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※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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。
一人ユニット「クジラ飛行机」名義で活動するプログラマー。代表作に、テキスト音楽「サクラ」や日本語プログラミング言語「なでしこ」など。2001年オンラインソフト大賞入賞、2004年 IPA未踏ユースのスーパークリエイター認定、2010年 IPA OSS貢献者賞受賞。技術書も多く執筆しており、HTML5/JS・PHP・Pythonや機械学習・アルゴリズム関連の書籍を多く手がけている。
※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。
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内容がわかりやすい良い本
なのですが，この本は紙で読むことを前提としているように見えます.パソコンやタブレットのような大画面で読むことが前提のもので字の大きさからスマフォのような小さな画面では読めないでしょうが，そういうこと以前の問題として例題のデータなどが二次元バーコードで引けるようになっています.普通にパソコン上で読んでいるとこれらの例題結果は無視せざるを得ません.この点が減点要因です.せめて文字でURLをそれぞれちゃんと書いておいてくれればいいのですが，最初のほうのページに一応あるファイルのURLもそのままクリックでは開けませんでした.マウスでのURLコピーもできなかったのでちょっと引く気になれません．
Posted by ブクログ
本書を読んで学んだこと３つ。
①大規模言語モデル（LLM）が得意としていることの一つとして、「文章の要約」が挙げられていた。ただ、要約する際には誰のために、何のために要約するのかを指示することが大切である。たとえば、ブログの要約を読者に向けて発信する目的なら、なるべく最後まで読み進めて欲しいため結論をなるべく後ろに持ってくるようにするといったことである。一方で偉い先生が書いた論文を自分が読みたいのであれば、平易な言葉で論文のポイントをはっきりと要約してもらうといった具合である。これらのように、要約に対する目的をしっかり指示してあげることで要約の精度がグッと上がる。あとは何文字で要約して欲しいのか、文量を指定してあげることも使いこなす上で覚えておきたい。
②LLMは英語に翻訳して指示すると応答精度が上がる。
これは初めて知った驚き。理由は機械学習段階で英語を元に学習してるから。推論能力も上がるし、使用トークン数も抑えれるらしい。これからは日本語での指示に曖昧な答えが返ってきたら、英語で指示してみる。
③LLMの思考を刺激する魔法の言葉がいくつもある。例えば「水平思考で考えて」、「批判的思考で考えて」などである。これらの言葉を覚えてるかどうかで、より高度な回答を得られることになるので、便利用語として覚える。
おまけとして精神論的な言葉もLLMの解答精度を上げてくれるという。例えば「自分を信じて限界を超えてください」、「努力は報われます」といった言葉である。もうAIではなく、後輩を勇気付けるかのように、付き合っていく。
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