Search Results prompt engineering

コンテンツモデレーションからゼロショット分類へ

もし、追加情報や文脈がない小さなテキストを分析し、自分自身のデータを定義するために最も妥当なラベルを取得したい場合、どうすればよいでしょうか？

LangChain + Streamlit + Llama ローカルマシンに会話型AIをもたらす

「オープンソースのLLMsとLangChainを統合して、無料の生成型質問応答を実現します（APIキーは必要ありません）」

MLOps

「10年以上の経験を持つ優れたエンジニアを求めていますか？」

「プロンプトエンジニアリングはしばらく前から存在していましたが、最近の大規模言語モデル（LLM）のブームにより、その言葉が急速に広まっていますこの現象の主な要因は、ゼロショットとフューショット…」

「LLMアプリケーションを構築する際に知っておくべき5つのこと」

LLMベースのアプリケーションを構築する際には、5つの問題が生じます

MLOps

「OpenAIとLangchainを使用した言語的なメール作成Webアプリケーション」

はじめにこの記事では、Langchainの助けを借りてOpenAIを使用してウェブアプリケーションを構築する方法について説明します。このウェブアプリは、ユーザーが非構造化のメールを正しくフォーマットされた英語に変換することができます。ユーザーはメールのテキストを入力し、希望するトーンと方言（フォーマル/インフォーマルおよびアメリカン/ブリティッシュイングリッシュ）を指定することができます。アプリは選択したスタイルで美しくフォーマットされたメールを提供します。私たちは毎回スケールアプリケーションを構築することはできません。クエリとともにプロンプトをコピーして貼り付けるだけではありません。代わりに、さあ始めましょう、そしてこの素晴らしい「Professional Email Writer」ツールを構築しましょう。学習目標 Streamlitを使用して美しいウェブアプリケーションを構築する方法を学ぶ。プロンプトエンジニアリングとは何か、メールの生成に効果的なプロンプトを作成する方法を理解する。 LangchainのPromptTemplateを使用してOpenAI LLMをクエリする方法を学ぶ。 Streamlitを使用してPythonアプリケーションをデプロイする方法を学ぶ。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Streamlitのセットアップまず、Streamlitが何であるか、どのように機能するか、そしてユースケースに設定する方法を理解する必要があります。Streamlitを使用すると、Pythonでウェブアプリケーションを作成し、ローカルおよびWeb上でホストすることができます。まず、ターミナルに移動し、以下のコマンドを使用してStreamlitをインストールします。 pip install streamlit スクリプト用の空のPythonファイルを作成し、以下のコマンドを使用してファイルを実行します。 python -m streamlit run [your_file_name.py]…

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「10年以上の経験を持つ優れたエンジニアを求めていますか？」

「LLMアプリケーションを構築する際に知っておくべき5つのこと」

「OpenAIとLangchainを使用した言語的なメール作成Webアプリケーション」

新しい技術の詳細なコース：AWS上の生成AIの基礎

「Llama 2の機能を実世界のアプリケーションに活用する：FastAPI、Celery、Redis、およびDockerを使用したスケーラブルなチャットボットの構築」

「ChatGPTの使い方：高度なプロンプトエンジニアリングの方法」

「LLMsの実践的な導入」

「OpenAI APIを使用して、大規模な言語モデルを用いた表データ予測の改善」

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