
古川渉一 (著), 荻原優衣 (著)
話題の対話型AI「ChatGPT」では、APIと呼ばれる、ChatGPTをアプリケーションに組み込んで利用するためのしくみが公開されています。ChatGPTのAPIを活用することで、ChatGPTを他のアプリケーションと連携でき、ブラウザ版のChatGPTを単独で使うよりも幅広い活用が可能になります。たとえば「音声認識サービスと連携し、会話の音声データを文字起こししてChatGPTで要約する」「Google検索の結果を取得して、ChatGPTでニュース記事を作成する」といった処理ができます。本書では、Pythonの具体的なコードを示しながら、ChatGPT APIを活用したサービスを実装する方法を解説します。ChatGPTの回答を細かく制御できる「パラメータ」の利用方法についても紹介するため、ChatGPTをカスタマイズして使うことが可能になります。 |
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クジラ飛行机 (著)
“生成AIの使いこなしにぐっと差がつく!
本書は、ChatGPTをはじめとする「大規模言語モデル」から、望んだ回答をうまく得るための「プロンプトエンジニアリング」を網羅的にまとめた書籍です。
大規模言語モデルの応答能力を改善・向上させるテクニックはさまざまな研究によって明かになっています。本書では、そのような改善方法について、基本的なものから複雑なものまで紹介します。
一般的な業務で大規模言語モデルを使い方にも、アプリ開発などで使いたいエンジニアの方にも役立つように、幅広い内容をカバーしています。
後半では、大規模言語モデルのAPIを利用する方法も紹介します。最後の章では高度なプロンプトエンジニアリングの手法を組み込んださまざまなプログラムの例を掲載しています。
対象となる大規模言語モデルは、人気のChatGPT(3.5/4)をはじめ、Google Gemini、Anthropic Claude、Microsoft Bingチャット、オープンソースの大規模言語モデル(Llama 2など)です。
※大規模言語モデルの回答の一部や使い方については、紙面ではなく特典Webサイトで掲載している場合があります。
本書を通して、いろいろな言語モデルで活用できる汎用的な技術を身につけましょう。
Chapter1 プロンプトエンジニアリングと大規模言語モデル
Chapter2 プロンプトエンジニアリング入門
Chapter3 大規模言語モデルの基本タスク
Chapter4 Few-shotプロンプトと性能向上のテクニック
Chapter5 テンプレートを使った10倍役立つプロンプト集
Chapter6 Web APIとオープンLLMの使い方
Chapter7 AGIを目指した高度なプロンプトエンジニアリング |
続きを読む 大規模言語モデルを使いこなすためのプロンプトエンジニアリングの教科書 →
ChatGPTの登録名、、、自分だけで使っている分については全く問題なく、気にすることもなかったのですがアプリを公開する際に「おやおや」と思いまして、試行錯誤してみました。
調べてみても、UIが変わっていて、うまく対応できなかったこともあり、共有します!
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Adventure and Innovation! Amazing Quest!