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コース概要

プロンプトエンジニアリング入門

  • プロンプトエンジニアリングとは何か?
  • LLMにおいてプロンプト設計が重要な理由
  • ゼロショット・ワンショット・少量サンプル学習アプローチの比較

効果的なプロンプト作成法

  • 質の高いプロンプトを構築するための原則
  • さまざまなプロンプトバリエーションの試行方法
  • プロンプト設計におけるよくある課題と対策

少量サンプル学習について

  • 少量サンプル学習の概要
  • タスク専用のLLM適応における活用方法
  • プロンプト内に少量サンプルを組み込む手法

プロンプトエンジニアリングツールの実践演習

  • OpenAI APIを用いたプロンプト検証の進め方
  • Hugging Face Transformersによるプロンプト設計例を探る方法
  • さまざまなプロンプトパターンが結果に与える影響の評価手法

LLM性能の最適化手法

  • 生成された出力内容を分析しプロンプトを改良する方法
  • より良い結果を得るための文脈情報の取り入れ方
  • LLMからの曖昧な回答やバイアスへの対処法

プロンプトエンジニアリングの適用事例

  • テキスト生成および要約作業への応用例
  • 感情分析や分類タスクでの利用例
  • 創造的執筆支援やコード作成作業の事例

プロンプトベースソリューションの実装法

  • アプリケーション内にプロンプト機能を統合する方法
  • 運用時の性能維持および拡張性確保に関する検討事項
  • 現場事例や実務での応用例の紹介

まとめと今後の取り組みについて

要求

  • 自然言語処理(NLP)に関する基礎的な知識
  • Pythonプログラミングに精通していること
  • 大規模言語モデル(LLM)の使用経験があるとより良いです

対象者

  • AI開発担当者
  • 自然言語処理エンジニア
  • 機械学習の実務従事者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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