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Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル（LMs）を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル（LLMs）の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた | DevelopersIO
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた こんにちは。CX 事業本部 Delivery 部のきんじょーです。 ここのところChatGPT と戯れてアプリを作ったり、様々なプロンプトの検証をしていましたが、言語モデルの性能を最大限に引き出すために、体系的にプロンプトエンジニアリングを学びたいと考えていました。 GitHub に「Prompt Engineering Guide」という素晴らしいリポジトリがあったので、読んで検証した内容をブログにまとめていきます。 本記事は、執筆時点の上記リポジトリの内容を元にしていますが、意訳や独自に検証した日本語のプロンプトを含みます。 上記リポジトリも絶賛開発中の段階のため、最新情報や原文が気になる方はリポジトリを直接参照してください。 目次 プ
ChatGPT Prompt Engineering for Developers - DeepLearning.AI
Learn prompt engineering best practices for application development Discover new ways to use LLMs, including how to build your own custom chatbot In ChatGPT Prompt Engineering for Developers, you will learn how to use a large language model (LLM) to quickly build new and powerful applications. Using the OpenAI API, you’ll be able to quickly build capabilities that learn to innovate and create val
各種Prompt Engineeringの日本語実例集（Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど） - Qiita
各種Prompt Engineeringの日本語実例集（Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど）Python機械学習入門ChatGPTLLM CoT、Zero-CoT、ToT、mock、ReAct、Step Back、Metacog、IEPなど、各種Prompt Engineering手法の概説と、日本語での実際のプロンプト例をまとめた記事です。 各種Prompt Engineering手法を日本語で実装したい方向けの記事となります。 本記事で取り扱う手法は以下の通りです。 項目数が多いため、記事右下の目次リンクもご活用ください。 本記事の内容 01: 通常のPrompt 02: Few-shot Learning 03: CoT（Chain of Thought） 04: 出力形式の指定方法 05: Zero-shot CoT（≒
ChatGPT Prompt Engineering for Developersまとめ｜mah_lab / 西見 公宏
めちゃくちゃ分かりやすい機械学習の講義で有名なAndrew NgさんとOpenAIのIsa Fulfordさんが無料で提供しているChatGPT Prompt Engineering for Developersというコンテンツが面白かったので、内容をまとめてみました。 （注）大規模言語モデル（LLM）を利用したアプリケーションを開発する開発者向けのコンテンツなので、ChatGPTのUIで扱うようなゴールシークプロンプトといったようなプロンプトテクニックを扱うものではないことをご承知置きください。 最も重要なポイント自身の開発するアプリケーションに適したプロンプトを開発するためのプロセスを持つこと。 インターネット上にあるような「完璧なプロンプト30選」のようなコンテンツをアテにして、1回で成功させようなんて思わないこと。もし1回目でうまくいかなくても、例えば指示が十分に明確でなかった、あ
Best practices for prompt engineering with OpenAI API | OpenAI Help Center
💡 If you're just getting started with OpenAI API, we recommend reading the Introduction and Quickstart tutorials first. Due to the way the instruction-following models are trained or the data they are trained on, there are specific prompt formats that work particularly well and align better with the tasks at hand. Below we present a number of prompt formats we find work reliably well, but feel fr
Prompt Engineering Guide Prompt engineering is a relatively new discipline for developing and optimizing prompts to efficiently use language models (LMs) for a wide variety of applications and research topics. Prompt engineering skills help to better understand the capabilities and limitations of large language models (LLMs). Researchers use prompt engineering to improve the capacity of LLMs on a
GitHub - dair-ai/Prompt-Engineering-Guide: 🐙 Guides, papers, lecture, notebooks and resources for prompt engineering
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・「Prompt Engineering 勉強会 / 2023.03.21 GPT-4 Prompt 報告会」を更新しました（最終更新日 2023.04.22） ・本資料は勉強会用に作成した突貫的な資料で絶賛 WIP であり随時更新していこうと思います。 ・誤りなどありましたらご指摘ください。
こんにちは、Choimirai Schoolのサンミンです。 【主要なアップデート】 （2022.09.11）Prompt Engineeringマガジンへのリンクを追加 0 はじめに人工知能の発達によって注目を集めている分野が「プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）」です。 AI分野で注目を集めているのが「Prompt Engineering」。言語モデルの入力文を工夫することでタスクの精度を改善する手法。GPT-3への入力文をいじるだけで精度が最大61%も爆上げしたという研究結果↓。AIが持つ本来の力を引き出すためにも英語で考えて、英語で書くのは重要🤖。https://t.co/FyzSxfasPT — sangmin.eth @ChoimiraiSchool (@gijigae) May 29, 2022 プロンプトエンジニアリングは人工知能の思考を人
ReActとは？ LLMのpromptingの方法の一つです。LLMに質疑応答させたり、意思決定させたりという場面で力を発揮するほか、外部データベースや外部APIとLLMを組み合わせる場合にも使えます。 また、LangChainでもReActの考え方は多く活用されています（エージェントなど） 今回はReActが提案された論文REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELSを細かくチェックしていきます！ 論文のソースはこちら： この記事を見て分かること CoT、ReActのノリが分かる ReActの限界と能力の向上方法について理解できる Let's Go! 元の論文の各章の内容要約＋一言コメントでまとめています。ちょっとLangChainとか齧った方なら理解できる程度のものだと思います。（内容要約が分からなかったら所感だけ見
Prompt Engineering
