雑なモノを完成させられないからです。 しかしバカも使いようです。上手く使いこなしてやれば、アプリだって作ることができます。ChatGPTはバカですが、有能なバカです。でもあなたがヤツをわかっていなければ、やっぱり無能のままです。だから、この記事を読んで理解してあげないといけません。 それじゃあ、ChatGPTと仲良くなりにいきましょう。 ChatGPTを使う極意 早速ChatGPTを使う極意を教えます。全部読み通せなくても、これだけは覚えてください。 いい上司になれ。 何を言っているかというと、Chat
ChatGPTは馬鹿じゃない！ 真の実力を解放するプロンプトエンジニアリングの最前線
はじめに ChatGPTをはじめとしたLLMを使いこなすための必須スキル、プロンプトエンジニアリング について解説します。 最近は動きが早すぎてキャッチアップが難しくなっていますが、特に以下のような手法が注目されているようです。 In-context Learning (ICL) Chain-of Thought (CoT) Zero-shot CoT ReAct Self-Consistency Program-aided Language Model (PAL) 今回は、6つのテクニックの中からPart1として、ICL、CoT、そしてZero-shot CoTの3つを紹介します。 これらのテクニックは、ChatGPTをはじめとするLLMのポテンシャルを最大限に引き出すために必要不可欠です。 さらに、各テクニックを詳しく解説した論文も紹介していますので、是非ご一読ください。 In-con
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beepcap on Twitter: "この話についてBingとちょっと会話してみたら以下のような推測をしてくれた。 ・命令口調で会話する相手は部下や生徒なので知識に乏しい ・敬語で話変える相手は上司や先生など目上の人なので知識豊富。 ・(AIは)敬語で話しかけられると… https://t.co/hLpQZwWxHH"
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI