Prompt Engineering
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Prompt Engineering
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プロンプトの Instruction, Context, Style ブロックの使い方を解説します。
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プロンプトの Template ブロックの使い方を解説します。
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プロンプトの Goal ブロックの使い方を解説します。
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プロンプトの Negative Prompt ブロックの使い方を解説します。
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プロンプトの Background Information ブロックの使い方を解説します。
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プロンプトの Persona, Target Audience ブロックの使い方を解説します。
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プロンプトの その他のブロックを解説します。
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マインドマップを使ったプロンプトブロックのデザイン方法を紹介します。
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大規模言語モデル(LLM)の概念を解説します。
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LLMでどのように情報が生成されるのか解説します。
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Temperatureについて解説します。
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ChatGPTとPlaygroundの違い、それぞれの用途などを解説します。
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Temperature設定値の違いによる、生成される回答の変化についてテスト・考察します。
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Top-pについて解説します。
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Top-p設定値の違いによる、生成される回答の変化についてテスト・考察します。
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場面に応じたTemperatureとTop-p設定値の違いを紹介します。
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効率的に情報生成するために、避けるべき”情報迷子”について解説します。
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Prompt workflowテスト用のタスクを定義します。
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Chain-Of-Thoughtについて解説します。
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Generated Knowledgeについて解説します。
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Prompt workflowとは何か、解説します。
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Prompt workflow 実行テストです。
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Prompt workflow 実行テストです。
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Prompt workflow 実行テストです。
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Prompt workflow 実行テストです。
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Single prompt で生成した情報と、Prompt workflow で生成した情報を比較します。
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Prompt workflowの中間ステップを定義する方法を紹介します。
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GPTsとは何か、解説します。
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GPTsを利用する方法を解説します。
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GPTsの作り方を解説します。
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効果的なインストラクションの書き方を解説します。
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Knowledge Base を活用して、GPTsをファインチューニングする方法を解説します。
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GPTsを公開する方法を解説します。
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Code intepreter (コードインタプリター)とは何か、解説します。
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Code interpreterでできることを紹介します。
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Code interpreterを使って文字数をカウントする方法、指定文字範囲で情報を生成する方法を解説します。
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Code interpreterを使って、ダウンロード可能なファイルを生成する方法を解説沁み明日。
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Code interpreterを使った数学演算の例を紹介します。
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Code interpreterを使ったデータ分析例を紹介します。
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Code interpreterを使ってデータを可視化する(グラフ化)する方法を解説します。
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Code interpreterを使ってシミュレーションを実行する方法を解説します。
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Code interpreterを使ったテキスト処理(正規表現の使い方、テキストの書き換え)の例を紹介します。
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外部アプリと連携するためのAPIについて、分かりやすく解説します。
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ChatGPTとGoogleシートの連携例を紹介します。
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プログラミングを使わずにChatGPTと外部アプリを連携する方法の概要を解説します。
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Pabbly Connectへの初期登録の方法を解説します。
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Pabbly Connectの各種画面を解説します。
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ChatGPTとGメールの連携例を解説します。
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Pabbly Connectでのタスクのカウント方法、およびZapierプラットフォームとの比較を行います。
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アメリカで働くプロセス&プロンプトエンジニア、元国立大学准教授。15年に渡り大学で半導体材料研究開発を実施。
2018年に外資系企業に転職、2019年に米国本社よりスカウトされ渡米。現在はアメリカの企業でエンジニアとして、AIチップの半導体量産プロセス開発を担う。
プロンプティングスキルやAI技術を、日常生活やビジネスに有効利用するノウハウ等を、The AiSprintニュースレターなどで発信中。
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