どんなに強力な LLM でも、ユーザーベースに役立つアプリケーションを構築するには、多くの決定を下す必要があります。これには、既存の汎用モデルの上に構築する場合も含まれます。プロンプト、操作フロー、モデル選択、デプロイメント、可視化、データ収集、幻覚/安全性の問題への対処、スケーリング、評価など、多くの点で慎重な検討が必要です。これらには専門知識が必要な場合もありますが、すべてに厳密さと細心の注意が必要です。

そのため、多くの人が主張するように、LLM を使って構築するのがより簡単になっているわけではありません。LLM の機能の複雑さにより、さらに多くの意思決定が必要になります。人間の監視は、企業や個人が販売しようとしているものにかかわらず、なくなることはありません。これは悪いことではありません。むしろ、人間とAIシステムが協調する正にこのパラダイムこそが、さらに強力なアプリケーションを解き放つことができると信じています。これは AGI ではなく、あらゆる種類の知性を調和させたものよりも強力なものです。

"Anthropic's Claude 3 Haiku outperforms GPT-4-turbo at a fraction of the cost"

2024-03-21T16:11:14.000Z MattPRD

多くのテストの結果、@AnthropicAI の Claude 3 Haikuは、GPT-4-turboよりコード作成が優れており、しかも40倍も安価です。

ぜひClaudeを使ってみてください。

補足ですが、@OpenAIと@AnthropicのAIを簡単に切り替えられるツールとして、@ycombinatorの新しいバッチから公開された@keywordsaiを使うのがおすすめです。

著作権侵害の問題は開発者ではなく利用者の責任

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LLMs for Automated Prompt Engineering: Promising Potential

2024-03-19T17:52:11.000Z omarsar0

これは、LLMsを使って自動的にプロンプトエンジニアリングを行う賢明な方法だと思います。

Claude 3 Opusは、さまざまなタスクのプロンプトを自動的に調整することができるようで、非常に優れた能力を持っているようです。RLanceMartin氏は、論文要約のタスクを使ってこの機能をテストしたようで、私のスタイルに合わせて生成された論文要約は、手動でのフィードバックループを経たことで、より魅力的なものになっているそうです。

生成された要約のスタイルは、私が論文要約を書く際のスタイルにかなり近いものになっているようです。サーベイ論文の要約は簡潔にする傾向にあるため、最後の例の詳細さが気に入っています。

完璧ではありませんが、専門家のフィードバックを使ってLLMによってプロンプトを自動的に改善することは、興味深いアイデアだと思います。より効果的で個性的なシステムプロンプトの構築や、LLMを活用した評価システムの構築など、さまざまなユースケースでさらに探求する価値があるでしょう。

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2024-03-19T16:34:44.000Z ytiskw

自分自身を prompt engineer する Claude3

2024-03-19T16:25:49.000Z LangChainAI

Claude3 Opusは優れたプロンプトエンジニアリングが行えます。

@alexalbert__さんは最近素晴らしいワークフローを提示しました:プロンプトを書き、テストケースで実行し、レスポンスをグレードし、Claude3 Opusがグレードを使ってプロンプトを改善し、このサイクルを繰り返すというものです。

@WHinthorn さんと@rlancemartinさんは、LangSmithを使ってこのプロセスを簡素化する方法を示しています:

テストケースのデータセットを作成する
生成物にフィードバックを注釈する
フィードバックをClaude3 Opusに渡して、プロンプトを書き換えさせる
反復的な改善ループとして実行する

この手法を論文要約に適用し、Claude3に@omarsar0氏のような優れたコミュニケーションスタイルで論文を要約させます。

フィードバックを与えることで、Claude3は自身の要約プロンプトを調整し、より魅力的な論文要約を生成します。

これは、自動的なプロンプトエンジニアリングのための一般的な戦略を示しています。

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