プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）とは？：AI・機械学習の用語辞典 用語「プロンプトエンジニアリング」について説明。チャットAI（大規模言語モデル）や画像生成AIなどの生成系AIで、より望ましい返答テキストや画像などが生成されるように、ユーザーがAIモデルに入力する質問や指示のプロンプト（＝テキスト）を工夫することを指す。

functions { real partial_sum_lpmf( array[,] int big_matrix, int start, int end, array[,] vector word_embedding, array[] vector word_context ){ vector[end - start + 1] lambda; int count = 1; for (i in start:end){ lambda[count] = word_embedding[big_matrix[count, 2], big_matrix[count, 1]] ' * ( word_context[big_matrix[count, 3]] + word_context[big_matrix[count, 4]] + word_context[big_matrix[count, 5]

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IDチームの前田です。以前紹介したAzure ChatGPTがGitHub上で公開直後に非公開になっていましたが、大幅にアップデートされて、「Azure Chat」と名称を変更しGitHubで公開されたので、再びローカル環境で動かしてみました 三行まとめ Microsoft製のエンタープライズ向けのPrivate ChatGPTがAzure Chatと名称を変更し、機能のアップデートされて再度公開されたので、ローカルマシン(M2 Macbook Pro)で動かしてみました Azure ChatGPT検証時に問題となっていた日本語入力の不具合は解消済 日本語入力の不具合が解消されたので、ようやく業務用途で検証が可能になりました Azure Chat とは Microsoft製のAzure OpenAIを利用したエンタープライズ向けのAIチャットです 2023年08月にGitHub上で公開され

はじめに 結論 背景 課題 Fine-tuning とは？ Data の準備 Fine-tuning を実施 結果 おわりに 参考 はじめに こんにちは、DROBE の都筑です。 みなさん LLM 使っていますか。今回は GPT-3.5-turbo の Fine-tuning の事例を紹介します。 結論 GPT-4 を利用して得られたデータを使って GPT-3.5-turbo を Fine-tuning する事で、特定のタスクに関しては GPT-4 相当の性能が出る事が確認できた GPT-4 利用時点で使っていたプロンプトをそのまま使った場合の性能が一番高く、token 節約のためにプロンプトの省略をすると性能が劣化した 背景 LLM を利用したサービスの開発において、OpenAI を利用する場合にはモデルの選択肢がいくつかあります。2023年9月現在では、GPT-4 と GPT-3.5-

「ChatGPT」に代表される生成AIの基盤技術である大規模言語モデル（以下、LLM）の開発競争に注目が集まっている。現状では、ChatGPTを開発したOpenAIやGoogleなどの海外企業が先行しているが、日本でも日本語処理を重視したLLMを開発する動きが本格化してきた。 日本学術会議が日本情報学研究所（以下、NII）との共催で2023年9月14日に開催した公開シンポジウムで、その代表的な動きが明らかになった。今回はその内容を取り上げ、「日の丸LLM」の可能性を探る。 「日の丸LLM」研究開発プロジェクトは何を目指すのか 「生成AIの課題と今後」と題して開かれたそのシンポジウムから、NII所長の黒橋禎夫氏（日本学術会議連携会員、京都大学特定教授）による「大規模言語モデルを研究する基盤：LLM-jp」と題した講演内容のエッセンスを以下に紹介する。

甘粛省積石山県に住む張娟さんは今年5月、大規模言語モデル（LLM）用のデータのタグ付け（アノテーション）の仕事を始めた。彼女は24歳、短大卒だ。積石山県は経済発展の遅れた地域で、2022年の住民1人当たりの可処分所得は年間2万6258.5元（約53万円）、月平均は2188.2元（約4万4000円）で、農村部になるとさらに低い。しかし、アノテーションの仕事をする張さんは月給の平均が7000元（約14万円）に達し、時には1万元（約20万円）を超えることもある。 大規模言語モデルの訓練に使用するデータのタグ付けは今年中国で大きな注目を集めた職業だ。あらゆるものをタグ付けし、そのタグをもとにAIが深層学習する。アノテーターとはこのタグ付けをする人のことだ。 簡単なタグ付けは技術的に難しくない。例えば、張さんの仕事は写真の中に鳥や自動車が写っているか、録音の中にどんな言葉があるか、医学関係の映像の中

Next.jsの開発元として知られるVerelは、生成AIに対して自然言語のプロンプトを与えることでWebのユーザーインターフェイスを自動生成してくれるサービス「v0」をプライベートアルファ版として公開しました。 v0 by Vercel Labs Generate UI with simple text prompts. Copy, paste, ship. Explore the prompt library and join the waitlist today.https://t.co/yaDdOfnOaJ — Vercel (@vercel) September 14, 2023 v0の作例として公開されている、プロンプトから生成されたUIをいくつか見てみましょう。 下記は「A dashboard for saas app」（SaaSのダッシュボードを作って）というプロンプトで生

生成 AI を身近に体験いただける Bard の最大の利点のひとつは、ユーザーのニーズに合わせた回答を提供できることです。たとえば、旅行の計画を作成してもらったり、メールの文章を作成してもらったり、子供たちに科学の問題を説明するのを手伝ってもらったりすることができます。さらに、今回のアップデートにより、アイデアをより簡単に実現できるように、Bard の回答のカスタマイズが更に向上しました。本日より、Bard の高性能なモデルを公開します。これまで英語で提供してきた機能をより多くの言語や国に拡大するほか、より役立つ回答を提供できるよう、Bard を Google のアプリやサービスと統合します（英語のみ対応）。また、「Google で検索」機能を改善し、回答をダブルチェックできるようにしました。 複数機能を多言語・多地域で Google は責任を持って Bard の開発を続けており、これまで

Googleの無料AI｢Bard｣に大アプデ：画像認識、シェア機能、そして待望のメールアクセス2023.09.19 20:3061,317 西谷茂リチャード 加熱するAI開発レース。勝者はユーザー？ GoogleのAIツール｢Bard｣が大規模アップデートされ、かなり便利そうな新機能がいくつか備わりました。アップデートの概要をご紹介します。 Googleレンズで画像認識Bardとのやり取りを、画像からスタートできるようになりました。 ｢Google レンズ｣を使っていて、写っているものに関する詳しい情報やその説明文を求めるとき、Bardに分析を頼めます。たとえば花や建物をGoogle レンズで撮影して、Bardと掘り下げるといった使い方です。 また、レンズを使っていないときのやり取りにも画像が入り込むようになりました。動物について聞いてみたら画像付きの説明が返ってくる、みたいなイメージにな

Google Japanは9月19日、Googleの生成AIチャット「Bard」の新機能としてGmailやGoogle ドライブなどのGoogleアプリの拡張機能を発表した。Bardがユーザーの指示に従い、ユーザーのGmailやドライブ内のファイルなどを参照し、回答を生成するという。まずは英語で提供を始める。 Gmail、Google ドライブ、Google ドキュメント、Google マップ、YouTubeなどのアプリ群に対応。一つの会話内で各アプリと連携できるという。 この拡張機能はいつでも無効にできる他、アプリ内の各コンテンツが「人間のレビュー担当者に閲覧されたり、広告を表示するために使用されたり、モデルをトレーニングするために使用されたりすることはない」と説明。個人情報の保護に取り組んでいるとしている。 この他、英語向けに先行公開していた機能を日本を含む40以上の言語・地域に拡大す