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プロンプトエンジニアリング ガイド

プロンプトエンジニアリングは、幅広いアプリケーションや研究トピックで言語モデル(LM)を効率的に利用するためのプロンプトを開発・最適化する比較的新しい分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルは、大規模言語モデル(LLM)の能力と制約をよりよく理解するのに役立ちます。研究者は、プロンプトエンジニアリングを用いて、質問応答や算術推論などの一般的で複雑なタスクに対するLLMの性能を向上させます。開発者は、プロンプトエンジニアリングを用いて、LLMや他のツールと連携する堅牢で効果的なプロンプティング技術を設計します。

LLMの開発に対する高い関心に動機づけられて、最新の論文、学習ガイド、講義、参考文献、プロンプトエンジニアリングに関連するツールを含む新しいプロンプトエンジニアリングガイドを作成しました。

プロンプティングを楽しみましょう!


お知らせ・更新

  • 🎉 ガイドの新しいウェブバージョンがこちらで公開されました
  • 🎓 Sphereと提携して、LLMs向けプロンプトエンジニアリングの新コースを提供します
  • 💬 新しいChatGPTプロンプトエンジニアリングガイドが近日公開予定です!
  • 🔥 2023年2月21日にHacker Newsで1位を獲得しました
  • 🎉 プロンプトエンジニアリング講義がこちらで公開されました
  • 🎓 総合的なガイドをこちらで作成しています

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講義

プロンプティング技術、アプリケーション、ツールの包括的な概要を提供する1時間の講義を公開しました。


ガイド

以下は、私たちが開発したプロンプトエンジニアリングに関する一連のガイドです。ガイドは作業中です。


もしこのガイドをお仕事で利用される場合は、以下のように引用してください。:

@article{Saravia_Prompt_Engineering_Guide_2022,
author = {Saravia, Elvis},
journal = {https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide},
month = {12},
title = {{Prompt Engineering Guide}},
year = {2022}
}

もし何かが欠けていると思われる場合は、お気軽にPRを作成してください。フィードバックや提案はいつでも歓迎です。問題を報告してください!

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🐙 Guides, papers, lecture, and resources for prompt engineering

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  • Jupyter Notebook 95.2%
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