生成 AI ことはじめ
目次
生成 AI 資料集。
可能な限り選りすぐりの少数に留める。
適宜更新。
生成 AI 概要#
Generative AI for Everyone (coursera)#
https://www.coursera.org/learn/generative-ai-for-everyone
Andrew Ng の生成 AI 入門コース。 6 時間と短い。エンジニアリングの知識は不要。生成 AI の使い所、苦手な所の概説をしてくれる。
大規模言語モデルは新たな知能か――ChatGPTが変えた世界 (岩波科学ライブラリー)#
一般向けの啓蒙書。やさしい言葉で大規模言語モデルの技術的側面を含めて説明している。著者が岡野原大輔氏なので信頼できる。
プロンプトエンジニアリング#
プロンプトエンジニアリング周辺は注意したい。
ここはまだフロンティアであることと、自己流でもなんとなくできてしまうので、自分が試してうまくいった手法や他人がやっている複雑なプロンプトが、なんとなくすごいもの、また神秘的なものに見えてしまう。
まさにカーゴ・カルトの構造そのものなので、自分が “発見した” 手法が疑似科学的な盲信でないかは、絶えずチェックする。
Prompt engineering (OpenAI)#
https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering
OpenAI が出しているプロンプトエンジニアリングガイド。変なの読む前にこれを読む。
技術詳細#
GPT/DALL-E#
そもそもこれらモデルが何ができると公式が表明しているか、ということの原典。
Evaluation#
Truthful AI: Developing and governing AI that does not lie
生成 AI の評価や Hallucination について網羅的にまとめた論文。
LangChain/LlamaIndex#
断っておくと、ライブラリそのものを学ぶことは目的ではない。
これらライブラリでは、論文で提案された手法が多く実装されている。翻れば、論文を読むよりも、手っ取り早く手法を理解することができる。
そのため、これらライブラリのドキュメントは全部読む。