ジェネレーティブ AI プレイブック（PromptxAI）
ジェネレーティブ AI は多くの業界を混乱させ、創造的かつ知識駆動型の機能において未来の仕事の形を大きく変えています。PromptxAI は、企業と個人がジェネレーティブ AI の力を活用して成長とイノベーションを加速できるよう支援することを使命としています。ここでは、ジェネレーティブ AI プレイブックについて説明します。
概要： ジェネレーティブ AI プレイブックは、創造的なプロンプトエンジニアリング技術を学び、ChatGPT、Midjourney、DALL - E、Stable Diffusion、D - ID などのジェネレーティブ AI アプリケーションを最大限に活用できるようにするためのものです。また、未来の仕事に影響を与えるトレンドについても学ぶことができ、これらを自分のビジネスやキャリアのアイデアとして活用できます。
コア機能：
- プロンプト：プロンプトの管理、最適化、シリアル化を含みます。
- モデル：LLM と事前訓練されたディープラーニングトランスフォーマーモデルが含まれます。
- コンテンツ：few - shot 学習でプロンプトを強化できるコンテンツ、LLM を微調整できるコンテンツ、または LLM の完了によって強化または生成できるコンテンツが含まれます。
- ツール：Python REPL、埋め込み、検索エンジンなど、他の知識源や計算との相互作用により言語モデルがより強力になります。
- チェーン：チェーンは単一の LLM 呼び出しを超えており、呼び出しのシーケンス（LLM または別のユーティリティへの）です。
- エージェント：エージェントは、LLM がどのアクションを取るかを決定し、そのアクションを取り、観察を行い、完了するまで繰り返すものです。
- メモリ：チェーン/エージェントの呼び出し間の状態を持続させる概念です。
- インフラストラクチャ：Hugging Face、GitHub、Kaggle などのハブが含まれます。AWS、GCP、Azure などのクラウドプロバイダも含まれます。OpenAI や Stability AI などのファーストムーバーは、LLM のホストプロバイダです。LLM の訓練、最適化、推論のための専門的なマルチクラウドオーケストレータも新たに出現しています。
基本的な使用方法： このウェブサイトでは、ジェネレーティブ AI プレイブックを様々な方法でアクセスできます。たとえば、「世界の知識からダイアグラムを生成する」セクションでは、プロンプト - モデル - 完了のシーケンスによってダイアグラム形式のコンテンツを生成する例が示されています。また、「Low Code Blog Authoring Automation」セクションでは、PromptxAI API を使用してブログ作成を自動化する方法を学ぶことができます。「Natural Language Analytics and Visualization」の投稿では、チャートとグラフが示されています。OpenAI CEO の Sam Altman の「AI for Next Era」インタビューでは、トピックマップと要約を作成する方法が示されています。古代文明に関する「Historical Fact Question Answer」のようにデータセットを生成することもできます。
LLM は大量のデータコーパスで訓練されていますが、訓練プロセスは高価で時間がかかり、大量のコンピューティングが必要です。このため、LLM はドメインの最新の進展を認識していません。したがって、これらを使用してこれまで見たことのないコンテンツに基づいて質問に答えることはできません。ここでコンテンツインジェスチョンが役立ちます。LLM の機能を適用して、以前見たことのないドメインのコンテンツを理解し、分析することができます。ただし、LLM がプロンプト完了シーケンスとして受け取ることができるトークンの数には制限があります。「Model Card Generator」ノートブックにはコンテンツインジェスチョンの例が示されています。PromptxAI API を使用して、モデルの公開ウェブサイトでモデルに関する関連詳細を説明するモデルカードを生成できます。「Models」メニューの下にモデルカードを作成して、この機能を示しています。
