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📘 開発者のための ChatGPT の概要
🎯 要点:
講師: Isa Fulford、OpenAI 技術スタッフ。
焦点: ソフトウェア開発での LLM の活用。
LLM の種類:
Base LLM : 大きなデータセットから次の単語を予測します。
命令に合わせて調整された LLM : 命令に従うようにトレーニングされ、実際の使用法に合わせて調整されています。
🔑 技術用語:
LLM (大規模言語モデル)
API（アプリケーションプログラミングインターフェース）
RLHF (ヒューマンフィードバックからの強化学習)
🎩 ヒント:
明確で具体的なプロンプト。
反復的なプロンプト改良。
調整と安全性を向上させるために、命令に合わせて調整された LLM を利用します。
📗 プロンプトのガイドライン
🎯 要点:
原則:
明確で具体的な指示。
モデルに考える時間を与えます。
戦術:
わかりやすくするために区切り文字を使用します。
構造化された出力 (JSON など) をリクエストします。
タスクを完了する前に条件を確認してください。
スタイルの一貫性を保つための数ショットのプロンプト。
🔑 技術用語:
JSON (JavaScript オブジェクト記法)
区切り文字 (テキストを区切るために使用される記号)
🎩 ヒント:
より詳しいコンテキストを示すための長いプロンプト。
数回のプロンプトの例を使用します。
構造化された出力により解析が容易になります。
📕 反復的なプロンプト開発
🎯 要点:
プロセス: より良い結果を得るためにプロンプトを繰り返し調整します。
例: 製品ファクトシートの要約。
最初のプロンプトが長すぎます。より短く、より正確なプロンプトに修正されました。
技術的な詳細や特定のリクエストに合わせて調整されています (製品 ID の追加など)。
🔑 技術用語:
機械学習
エラー分析
🎩 ヒント:
大まかなプロンプトから始めて、出力に基づいて絞り込みます。
ターゲットを絞った応答の長さまたは形式の要件を指定します。
📒 テキストの要約
🎯 要点:
ユーティリティ: 効率化のために膨大なテキストを要約することの価値を強調します。
方法: 製品レビューや長い記事など、特定のビジネス ニーズに合わせたさまざまなコンテンツ タイプをすばやく要約するための ChatGPT の使用方法を紹介します。
🔑 技術用語:
JSON (JavaScript オブジェクト記法)
電子商取引
🎩 ヒント:
特定の部門のフィードバック (配送、価格) に合わせて要約を調整します。
焦点を絞ったフィードバックのために、一般的な要約ではなく重要な情報を抽出します。
📓 テキストからの推測
🎯 要点:
分析タイプ: 感情分析、感情識別、トピック抽出。
ユーティリティ: 従来の機械学習ワークフローを使用せずに複雑なテキスト分析を実行する ChatGPT の機能を示します。
🔑 技術用語:
NLP (自然言語処理)
ゼロショット学習
🎩 ヒント:
単一単語の応答または JSON を使用して処理を容易にします。
さまざまなプロンプトを試して、特定のデータ ポイントの抽出を調整します。
📔 テキストの変換
🎯 要点:
機能: 翻訳、口調の変更、形式変換 (JSON から HTML など)、スペルおよび文法チェック。
アプリケーション: 言語を越えたコミュニケーションの強化、さまざまな視聴者向けのコンテンツの適応、データ形式の変換、およびテキストの校正。
🔑 技術用語:
APA スタイル (アメリカ心理学会)
🎩 ヒント:
わかりやすくするために、希望の出力形式 (マークダウン、JSON など) を指定します。
温度設定を使用して、創造性と反応のばらつきを調整します。
📚 Appendix: Glossary & Examples
Glossary
NLP (Natural Language Processing) 📚
The tech enabling machines to understand, interpret, and interact with human languages, essential for tasks like translation, sentiment analysis, and more.
Zero-Shot Learning 🎯
A learning approach where models apply knowledge from seen tasks to unseen tasks, demonstrating incredible adaptability.
Tokenizer 🔠
Breaks text into tokens (e.g., words, characters), preparing it for processing by NLP models. Essential for understanding language structure.
Temperature 🌡️
Adjusts creativity in model responses. Lower values yield predictable text; higher values increase novelty and variability.
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) 🔄
Enhances models by training them with human feedback, improving accuracy and relevance in responses to complex queries.
Examples
Summarizing Text 📄
Use: Condensing information from lengthy texts into brief summaries.
Example: Transforming a detailed research paper into a concise abstract for quicker understanding.
Inferring from Text 💡
Use: Analyzing text to derive sentiment, emotion, or specific labels.
Example: Identifying customer sentiment from product reviews for market analysis.
Transforming Text ✍️
Use: Modifying text's language, tone, or format for various purposes.
Example: Translating an English user manual into Spanish, ensuring accessibility to a broader audience.
Iterative Prompt Development 🔄
Use: Refining ChatGPT prompts for improved accuracy and relevance.
Example: Evolving a prompt from "Tell me about climate change" to "Summarize recent findings on climate change impacts in the Arctic."
Building a Custom Chatbot 🤖
Use: Creating task-specific chatbots for user interaction.
Example: Developing "OrderBot" for a restaurant to automate and streamline pizza ordering processes.
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