ChatGPT Prompt Engineering
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開発者リポジトリ向けのChatGPTプロンプトエンジニアリングへようこそ！このリポジトリには、Isa FulfordとAndrew Ngが共同獲得したDeeplearning.aiとOpenaiによる無料コースのJupyterノートブックが含まれています。このコースでは、強力なアプリケーションを構築するための迅速なエンジニアリング手法を使用して、ChatGptなどの大規模な言語モデル（LLM）を使用するための実用的なガイドを提供します。
次のJupyterノートブックが含まれており、それぞれが迅速なエンジニアリングの重要な側面を示しています。
1-guidelines.ipynb ）このノートブックでは、LLMが望ましい出力を生成するのに役立つ効果的なプロンプトを作成するための基礎ガイドラインを紹介します。迅速なエンジニアリングの2つの重要な原則をカバーしています。
2-iterative.ipynb ）実験と調整を通じてプロンプトを改良する反復プロセスを学び、モデルからの改善され、より正確な応答につながります。
3-summarizing.ipynb ）このノートブックは、ユーザーのレビューなどの長いテキストを短く、より消化可能な要約に凝縮するなど、要約タスクにLLMを使用する方法を示しています。
4-inferring.ipynb ）センチメント分析やユーザー入力からのトピック抽出など、テキストからの洞察を推測するためにLLMを使用する方法を調べてください。
5-transforming.ipynb ）LLMを活用して、言語の翻訳、文法の修正、テキストスタイルの調整など、テキストを変換する方法を学びます。
6-expanding.ipynb ）このノートブックでは、LLMSが電子メールの作成や最小入力に基づいてクリエイティブテキストの生成など、コンテンツを自動的に生成する方法がわかります。
7-chatbot.ipynb ）アプリケーションでチャットベースの形式を効果的に使用する方法を調べ、コンテキストを維持し、マルチターン会話を処理するチャットボットを構築します。
このリポジトリは、MITライセンスの下に配布されます。自分のプロジェクトの資料を自由に使用して変更してください。
このリポジトリは、「Developers For Developers For Developers」コースに基づいています。コンテンツは、迅速なエンジニアリングの分野が進化するため、更新の対象となります。
