【初心者歓迎!プロンプトエンジニアリング勉強会 #03】LLMを最大限活用する実践ハンズオン
イベント内容
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。
📝講座内容
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。
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。
📖ハンズオンの内容
- 2章 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。
- 3章 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
💻こんなエンジニアにおすすめ
- 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
- LangChain, OpenAI API を用いた高度な開発ができるようになりたい方
🎤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 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。
Kaggle Competitions Master。AtCoder最高レート1215の水色コーダー。
注意事項
・当イベントの内容およびスケジュールは予告なく変更となる場合があります。予めご了承ください。
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主催NABLAS株式会社について
当社、NABLAS株式会社は東京大学発のベンチャー企業であり、AI人材教育・育成機関、そして最先端のAI技術、特にDeep Learning技術を活用したソリューションを提供するAI総合研究所です。AI人材育成事業では、東京大学で開発したAI人材教育コンテンツと当社でアップデートしたコンテンツを学習環境iLect Systemと共に、AI人材育成サービスとして提供しています。R&D事業では、AI技術の導入・開発など技術面でのサービス提供を行なっています。AI技術の社会実装を様々な形で実現し、人・テクノロジー・社会問題を繋げ、人が人らしく生きられる社会の実現へ貢献していきます。
■個人情報の取り扱い 本イベントに参加する際は下記個人情報の取り扱いに同意の上、お申込みください。
NABLAS株式会社 プライバシーポリシー
📌iLect
NABLAS社が運営するAI人材育成・人材開発サービスのブランドです。
国内最高水準の講師陣、東京大学から正式にライセンスを受けている教育プログラム、AIに関する先端的な研究に従事するスタッフが中心となったサポート体制など、特色のある講座を提供しています。
講義内で実施する演習には、独自に開発したプログラミング環境iLect Systemをご利用いただきます。Webブラウザ上からアクセス可能なGPU環境を利用できるため、事前の環境構築は不要です。より高い精度のAIモデルを目指して作りながら、実践的な技術やテクニックを学べる仕組みを整えています。文書要約を実装した
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