イベント概要
【 プロンプトエンジニアリング 現役リサーチャーが解説 LLM活用 ハンズオン 】は大規模言語モデル(LLM)が持つポテンシャルを理解し、ChatGPTなどのディープラーニングを用いた対話型生成AIを効果的に活用する方法を学ぶ講座です。
第3回にわたってお届けした、プロンプトエンジニアリングも今回で最後です。
今回は、LangChainの基礎・文書要約を実装したウェブアプリ開発をハンズオンで解説します! 動くデモアプリ付きの無料の限定コードを今回も配布!第3回目からのご参加も大歓迎です!
本講座は、エンジニアだけでなく非エンジニアも対象に、ChatGPTのWebUIでは扱いきれないPDFやCSVなどのデータ形式や長文での入力、その他機能の活用などへ対応できるスキルの習得を目的とし、プロンプトのより良い記述方法に加え、LLMやChatGPTに関する基礎知識からOpenAIのAPIを用いた実践的なコーディング技術に至るまで、幅広い内容をカバーしています。
0章 入門編 ChatGPTの概略を理解し、使ってみる
1章 基礎編 LLM, ChatGPTの仕組を理解する
2章 基礎編 ChatGPT WebUI のプロンプトエンジニアリングハンズオン
3章 実践編 OpenAI API, LangChain を用いた実践 LLM 活用ハンズオン
※講座の内容は、予告なく変更されることもあるのでご注意ください。
本講座では、Pythonスクリプトのテンプレートを配布し、使用例や活用方法についても紹介するため、エンジニアはもちろん非エンジニアでも簡単に即時活用が可能です。
お申し込みはコチラ
ハンズオンの内容
ー 2章 ー ChatGPT WebUI 上で、Zero shot prompting/ Few shot promptingを始めとする基礎的なプロンプトエンジニアリング技術を、練習問題を解きながら習得する。
ー 3章 ー
LangChain を活用して Open AI API の様々機能を実装する。この講座で扱う機能は以下
ChatCompletion を用いた、ChatGPT WebUI の再現
PromptTemplate, LLMChain を用いた、文章の翻訳・要約
OpenAIEmbeddings と VectorStore を使った文書の検索
LangChain を用いた Few shot prompting
Gradio デモアプリを作成するコードも含まれます
対象となる人
生成AIの活用法を知りたい方
プロンプトエンジニアリングに興味のある方
大規模言語モデル(LLM)についての理解を深めたい方
LLM を用いた高度な開発ができるようになりたい方
お申し込みはコチラ
登壇者
冨山 吉孝
NABLAS株式会社 iLect事業部 教材責任者/R&D事業部 シニアリサーチャー 機械システムの時系列異常検知プロジェクトを主導する傍ら、データサイエンス/機械学習/深層学習の教材作成の責任者を務める。
2022年に3537チーム中5位の実績でKaggle 金メダルを取得。AtCoder最高レート1215の水コーダー。
Twitter:@johannyjm1
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