「LLM（法務修士）のプロンプトアーキテクチャについて話し始める時期ですか？」

「LLM（法務修士）におけるプロンプトアーキテクチャの重要性とは？」

プロンプトエンジニアリングからプロンプトアーキテクチャへ

要約する。

それは一つの言葉から始まりました。結果に満足していなかったので、もう一度試しました。

記事の最も重要なポイントを要約してください。

プロンプトエンジニアリングは、より具体的なプロンプトの方が良いことを教えてくれます。

• ノースウェスタン大学の研究者は、AIのエネルギー使用量を99％削減したオフグリッド医療データの分類のための画期的な機械学習フレームワークを提案しました
• GoogleシートのAI搭載ソリューション「スマートフィル」によるデータ処理の革新
• 「Pythonを使用して美しい折れ線グラフを作るための5つのステップ」

記事で述べられた最も重要な議論を3つ特定し、提供された証拠に基づいて筆者の議論の強さを評価します。議論がより強く、説得力があると感じるポイントはありますか？

時間の経過とともに、私たちはより良い回答を提供するために、お気に入りのLLMsにガイドするための詳細を含めることを学びました。

プロンプトエンジニアリングのテクニックは、より複雑で緻密なシステムに進化しており、しばしば多くの構成要素から成り立っています。プロンプトエンジニアリングの定義は、このような複雑なシステムを定義するのに制約があるかもしれません。

この記事では、LLMsと接続する多構成要素システムに対して、より正確な名前を提案したいと思います:

プロンプトアーキテクチャ。

プロンプトエンジニアリングの歴史

現代の言語モデルは、わずかな例を見ても新しいタスクに取り組む驚くべき能力を発展させました。この能力はコンテキスト学習と呼ばれ、プロンプトエンジニアリングが非常にうまく機能する主な理由です。

研究者は、コンテキスト学習が、事前学習によってモデルに言語タスクに必要な一般的なスキルを教えることで機能すると考えています。そして、テスト時には、パターンを認識し、スキルを適用するだけです。より大きなモデルはこれをより良く行い、さまざまな自然言語タスクに驚くほど適応性があります。[2]

以前は、新しいタスクに対して言語モデルを微調整するために数千ものラベル付きの例が必要でした。しかし、コンテキスト学習では、モデルにタスクの説明をそのコンテキストウィンドウで与えることができます…

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!