Date: March 15, 2023 | Estimated Reading Time: 21 min | Author: Lilian Weng Prompt Engineering, also known as In-Context Prompting, refers to methods for how to communicate with LLM to steer its behavior for desired outcomes without updating the model weights. It is an empirical science and the effect of prompt engineering methods can vary a lot among models, thus requiring heavy experimentation a
ChatGPT Prompt Engineering for Developers - DeepLearning.AI
AI Python for Beginners is a sequence of 0 connected courses. You can navigate to the other courses by clicking on the cards below Welcome to this course on ChatGPT Prompt Engineering for Developers. I'm thrilled to have with me Isa Fulford to teach this along with me. She is a member of the technical staff of OpenAI and had built the popular ChatGPT Retrieval plugin and a large part of her work h
courses/prompt_engineering_interactive_tutorial at master · anthropics/courses
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Prompt engineering techniques with Azure OpenAI - Azure OpenAI Service
This guide will walk you through some advanced techniques in prompt design and prompt engineering. If you're new to prompt engineering, we recommend starting with our introduction to prompt engineering guide. While the principles of prompt engineering can be generalized across many different model types, certain models expect a specialized prompt structure. For Azure OpenAI GPT models, there are c
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル（LMs）を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル（LLMs）の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
ChatGPTなどの自然言語対話型AIに問い合わせる際に、精度の高いアウトプットが得られるように、質問文（プロンプト）を構築する技術を「プロンプトエンジニアリング」と呼ぶ。このプロンプトエンジニアリングに関する体系だった解説資料として、DAIR.AIがオープンソースとして公開しているPrompt Engineering Guideが知られているが、このほどmaximum80氏が翻訳したこの資料の日本語訳が本家のサイトにマージされ、日本語版として公開された。 【朗報！】プロンプトエンジニアリングガイドの日本語翻訳、無事公式にマージされ、誰でも日本語でガイドを読める状態に。https://t.co/YqFIhYdJ8g — まっくすさん(新田章太) / Givery取締役 / 人事管掌役員 / エンジニア採用育成支援 (@maximum_80) April 5, 2023 プロンプトエンジニア
OpenAIのPrompt Engineering Guideでより良い結果を得るプロンプトエンジニアリングを学ぶ
11/6のOpenAI DevDayの後、Prompt Engineering GuideもDocumentカテゴリーとして閲覧できるようになっています。 正直、今までちゃんとこのOpenAIのPrompt Engineering Guideを読んでいませんでした。 LLMモデルについて深く学んでこなかったエンジニアなので、ガイドを読むには特別な知識が必要なのでは？と敬遠してしまっていました。 今回は何となく書いていたプロンプトから、より良い結果を得るプロンプトへレベルアップするべく学び直してみました。 Prompt Engineering Guideのプロンプトを日本語で試したり、自分なりに応用して実践してみます。 概要 OpenAIのPrompt Engineering Guideの冒頭で、プロンプトを書く前に考えるべきことが書かれています。 より良い結果を得るための6つの戦略 明確な
Prompt engineering is the process of structuring an instruction that can be interpreted and understood by a generative AI model.[1][2] A prompt is natural language text describing the task that an AI should perform.[3] A prompt for a text-to-text language model can be a query such as "what is Fermat's little theorem?",[4] a command such as "write a poem about leaves falling",[5] or a longer statem
Prompt Engineering Guide
Prompt Engineering Guide Last updated on August 7, 2024 by Sander Schulhoff Welcome to Learn Prompting's Introductory Course on Generative AI and Prompt Engineering! Generative AI is the world's hottest buzzword, and we have created the most comprehensive (and free) guide on how to use it. This course is tailored to non-technical readers, who may not have even heard of AI, making it the perfect st
ChatGPT API と遊びながら学んだ Prompt Engineering のメモ | Offers Tech Blog
Offers を運営している株式会社 overflow の あほむ でございます。 猫も杓子も ChatGPT 先日、話題の ChatGPT が API で公開されたことによって、様々な既存処理との統合が容易になりました。プログラミングを嗜める層からすると Web UI と比べると一気に "遊びやすく" なったのではないでしょうか。 多聞に漏れずわたくしも HTTP で叩けるならばとウキウキで ChatGPT API を叩いて遊んでおりました。 gpt-3.5-turbo まじでレスポンス早いので良いですね。 API Example OpenAI に登録後 API Key を取得して Top-Level Await をサポートする JavaScript 実行環境で下記を叩けばすぐ試せます。手っ取り早いのは Web ブラウザの DevTools の Console にコピペして実行することで
Since ChatGPT dropped in the fall of 2022, everyone and their donkey has tried their hand at prompt engineering—finding a clever way to phrase their query to a large language model (LLM) or AI art or video generator to get the best results (or sidestep protections). The Internet is replete with prompt-engineering guides, cheat sheets, and advice threads to help you get the most out of an LLM. In t
