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上海AIラボの新しい論文は、大規模言語モデルが賢くなるために常により大きなトレーニングデータを必要とするわけではなく、むしろより良い指示が必要であると主張しています。研究者たちは、慎重に設計された「コンテキストプロンプト」が、AIシステムに一般的なものよりもより正確で有用な応答を生成させることができることを発見しました。 それを物語の中でシーンを設定することだと考えてください。すべてが意味を成すようにし、AIが無知なロボットではなく、より親しみやすい友人のように感じられる実用的な方法です。コンテキストエンジニアリングの本質は、AIに提供する情報を慎重に作成することで、AIがより正確かつ有用に応答できるようにすることです。 人は単なる孤立した個人ではなく、私たちは周囲や関係、状況、つまり「コンテキスト」によって形作られています。AIも同様です。機械はしばしば全体像を欠いているため、ミスを犯します。例えば、「旅行を計画して」とAIに頼むと、あなたが予算が厳しいか子供を連れていることを知らずに高級クルーズを提案するかもしれません。コンテキストエンジニアリングは、これらの詳細を事前に組み込むことでこの問題を解決します。 研究者たちはこのアイデアが新しいものではないことを認めています—このアイデアは20年以上前、コンピューターの初期の頃にさかのぼります。その頃、私たちは厳格なルールを持つ不器用な機械に適応する必要がありました。しかし、今では強力なAIプラットフォームが自然言語を使用できるようになったにもかかわらず、私たちは依然として「エントロピー」を避けるために良い文脈を設計する必要があります。この場合、エントロピーという言葉は、あまりにも曖昧さや混乱から生じる混乱を指します。
プロンプトをコンテキストエンジニアリングする方法 この論文は、今すぐにあなたのAIチャットをより効果的にする方法を提供しています。“プロンプトエンジニアリング” (良い質問を作る)を基にしていますが、より広範囲にわたるフルコンテキストに焦点を当てています。ここでは、ユーザーフレンドリーなヒントをいくつか、例と共に紹介します:
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AIと話すスマートな方法:プロンプトを「コンテキストエンジニアリング」する方法
簡潔に言うと
デクリプトのアート、ファッション、エンターテインメントハブ。
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上海AIラボの新しい論文は、大規模言語モデルが賢くなるために常により大きなトレーニングデータを必要とするわけではなく、むしろより良い指示が必要であると主張しています。研究者たちは、慎重に設計された「コンテキストプロンプト」が、AIシステムに一般的なものよりもより正確で有用な応答を生成させることができることを発見しました。 それを物語の中でシーンを設定することだと考えてください。すべてが意味を成すようにし、AIが無知なロボットではなく、より親しみやすい友人のように感じられる実用的な方法です。コンテキストエンジニアリングの本質は、AIに提供する情報を慎重に作成することで、AIがより正確かつ有用に応答できるようにすることです。 人は単なる孤立した個人ではなく、私たちは周囲や関係、状況、つまり「コンテキスト」によって形作られています。AIも同様です。機械はしばしば全体像を欠いているため、ミスを犯します。例えば、「旅行を計画して」とAIに頼むと、あなたが予算が厳しいか子供を連れていることを知らずに高級クルーズを提案するかもしれません。コンテキストエンジニアリングは、これらの詳細を事前に組み込むことでこの問題を解決します。 研究者たちはこのアイデアが新しいものではないことを認めています—このアイデアは20年以上前、コンピューターの初期の頃にさかのぼります。その頃、私たちは厳格なルールを持つ不器用な機械に適応する必要がありました。しかし、今では強力なAIプラットフォームが自然言語を使用できるようになったにもかかわらず、私たちは依然として「エントロピー」を避けるために良い文脈を設計する必要があります。この場合、エントロピーという言葉は、あまりにも曖昧さや混乱から生じる混乱を指します。
プロンプトをコンテキストエンジニアリングする方法 この論文は、今すぐにあなたのAIチャットをより効果的にする方法を提供しています。“プロンプトエンジニアリング” (良い質問を作る)を基にしていますが、より広範囲にわたるフルコンテキストに焦点を当てています。ここでは、ユーザーフレンドリーなヒントをいくつか、例と共に紹介します: