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生成AIのためのプロンプトエンジニアリング

生成AIのためのプロンプトエンジニアリングは、信頼性のあるAI出力のための入力をマスターするための包括的なガイドを提供します。著者のジェームズ・フェニックスとマイク・テイラーは、プロンプトエンジニアリングがさまざまなアプリケーションにおける大規模言語モデルや拡散モデルの効果をどのように高めるかを探ります。

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生成AIのためのプロンプトエンジニアリング:信頼性のあるAI出力のための未来に備えた入力は、ジェームズ・フェニックスとマイク・テイラーによって著された書籍で、O'Reilly Mediaから出版されます。この書籍は、生成AIモデル(大規模言語モデル(LLM)や拡散モデルなど)とのインタラクションを最適化するために設計された一連の原則であるプロンプトエンジニアリングの詳細な探求を提供します。ChatGPTやStable Diffusionのような人気のあるモデルは、インターネットからの広範なデータセットで訓練されており、さまざまなタスクに貢献できるようになっています。

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この書籍は、生成AIに関する堅実な基盤を読者に提供することを目的としており、これらのモデルの実用的なアプリケーションに焦点を当てています。特に、LLMや拡散モデルをワークフローに統合する際に開発者が直面する一般的な課題、特に自動化システムに対して信頼性のある結果を得ることの難しさに対処しています。著者は、アプリケーションの問題をモデル訓練領域内の文書完成問題に変換することで、より効果的なAIモデルリクエストを実現できることを説明しています。

読者は、AIモデルとアプリケーション間のインタラクションチェーンの構造、及びその中に含まれる詳細なステップについて学ぶことができます。また、モデルアーキテクチャがインタラクション戦略に与える影響や、これらの原則が自然言語処理、テキストおよび画像生成、コード開発などの分野でどのように適用できるかについても扱っています。

422ページのこの初版は、2024年6月25日に発売される予定です。これは、生成AIの力を仕事に活用しようとする開発者や専門家向けに設計されており、AIを効果的かつ信頼性のある方法で機能させるための洞察を提供します。

  • カテゴリープロンプトエンジニアリングツール

  • プロンプトエンジニアリングに関する包括的なガイド

  • 大規模言語モデルと拡散モデルに焦点を当てる

  • さまざまな分野での実用的なアプリケーション

  • 信頼性のあるAI出力のための戦略

  • 詳細なインタラクションチェーンの構造

  • モデルアーキテクチャの影響

  • アプリケーション問題の変換

  • O'Reilly Mediaから出版

  • AIモデルの統合
  • 自然言語処理
  • テキスト生成
  • 画像生成
  • コード開発

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