![有意義な輪読会を開催し続けるコツ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/01b97e3bde5d6dcef06ecf63241c27d674b62660/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.lycorp.co.jp%2Fstatic%2F6840a8abc30988eb325618fbfc3bf9a7%2F7d66e%2F1701322327877.png)
OpenAIのサイトを眺めていたら、Prompt Engineeringのマニュアルが出来ていましたので、自身のメモ用として纏めてみました。 https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering プロンプトエンジニアリングのマニュアル構成は6つの戦略からなっております。 明確な指示を書く 参照テキストを提供する 複雑なタスクを簡単なサブタスクに分割する モデルに「考える」時間を与える 外部ツールを使用する システマティックに変更をテストする 言語定義として、戦略と戦術の違いは、戦略は、具体的な目標や計画であり、それらを実現するための具体的アクションが戦術です。 1.明確な指示を書く 戦術としては、以下があります。 質問を詳細にせよ ペルソナを設定せよ デリメーターを使用せよ 複雑なタスクのためにステップを踏め 例を与えよ 回
キーワードベースで情報収集をしているという下記の記事を読みました。私も似たようなことをしているのですがキーワードは使わない方法でニュースの収集をしていて、そのほうがLLMを活用できていると思うのでその方法を紹介します。 forest.watch.impress.co.jp キーワードではなく自分の目的や関心を伝える 以前私が手動でやっていたのはRSSリーダーにサイトを登録して、記事のタイトルと概要を読んで気になる記事を開いて読むということでした。こういうときに人間はキーワード検索をしていません。何をしているかというと自分の目的や関心があって、それに関連する記事をピックアップするということです。それと同じようなことをさせようというのが今回紹介する方法です。 ポイントは今回の場合は私の所属する会社について情報をプロンプトで与え、それに関連するニュースが何かをLLMに考えさせることです。 今回の
データドリブンにプロダクトを改善していきたい、とはどんなプロダクトマネージャーでも志すことですが現実には上手く行かないこともあると思います。その時に、参考になる動画を見つけたので紹介します。 Product School のチャンネルで公開されている Webinar: Top 10 Digital Analytics Mistakes by Amplitude's Adam Greco and WillowTree's Jeremy Stern です。登壇者の Adam Greco さんは Amplitude という分析プラットフォームの Product Evangelist 、 Jeremy Stern さんは WillowTree というプロダクトでのデータ活用を支援するコンサルティングサービスの Director of Product Analysis を担当されています。動画の見ど
きっかけ 落合陽一氏がfewshotを公開していたので落合陽一AIなるものを作って遊んでいたが どこまでがGPT-4の標準出力で、どこまでがfewshotによる影響なのか知りたくなった。 まずは差分を測る GPT-4に素直に聞いてみる 思考パターンを述べてもらう 落合陽一の思考パターンを確認する 抽象化 思考パターンを抽象化して、列挙してもらう 原子的な概念に落とし込む それぞれの特性を原子的な概念や言葉に落とし込むと、以下のようになります。 相互関連性と統合性: 連携、一体化、融合 融合的思考: 総合的、多面的、相補性 創造性と革新性: 創出、新規性、突破 伝統と現代の融合: 適合、連結、混成 形状と流動性の探求: 変形、移行、流動 可視と不可視の間の探索: 潜在性、探究、視覚化 哲学と科学の交差: 理論、体系、分析 プレイフルな探求: 遊び、探検、好奇心 結合と相互作用の理解: 相互依
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