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2024年時点でのプロンプトエンジニアリングの理論についてのまとめが秀逸『AI時代の質問力 プロンプトリテラシー 「問い」と「指示」が生成AIの可能性を最大限に引き出す』

2024年9月7日

AI時代の質問力 プロンプトリテラシー 「問い」と「指示」が生成AIの可能性を最大限に引き出す　2024

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RAG について

RAGは、LLM で個別のデータを追加して利用する方法。社内機密データを保管して、ChatGPTなとのLLMから利用できるようにする。

このとき、「社内データ」のテキストデータを、ベクトルに変換して保存する。

埋め込みによってテキストは数百から数千、数万次元のベクトル（数値の羅列）へと変換される

とのこと。自分が高校生の頃(2000年前後)は、数万次元のベクトルなんて考えたこともなかったけれど、生成AIで当たり前のように使われるようになったことに驚き。

しかも、テキストの類似度は、ベクトルの内積で計算するとの記載もみて、懐かしくなった。

LLM-Based Agents

この本で初めて聞いた単語です。エージェント？

でも、ここで、子育て本を読んでいて出てきた単語である

  • メタ認知(◯◯校長が、メタ認知が大事ってどこかの本で書いていた記憶があります)
  • リフレクション(国際バカロレアでよく出てくる単語！)
  • 心の理論(これができないヒトが、自閉症？)

が出てきたのにはびっくり。

リンク

AI,ChatGPT,プロンプトエンジニアリング

Posted by twosquirrel