敵対的プロンプト技術まとめ - Qiita
こんにちは@fuyu_quantです。 この記事はLLM Advent Calender 2023 17日目の記事です。 よかったらプライベートで作成したData Science wikiのGPTsも見て下さい！ はじめに 今回は敵対的なプロンプト技術についてまとめました．まとめ方は主に，Ignore This Title and HackAPrompt: Exposing Systemic Vulnerabilities of LLMs through a Global Scale Prompt Hacking Competition というLLMに対する敵対的なプロンプト技術に関してまとめた論文を参考にしています．本記事の内容が世の中のLLMを使ったサービスの機能向上の役に立てれば幸いです． ※世の中のLLMサービスが敵対的なプロンプト手法に対応できるように公開をしたものであり，利用を
LLMのプロンプト技術まとめ - Qiita
現在，34個掲載(一部執筆途中) Xのアカウント@fuyu_quantでも技術系の投稿をしているのでよかったらフォローしてください！ はじめに 今回はすぐに使えそうなプロンプトの工夫やフレームワークについて有名なものをまとめました．LMの出力の精度向上に役立てられればと思います． 論文があるものについてはarXivに最初に投稿された順番で掲載しています． 論文で精度向上が確認されているのは英語での検証がほとんどであるため，日本語で改善されるかは分かりません． 全てのLLM(GPT-4,Llama2,...)で精度が改善するとは限りません． ※記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです． 以下の記事では敵対的プロンプト技術をまとめています！ 目次 Zero-shot prompting Few-shot prompting 2021年〜 Generated Knowledge Pr
Open Interpreter - Qiita
text = """ SeabornのTitanicデータセットを使いLightGBM，XGBoost，CatBoostおよび3つのモデルのアンサンブルした場合で どれが最も精度が良いか検証してください．検証する際は4foldのクロスバリデーションの結果の平均値としてください． 全て日本語で対応してください． """ # return_massagesは出力結果のデータを変数として保持するため引数 # 出力結果はmassagesにも保存される messages = interpreter.chat(text, return_messages=True) 了解しました。以下の手順で進めていきます。 1 必要なライブラリをインストールします。これには、seaborn（データセットの取得）、pandas（データの操作）、numpy cikit-learn（クロスバリデーションと精度評価）、lig
ChatGPTとLangChainで何でもできるAIを作る - Qiita
この記事は記事投稿キャンペーン_ChatGPTの記事です。 以下は、個人開発した最新のものになります． CreateToolAGI：ChatGPTとLangChainで何でもできるAI はじめに こんにちは、fuyu-quantです． 今回はLangChainという「大規模言語モデルを使いこなすためのライブラリ」の紹介とその機能を発展させるために作った新しいライブラリlangchain-toolsの説明およびその可能性について共有したいと思います． LangChainの機能であるtoolを使うことで，プログラムとして実装できるほぼ全てのことがChatGPTなどのモデルで自然言語により実行できるようになります．今回は自然言語での入力により機械学習モデル(LightGBM)の学習および推論を行う方法を紹介します． 記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです。 (※この記事の「Chat
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