Search Results prompt engineering

「RAGとLLM：動的言語モデリングの新たなフロンティア」

「LLM（Legal and Letters of Masters）はどんな課題をもたらすのか？ GPT-4やLlama2などの従来の言語モデルには固有の制限がありますそれらの静的な性質は、最後のトレーニング日以降の進歩についての知識を持たせることができず、彼らが認識しないまま固定された知識の切り捨てに縛られています彼らは膨大な量のデータを包含していますが、彼らの知識には制限があります...」

Qwak

「信頼性のあるLLMテストの5つの柱」

「ハロウィーン、偏見、品質を含む責任あるAIの主要な柱を見つけ、特定の業界ニーズに合わせた信頼性のあるモデルを作成する際の課題は何かを発見してください」

「ChatGPT AI-1の解放：高度なLLMベースのシステムの構築」

導入この記事では、チャットGPT AI-1を使ったLLM（大規模言語モデル）に基づくシステムの構築について説明します。読者がプロンプトエンジニアリングの基礎について理解していることを前提としています。概念を理解するためには、以下を参照してください：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/08/prompt-engineering-in-generative-ai/ この記事はステップバイステップのアプローチで行われます。トピックの大きさを考慮して、記事を3つのパートに分けています。これはそのうちの最初のパートです。システムには単一のプロンプトだけでは十分ではなく、LLMベースのシステムの開発部分に詳しく取り組みます。学習目標 LLMベースのシステム構築の始め方を学ぶ。 LLMの動作原理を理解する。トークンとチャットフォーマットの概念を理解する。分類、モデレーション、思考の連鎖推論を適用してシステムを構築する。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 LLMの動作メカニズムテキスト生成プロセスでは、プロンプトが与えられ、LLMに対してそのプロンプトを完成させるものを埋めるように求められます。例: 数学は_______です。LLMは「興味深い科目、すべての科学の母など」と埋めることができます。大規模言語モデルは、教師付き学習によってこれらすべてを学習します。教師付き学習では、モデルは入力と出力の関係をラベル付きのトレーニングデータを通じて学習します。X-Yマッピングにも同じプロセスが使用されます。例: ホテルのフィードバックの分類。部屋が素晴らしかったという口コミは肯定的な感情のレビューとしてラベル付けされ、一方で「サービスが遅い」という口コミは否定的な感情としてラベル付けされます。教師付き学習では、ラベル付けされたデータを取得し、それらのデータを使ってAIモデルをトレーニングします。トレーニング後はデプロイされ、最終的にモデルが呼び出されます。今度は美しい場所のような新しいホテルのレビューを与えて、結果が肯定的な感情であることを期待します。大規模言語モデルには基本的なLLMと指示に調整されたLLMの2つの主要なタイプが存在します。これらの概念を理解するために、以下のリンク先の記事を参照してください。基本的なLLMを変換するプロセスとは？基本的なLLMを指示に調整されたLLMに変換するプロセスは以下の通りです:1. 基本的なLLMは大量のデータ（数百億の単語）でトレーニングする必要があります。このプロセスは広範なスーパーコンピューターシステムで数か月かかることがあります。2. モデルは、小規模な例のセットに対してファインチューニングを行うことでさらにトレーニングされます。3. 出力の品質に対するさまざまなLLMの評価（出力が役に立つかどうか、正直かどうか、無害かどうかなどの基準）を人間から得るためのツールとして、RLHF（Reinforcement Learning…

算術推論問題のための即座のエンジニアリング

大規模言語モデル（LLM）は、言語の理解と生成の能力において、学術研究者と業界の専門家の両方からますます注目を集めていますその理由は…

「AI言語モデルにおける迅速なエンジニアリングのマスタリング」

これらのモデルに与えられた指示を洗練し最適化することにより、より正確で文脈に即した回答を得ることができます

「Amazon Bedrock のエージェント付きカスタマーサービスボットの基盤モデル（FM）を構築する」

会話エクスペリエンスの向上からエージェントのサポートまで、生成型人工知能（AI）と基盤モデル（FMs）は、より速く、より良いサポートを提供するためのさまざまな方法があります FMsの利用可能性と多様性が増しているため、最新のモデルバージョンで実験を行い、最新情報を追いつくのは困難です Amazon Bedrockは完全管理されたサービスであり、[…]

データ分析の最適化：DatabricksにGitHub Copilotを統合する

Databricksでのデータ分析のためのAIパワードペアプログラミングツールを統合することで、開発プロセスが最適化され、合理化され、開発者の時間を革新のために解放します

Data science

自律運転アプリケーションのための基本的なビジョンモデルと視覚的なプロンプトエンジニアリング

迅速なエンジニアリングは、高品質で関連性のあるテキストを生成するために大規模な言語モデル（LLM）を使用する人々にとって必須のスキルになっていますテキストのプロンプトエンジニアリングは広く議論されてきましたが、視覚的なプロンプトエンジニアリングは注目される必要がある新興の分野です視覚的なプロンプトには、バウンディングボックスやマスクなどが含まれ、ビジョンモデルが関連性のある生成をするためにガイドを提供します

「プロンプトエンジニアリングの興亡：一時的な流行か未来か？」

この記事は、プロンプトエンジニアリングの概要について、その始まりから現在の状況までを提供しています

Artificial Intelligence

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チャットボットは何と言うのか？