大規模言語モデル（LLM）の進歩は目覚ましく、その最先端を行くOpenAIのGPTシリーズは、特に注目を集めています。
ChatGPTやその後継であるGPT-4に心を奪われた人は少なくないでしょう。これらのモデルは、データ生成が高価であるため、最初の一歩として多くの自然言語処理タスクで利用されています。
私の経験では、GPTの力を企業データに適用し、モデルが2021年までに’知っている’ことを超えて、’理解している’言語の力を活用しました。その過程で、素晴らしいLangChainライブラリに出会い、実用性が大きく向上しました。
開発とテストのフレームワークを確立し、一歩ずつ目標に向かって作業することの重要性や、期待通りの結果が得られなかった時に基本に戻る勇気についても学びました。
私の体験が、他の人々にとって何らかの形で有益なものとなり、LLMの更なる進化の旅が、これからも続いていくことに期待しています。
出典 : https://medium.com/@martinkeywood/llm-prompt-engineering-going-beyond-the-basics-and-how-you-can-mitigate-against-confusion-586319b03ad3
