プロンプトエンジニアリングとは? プロンプトエンジニアリングとは、生成AIモデルがよりよく解釈できるように、構造化だてて作成されたプロンプトを書く技術のことです。プロンプトは、LLM(大規模言語モデル)に対してどのタスクを実行するか、どのような出力を生成するかを指示します。プロンプトには、指示、文脈、入力データ、および出力する指標の指示が含まれることがあります。プロンプトエンジニアリングを使用する […]
本記載は、OpenAI社のサポートサイトから翻訳した内容を転記しています。https://help.openai.com/en/collections/3742473-chatgpt ChatGPTのファイルアップロードに関するよくある質問 ChatGPTの新機能ファイルアップロードとは? ChatGPT内でさまざまな種類のドキュメントをアップロードして操作する新しい機能です。この機能は、既存のA […]
RAG(Retrieval-Augmented Generation:検索拡張生成)とは? RAG(Retrieval-Augmented Generation:検索拡張生成)は、大規模言語モデル(LLM)によるテキスト生成に、外部情報の検索を組み合わせる技術です。この技術は、生成内容の正確さを向上させるために使用されます。具体的には、言語モデルがテキストを生成する際に、特定の知識や情報源(ナレッ […]
トークンリミット(Token Limit)とは? トークンリミットとは、LLMが一度に処理できるトークンの数に対する制限のことです。トークンは、単語やフレーズ、その他のテキストの一部を表す単位です。例えば、「I love you.」というフレーズは、「I」、「love」、「you」、「.」、「 」の5つのトークンで構成されます。 トークンリミットの重要性 トークンリミットは、LLMの性能に影響を与 […]
近年、生成AIの技術革新が進み、大規模言語モデル(LLM)がさまざまな分野で活用されています。しかし、LLMにはいくつかの課題があり、その解決策として注目されているのがRAG(検索拡張生成)です。本記事では、RAGがなぜ必要なのか、その理由とメリットについて解説します。 RAGとは? RAG(Retrieval-Augmented Generation)とは、大規模言語モデル(LLM)に外部情報を […]
プロンプトチェーン(Prompt Chain)とは? プロンプトチェーンとは、ChatGPTやClaudeのような大規模言語モデル(LLM)を使用してタスクを実行する際に、タスクを複数の小さなプロンプトに分割し、あるプロンプトの出力を次のプロンプトの入力として渡すプロンプトエンジニアリング手法のことを言います。 プロンプトチェーンのメリット プロンプトチェーンの応用 プロンプトチェーンは、LLMが […]
大規模言語モデルのFunction Callingとは? 大規模言語モデル(LLM)のハルシネーションを抑えるための技術の一つとして、Retrieval-Augmented Generation(RAG)があります。RAGは、プロンプトに文脈を追加するために外部データを検索するリトリーバーを使用し、その後ジェネレーター(LLM)に送ります。 RAGは静的なデータに対して有効である一方、リアルタイム […]
Embedding(エンべディング)とは? Embedding(エンべディング)とは、いわばデータの「翻訳」プロセスのようなものです。たとえば、私たちが日常で使う言葉や文章といった複雑な情報を、コンピュータが理解しやすいシンプルな数値の形に変換するプロセスのことです。具体的には、分類されたデータ、複雑なデータ、または多くの情報を含む大次元のデータ(large-dimensional data)を、 […]
ベクトル化とは? ベクトル化(Vectorization)は、入力データを数値の配列であるベクトルに変換するプロセスです。この変換は重要であり、ニューラルネットワークなどのMLアルゴリズムやモデルは、テキストや画像のような生のデータではなく、数値データを操作するためです。データをベクトルとして表現することで、数学的操作や線形代数の技術を適用して、データを効果的に分析し処理することができます。 ベク […]
プロンプトエンジニアリング(Prompt Engineering)とは? プロンプトエンジニアリング(Prompt Engineering)は、大規模言語モデル(LLM)などのAIシステムに対して、特定のタスクを効果的に実行させるために、どのようにプロンプト(入力テキスト)を設計するかという技術およびプロセスです。プロンプトは、モデルに対する指示や質問、またはタスクの説明として機能し、モデルが適切 […]