生成AIのプロンプトエンジニアリング 信頼できる生成AIの出力を得るための普遍的な入力の原則

  • 生成AIのプロンプトエンジニアリング 信頼できる生成AIの出力を得るための普遍的な入力の原則
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ページ数
453p
ISBN
978-4-8144-0124-6
著者情報
フェニックス,ジェームス(フェニックス,ジェームス)(Phoenix,James)
マーケティングチーム向けに信頼性の高いデータパイプラインを構築し、何千もの反復タスクを自動化している。General Assemblyで60以上(原著の出版時点)のデータサイエンスブートキャンプを教え、UdemyコースとVexpowerでMikeと提携している

テイラー,マイク(テイラー,マイク)(Taylor,Mike)
米国、英国、EUにオフィスを構える50人規模のグロースマーケティングージェンシーLadderの共同創設者。LinkedInラーニング、Udemy、Vexpowerで40万人以上(原著の出版時点)が彼のマーケティングとAIコースを受講している

田村 広平(タムラ コウヘイ)
NRI OpenStandia所属。本業はOSSのテクニカルサポートとR&Dで、AIに関する書籍やWeb記事の監訳・企画・執筆も行っている

大野 真一朗(オオノ シンイチロウ)
株式会社野村総合研究所所属。機械学習や数理最適化のビジネス適用、量子コンピューティング等の先進的な技術の応用研究に従事。現在はグループマネージャとして、先進技術の社内普及・顧客適用支援・研究開発を推進する組織のマネージメントを担当

砂長谷 健(スナハセ タケル)
株式会社野村総合研究所所属。入社以来、日本有数の大企業向けシステム開発から数理最適化のソフトウェア開発等の幅広い分野のテックリードを担当。現在は機械学習やデータ分析を活用したソフトウェアの開発業務を担当

土井 健(ドイ ケン)
株式会社野村総合研究所所属。入社以来、AI・クラウド等のDX開発案件、ブロックチェーンやオープンデータ等のR&Dを担当。現在は、野村総合研究所発の最適化ソリューションfiboatで事業リーダーを務め、数理最適化や機械学習を活用した業務課題の解決に取り組んでいる

大貫 峻平(オオヌキ シュンペイ)
株式会社野村総合研究所所属。入社以来、機械学習や数理最適化を活用したシステムの開発業務に従事。現在は機械学習やデータ分析を活用したソフトウェアの開発業務を担当

石山 将成(イシヤマ マサナリ)
株式会社野村総合研究所所属。入社以来、量子コンピューティングや衛星データを用いた画像認識等のR&Dに従事。現在は数理最適化を活用したソフトウェアシステムの開発業務を担当

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商品説明

生成AIの活用が進む中で注目される、プロンプトエンジニアリングの包括的な解説書。精度が高く望ましい出力を生成AIから引き出すためにどうすべきか、GPT‐3以降の知見をもとに、LLMや画像生成モデルに共通する原則と実践手法を体系化しています。原則の解説はもとより、ハルシネーション対策や出力の安定化、評価の視点など、現場で役立つ実践的な内容を多数収録。生成AIのツール群を使いこなす際に押さえるべき知識を広くカバーしています。Jupyter NotebookやGoogle Colab上で実際にサンプルコードを動かしながら学び進めることができ、最終章では、それまで学んだ知識をもとに実際に生成AIを活用したアプリケーションを構築します。

モデルが進化しても通用する普遍的アプローチが身につく!
生成AIの活用が進む中で注目される、プロンプトエンジニアリングの包括的な解説書。GPT-3以降の知見をもとに、LLMや画像生成モデルに共通する原則と実践手法を体系化しています。基本原則の解説はもとより、ハルシネーション対策や出力の安定化、評価の視点など、現場で役立つ実践的な内容を多数収録。生成AIのツール群を使いこなす際に押さえるべき知識を網羅的に扱っています。モデルが進化しても通用する普遍的アプローチが身につく、エンジニア必携の一冊。

目次

1章 プロンプトの5つの原則
2章 テキスト生成のための大規模言語モデル入門
3章 LLMによるテキスト生成の標準的な手法
4章 LangChainを用いた高度なテキスト生成手法
5章 FaissとPineconeによるベクトルデータベース
6章 ツールとメモリーを使う自律エージェント
7章 画像生成のための拡散モデル入門
8章 Midjourneyによる画像生成の標準的な手法
9章 Stable Diffusionを用いた高度な画像生成手法
10章 AIを活用したアプリケーションの構築

商品詳細

出版社名
オライリー・ジャパン
サイズ
24cm
対象年齢
一般
フォーマット
単行本
原題
原タイトル:Prompt Engineering for Generative AI

注意事項

本の帯に関して
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