ITエンジニアがLLMベースの生成AIを使いこなせるようになることを目指した本です。 まずはLLMの仕組みの理解してメンタルモデルを構築し、次に代表的なプロンプトエンジニアリング手法を学ぶことで基礎を固めます。 最後に、ITエンジニアならではのプロンプトテクニックを紹介しますので、応用力を身につけましょう。
僕の20年来の親友にnpakaというプログラマーがいるんだけど、彼はもう超凄い。何でもすごい。何でも書けるし何でも早い。本を書くのもプログラムを書くのも、新しいわけわかんない説明書がバグだらけの環境に慣れるのも早い。 んで、これまではちょっとしたことも難しいことも全部npaka(布留川君)に頼んでたんだけど、最近二人とも独立したからつまんないこと頼むのは悪いなと思って「あれはできるんだっけ」くらいのことは自分で何とかしようかなと思った。 それでChatGPTに「Swiftで⚪︎⚪︎やるにはどうすんの?」と聞いたら、Swiftについてほとんど何も勉強してないのに作りたいものが何となくすぐにできてきちゃって、でもまあやっぱりChatGPTだと知識が古いので詰まったらネットで検索すると、だいたい結局npaka(布留川君)のページが出てきてやはり信頼と実績の大先生(仲間内ではそう呼ばれている)です
株式会社Emposy(代表取締役:木谷真也)は、8月中旬にリリースした「AIの島」のメディアにエンジニア向けのChatGPTのプロンプトを20選公開いたしました。 プロンプト集の内容 今回、エンジニア向けに本当に使える厳選したプロンプト20選をまとめた記事をアップいたしました。 よく利用する以下の3項目に分けて、ご紹介しています。 ①コーディング ②バグの特定/修正作業 ③その他(便利なプロンプト) プロンプトはすべて、1クリックコピーですぐ使える状態にしているので、エンジニアの方は一度目を通して見てください。 プロンプト集のURL: https://ai-island-media.com/2023/08/28/chatgpt-prompt-20/ 今回はプロンプト5選をご紹介(一部) ①深津式プロンプト ChatGPTに役割を与え、ChatGPT自身が「何を書くべきか」を事前に知らせるこ
(数式を使わない) Transformer の直感的な説明 RNN の欠点 Transformer はこれをどう解決したか Transformer の動作原理 複数の要素間の関係を考慮する (Self-Attention、自己注意) 要素の順序を考慮する (Positional Encoding、位置エンコーディング) まとめ 概要: ChatGPT などで使われている Transformer モデルは、 ニューラルネットワークの世界にいくつかの革新的なアイデアをもたらした。 本記事では、プログラマに理解しやすい形でそれらのアイデアを解説する。 実際に使われている数学の詳細には触れない。 (技術的解説については元論文 Attention is All You Need か、 その注釈版である The Annotated Transformer を参照のこと。 日本語では この解説 がわかり
Forkwell Library #14 2023.1.25 のスライドです。 https://forkwell.connpass.com/event/271212/
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