プロンプトエンジニアリングを活用して、ChatGPTに画像を表示させる方法をご紹介します。標準的な機能では、ChatGPTに直接画像を表示させることはできませんが、プロンプトを工夫することで可能になります。
大規模言語モデルのようなAIを活用するのは有効ですが、その際、ネガティブプロンプトという手法を活用することで、より良い精度の回答を得られることがあります。特に、画像生成系AIでは効果を発揮すると言われています。
ChatGPTはAIによるテキスト生成ツールとして非常に優れていますが、全てを一度に読み込む能力はありません。特に、長文の要約や翻訳は一筋縄ではいきません。では、ChatGPTを最大限に活用し、長文の要約や翻訳をうまく行うためのヒントは何でしょうか。
ChatGPTの「続き」プロンプトの利用方法について解説します。これは、出力が止まったり、会話を自然に続けたい時や、詳しい情報を得たい場合に非常に役立つ機能です。
ChatGPTにはいくつかの重要なパラメータ があります。パラメーターとはテキスト生成の条件であり、General ConditionsともGeneral Parametersとも呼ばれます。これらのパラメータは、モデルの動作を調整し、出力をカスタマイズするために使用されます。
プロンプトユースケース01:生成系AIへの大学の積極性の判定
を題材に、分類方法が不明なケースでの分類を行う方法を解説します。
プロンプトユースケース02:最終形のイメージが漠然とした場合に、何を検討しなければならないかと聞き続けて、回答から得られた情報を元に条件を加えながら、徐々に具体化していく方法をご紹介します。
プロンプトユースケース03:上司の指示や顧客の要望が不明瞭な場合、最終形のイメージが漠然とした場合に、何を検討しなければならないかと聞き続けて、正確な指示や要望を明確にしながら、徐々に解決していく方法をご紹介します。
生成AIの情報収集にあたって、これまで参考にしたコンテンツ(ビデオ、資料等、全て無料)を以下リストアップします。大学の先生などが一般人向けに解説しているものを中心に取り上げました。
「生成AIの基礎知識に関するテキスト」を作成しました。それは、生成AIについての理解を深め、新たな可能性を探る手助けとなることを目指しています。生成AIについて学びたい、あるいは、生成AIを実践で取り組んでいこうとする方にとっても、有用な教材となるでしょう。
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