Don’t have a first draft prompt? Try the prompt generator in the Anthropic Console! When to prompt engineer This guide focuses on success criteria that are controllable through prompt engineering. Not every success criteria or failing eval is best solved by prompt engineering. For example, latency and cost can be sometimes more easily improved by selecting a different model. Prompt engineering is
View a PDF of the paper titled Large Language Models in the Workplace: A Case Study on Prompt Engineering for Job Type Classification, by Benjamin Clavi\'e and Alexandru Ciceu and Frederick Naylor and Guillaume Souli\'e and Thomas Brightwell View PDF Abstract:This case study investigates the task of job classification in a real-world setting, where the goal is to determine whether an English-langu
Best practices for prompt engineering with the OpenAI API | OpenAI Help Center
Due to the way OpenAI models are trained, there are specific prompt formats that work particularly well and lead to more useful model outputs. The official prompt engineering guide by OpenAI is usually the best place to start for prompting tips. Below we present a number of prompt formats we find work well, but feel free to explore different formats, which may fit your task better.
GitHub - microsoft/promptbase: All things prompt engineering
"Can Generalist Foundation Models Outcompete Special-Purpose Tuning? Case Study in Medicine" (H. Nori, Y. T. Lee, S. Zhang, D. Carignan, R. Edgar, N. Fusi, N. King, J. Larson, Y. Li, W. Liu, R. Luo, S. M. McKinney, R. O. Ness, H. Poon, T. Qin, N. Usuyama, C. White, E. Horvitz 2023) @article{nori2023can, title={Can Generalist Foundation Models Outcompete Special-Purpose Tuning? Case Study in Medici
Prompt-Engineering-Guide/guides/prompts-advanced-usage.md at main · dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
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"Prompt Engineering" emerged from the growth of language models to describe the process of applying prompting to effectively extract information from language models, typically for use in real-world applications. A lot of people who claim to be doing prompt engineering today are actually just blind prompting.1 "Blind Prompting" is a term I am using to describe the method of creating prompts with a
GitHub - brexhq/prompt-engineering: Tips and tricks for working with Large Language Models like OpenAI's GPT-4.
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日本語で解説！Best practices for prompt engineering with OpenAI API
ChatGPTのプロンプトエンジニアリングのベストプラクティス 毎日使っているChatGPT。もっと自在に扱いたいと思いませんか？ OpenAIのJessica Shiehさんが提供するプロンプトエンジニアリングのベストプラクティス「Best practices for prompt engineering with OpenAI API」を、今回は日本語で分かりやすく解説します。 私自身もこれまでプロンプトに関して試行錯誤してきましたが、このベストプラクティスを学ぶことで、自分の知らない部分がまだまだあることに気付きました。これを機に、今後のChatGPT利用でさらに効果的なプロンプト作成ができるようになることを目指します。 1. 最新のモデルを使う 1.Use the latest model For best results, we generally recommend using
ChainForge: A visual programming environment for prompt engineering
⛓ ChainForge ChainForge is an open-source visual programming environment for prompt engineering. With ChainForge, you can evaluate the robustness of prompts and text generation models in a way that goes beyond anecdotal evidence. We believe prompting multiple LLMs, comparing their responses and testing hypotheses about them should be not only easy, but fun. To learn more, read our documentation. T
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Prompt Engineering Guide – Nextra
Prompt Engineering Guide – Nextra
宮脇+'23 - Prompt Engineering サーベイ
これから、"Prompt Engineering"の話をします…｜Sangmin Ahn
【Prompt Engineering】LLMを効率的に動かす「ReAct」論文徹底分解！😎
Prompt Engineering Guide – Nextra
「Prompt Engineering Guide」の日本語訳が公式サイトにマージ | gihyo.jp
Prompt engineering - Wikipedia
AI Prompt Engineering Is Dead
Prompt engineering overview - Anthropic
Large Language Models in the Workplace: A Case Study on Prompt Engineering for Job Type Classification
Prompt Engineering vs. Blind Prompting
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b.hatena.ne.jp
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