大規模な言語モデルにおいてコンテキスト学習を活用するためのプロンプトエンジニアリング

プロンプトエンジニアリングのためのコンテキスト学習

LLMをトレーニングせずに最大限に活用するためのテキストプロンプトの修正方法

大規模言語モデルはますます使用され、そのスキルは驚くほどです。彼らの成功の一部は、少数の例から学習する能力であり、これはインコンテキスト学習として知られる現象です。前の記事では、それが何であり、どこから来るのかについて詳しく説明しましたが、今度はその真の力を活かす方法を学びます。

インコンテキスト学習について知っておくべきことすべて

何であり、どのように機能し、大規模言語モデルを強力にする要素は何か

towardsdatascience.com

この記事はさまざまなセクションに分かれており、各セクションでは次の質問に答えます：

• インコンテキスト学習の簡単な復習
• モデルとのやり取りはどのように行われますか？どの要素を挿入するべきですか？プロンプトを変更することで回答に影響を与えることができますか？
• ICLのモデルの能力をどのように向上させることができますか？ゼロショットまたはフューショットプロンプティングとは何ですか？Chain-of-thought（COT）またはゼロショットCOTとは何ですか？COTから最大の効果を得るにはどうすればよいですか？なぜLLMはCOTの推論を実行できるのですか？
• 思考のツリーとは何ですか？
• このプロセスを自動化することはできますか？

記事の最後に参考文献のリストをご確認ください。さらにトピックを深めるためのいくつかの提案も提供しています。

• 「Open Interpreterに会ってください：OpenAIのコードインタプリタのオープンソースのローカル実行実装」
• 「RunPodを使用した生成的LLMsの実行 | サーバーレスプラットフォーム」
• 「Amazon SageMaker JumpStartを使用して、Generative AIとRAGを活用して安全なエンタープライズアプリケーションを構築する」

LLM、インコンテキスト学習、そしてその背後の魔法

大規模言語モデルは、最近の数か月間の話題となっています。Chat-GPTは世界を驚かせ、その能力に世界は驚嘆しました。その成功は、最も驚くべき振る舞いの一つであるインコンテキスト学習（ICL）に基づいています。

では、それは何ですか？

インコンテキスト学習は、デモンストレーション形式のわずかな例だけを与えられた言語モデルがタスクを学習するためのパラダイムです。（出典）

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