2024.04.16「先達エンジニアに学ぶ 思考の現在地 Online Conference」での登壇スライドです event link: https://findy.connpass.com/event/313119/ 生成AIを使ってプロダクト作りをしていたり、社内の生産性向上をチャレンジしてる方に少しでも参考になれば幸いです。
![生成AIによるプロダクトと生産性向上の舞台裏@2024.04.16](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c436484ad2f36f0b8967b5324c06bf7ecef9d763/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F5610283e3e70431a9ed6b680c1780edf%2Fslide_0.jpg%3F29770857)
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
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く