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人気順 5 users 50 users 100 users 500 users 1000 users凄すぎると話題の「Open Interpreter」の始め方・使い方まとめ - Qiita
以下の記事を見て、早速「Open interpreter」を試してみたので、使い方や始め方をまとめておきます Open Interpreterとは Open Interpreterは、GPT-3.5、GPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデル(LLMs)を活用して開発されたオープンソースのツールです。 このツールは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Ana... 続きを読む
大規模言語モデルを自社でトレーニング&活用する方法|mah_lab / 西見 公宏|note
オンラインIDEを提供しているReplitでは自社で大規模言語モデルをトレーニングしているらしく、そのノウハウがブログ記事にまとめられていたので要約してみました。 なぜ自社で大規模言語モデルをトレーニングするのか?企業が独自に大規模言語モデル(以下、LLMs)をトレーニングすることを決める理由は、データのプラ... 続きを読む
GitHub Copilot for Business を導入したので、みんなに感想を聞いてみた
Leaner 開発チームの黒曜(@kokuyouwind)です。 最近は AI や LLMs 関連の話題が付きませんが、弊社でも GitHub Copilot for Business を導入しました! 今回は開発メンバーに GitHub Copilot を使った所感や、特にどんなコードを書くときに便利かを聞いてみました。 黒曜 主に使っている開発ツールを教えて下さい 利用エ... 続きを読む
GPTでソースコードからpatchを生成し続けたらプログラミングを自動化できるのでは???? - laiso
と思ってやってみたら結構実現できてウケたので解説します。 はじめに 最近のGPT(LLMs)アプリケーション開発界隈は「プロンプトの内容を試行錯誤して結果を期待する」フェーズから「LLMsの特性を生かした今までできなかった自動化を実現」という段階が訪れつつあって、アプリケーション開発者たちは色々検証しています。... 続きを読む
Prompt Engineering Guide – Nextra
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル(LMs)を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル(LLMs)の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエ... 続きを読む