Prompt EngineeringGuide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル(LMs)を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル(LLMs)の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE )GitHub読書メーター ほしいものリスト テキストデータの特徴量化について仕事ではテキストデータを多用するので、機械学習などで扱うためにテキストデータを特徴量にするためのアプローチを色々と整理してソースコードを残しておきたいと思います。今回はあくまでも私の知っているものだけなので、網羅性はないかもしれませんが悪しからず。 (2019/08/18 追記)Stackingをカジュアルに行えるvecstackというモジュールを用いた予測も試してみました。下の方の追記をご覧ください。 アプローチ テキストデータを特
![[Python]機械学習などでテキストデータを特徴量にする際のソースコード集 – かものはしの分析ブログ](/image.pl?url=https%3a%2f%2fcdn-ak-scissors.b.st-hatena.com%2fimage%2fsquare%2fa787dca9147676db06027eb58bb689b8fa4eb62b%2fheight%3d288%3bversion%3d1%3bwidth%3d512%2fhttp%253A%252F%252Fkamonohashiperry.com%252Fwordpress%252Fwp-content%252Fuploads%252F2018%252F08%252Fanimal_kamonohashi.png&f=jpg&w=240)
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こんにちは、佐野です。 先日、機械学習を勉強する機会があり、手元でちょっと検証するときにscikit-learnを使ってみたのですが、とても使いやすく便利だったため、有名なライブラリですが紹介したいと思います。 scikit-learnとはPythonのオープンソースライブラリで、クラス分類、回帰分析、クラスタリングなどのための様々なアルゴリズムを備えた機械学習ライブラリです。Pythonを今まで書いたことがなかったし、機械学習も薄っぺらい知識しかなかった僕でもインターフェースがとてもシンプルな作りになっていたのですぐ馴染むことができました。 インストール 弊社ではMacを使用しており、MacにはPython2系がインストールされているのですが、Python3系がおすすめとゆうことで、Python3系のAnacondaをインストールします。 AnacondaとはPythonのディストリビ
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