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プãƒãƒ³ãƒ—トエンジニアリング Large Language Model（以é™LLM）ã®ãƒ—ãƒãƒ³ãƒ—トエンジニアリングã€è‰²ã€…テクニックãŒã‚ã‚‹ã®ã§ã™ãŒã€å…¨ç„¶åå‰ã¨å†…容ãŒä¸€è‡´ã—ãªã„ã®ã§ä¸€åº¦è‡ªåˆ†ãªã‚Šã«ã¾ã¨ã‚ã¦ã¿ã‚‹ã“ã¨ã«ã—ã¾ã—ãŸã€‚ ãã‚‚ãã‚‚ã€LLMOps：基盤モデルã«åŸºã¥ãアプリケーション開発ã®ãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ãƒ•ãƒãƒ¼ã«ã‚ˆã‚‹ã¨ã€LLMã®é–‹ç™ºã«ã¯ä»¥ä¸‹ã®3ã¤ã®ã‚¢ãƒ—ãƒãƒ¼ãƒãŒã‚ã‚‹ã¨ã®ã“ã¨ã§ã™ã€‚ LLMOps：基盤モデルã«åŸºã¥ãアプリケーション開発ã®ãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ãƒ•ãƒãƒ¼ã‚ˆã‚Šå¼•ç”¨ 本記事ã§ã¯ãã®ä¸ã®ã€In-Context Learningã«ã¤ã„ã¦ï¼ˆè¦ã¯ã€ãƒ—ãƒãƒ³ãƒ—トを工夫ã—ã¦ãªã‚“ã¨ã‹ã—ã¾ã—ょã†ã¨ã„ã†ã‚¢ãƒ—ãƒãƒ¼ãƒï¼‰ã®ã¿è¨˜è¼‰ã—ã¾ã™ã€‚ãã—ã¦ã€æ›´ã«In-Context Learningã‚’ã€ã“ã®è¨˜äº‹ã®å†…容ã§åˆ†é¡žã—ãŸå›³ã‚’以下ã«ç¤ºã—ã¾ã™ã€‚ ã“ã“ã§å‡ºã¦ãã‚‹In-Context Learningã®ãƒ†ã‚¯ãƒ‹ãƒƒã‚¯ã€çµæ§‹åå‰ãŒã‚«ãƒƒã‚³ã„ã„ã¨ã„ã†ã‹ã€ä»°ã€…ã—ã„ã‚“ã§ã™ã‚ˆã。
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ã€ChatGPT】プãƒãƒ³ãƒ—トパターンã¾ã¨ã‚ - Qiita
ã¯ã˜ã‚ã¾ã—ã¦ã€sonesuke(https://twitter.com/sonesuke)ã§ã™ã€‚ LLMã«ã©ã£ã·ã‚Šãƒãƒžã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ TL; DR 16ã®ãƒ—ãƒãƒ³ãƒ—トパターンを日本語ã®ä¾‹ã‚’ã¤ã‘ã¦ã€ã¾ã¨ã‚ã¦ã¿ãŸã€‚ èªã‚“ã è«–æ–‡ã¯ã“れ。 https://arxiv.org/pdf/2302.11382.pdf より高度ãªãƒ—ãƒãƒ³ãƒ—トエンジニアリングã®è©±é¡Œã¯ã“ã¡ã‚‰ プãƒãƒ³ãƒ—トパターン 1. メタ言語パターン: The Meta Language Creation ã„ã¤ä½¿ã†ã‹ï¼Ÿ 自然言語ã§ã¯ãªã„æ–¹ãŒã€ã‚ˆã‚Šç°¡æ½”ã§æ˜Žç¢ºã«è¡¨ç¾ã§ãã‚‹ã¨ã プãƒãƒ³ãƒ—トコンセプト 例 原文プãƒãƒ³ãƒ—ト “From now on, whenever I type two identifiers separated by a “→â€, I am describing a graph. For example, “a → b†is des
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