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。
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
James Phoenix、Mike Taylor 著、田村 広平、大野 真一朗 監訳、砂長谷 健、土井 健、大貫 峻平、石山 将成 訳
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- TOPICS
- 発行年月日
- 2025年07月09日 発売予定
- PRINT LENGTH
- 484 （予定）
- ISBN
- 978-4-8144-0124-6
- 原書
- Prompt Engineering for Generative AI
- FORMAT
目次
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