ChatGPT In Action #2 大規模言語モデルが作るあたらしい顧客体験
# イベント概要 大規模言語モデル(LLM)を実際にプロダクトや実務に役立つ形で利用している各社が見た使いどころや、実践の上での工夫について学びあうためのイベント第二弾。今回のテーマは、「大規模言語モデルがつくる新しい顧客体験」 # 開催時刻 5/30 夜19:00-21:00 # タイムテーブル |時間 |タイトル|登壇者| |---|---|---| |19:00-19:10 | オープニング・挨拶 | 広木大地 | |19:10-19:20 | 機械学習エンジニアから見るプロダクト開発におけるLLM | LayerX 松村 優也 | |19:20-19:30 | ビジュアルコラボレーションツールにおけるAI活用 | グッドパッチ 西山 雄也 | |19:30-19:40 | 経営管理×AIが変える経営の未来 | ログラス 坂本龍太 |
GitHub - microsoft/semantic-kernel: Integrate cutting-edge LLM technology quickly and easily into your apps
Semantic Kernel is an SDK that integrates Large Language Models (LLMs) like OpenAI, Azure OpenAI, and Hugging Face with conventional programming languages like C#, Python, and Java. Semantic Kernel achieves this by allowing you to define plugins that can be chained together in just a few lines of code. What makes Semantic Kernel special, however, is its ability to automatically orchestrate plugins
Introduction | 🦜️🔗 LangChain
LangChain is a framework for developing applications powered by large language models (LLMs). LangChain simplifies every stage of the LLM application lifecycle: Development: Build your applications using LangChain's open-source building blocks, components, and third-party integrations. Use LangGraph to build stateful agents with first-class streaming and human-in-the-loop support.Productionization
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
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http://arxiv.org/pdf/2210.03629
