第1週が終わり､ 充実したエキサイティングなプロジェクトを終えた今､
素晴らしい結果だ｡
もちろん､ あなたにはいくつかの課題がある｡
ここからが面白くなる｡
まず､ このプロジェクトをより良いものにするためにできること､ つまり､ 先ほど申し上げたことと同じようなことがあります｡
そしてそのあとには､ ゼロから何かを作り上げるという宿題が出される｡
もちろん､ 準備ができたら解決策を提示する｡
まずは課題から｡
まず第一に､ 私たちがパンフレット・メーカーを作ったとき､ もちろんLMSへの2つの呼び出しがありました｡
最初の呼び出しは､ 一発プロンプトと表現した｡
そして､ マルチショット・プロンプティングという表現があることは前にも述べた｡
だから､ マルチショット・プロンプトができるように拡張して､ 本当のマルチショット・プロンプトにしてほしいんだ｡
このリンクを見せたら､ こう答えてJSONを渡し､ 関連するリンクだけを選択し､
どのようにパスを完全修飾したかを明確に示すのだ｡
だから､ そうしてみてほしい｡
マルチショット・プロンプトを使うことになるので､ もう1つか2つの例を入れてください｡
そして､ マルチショット・プロンプトを行ったことを履歴書に書き加えることができる｡
もちろん冗談だが､ しかし､ やってみることは重要なスキルだ｡
しかし､ これが有用なのは､ そうすることでLLMへのコールの質と信頼性が向上するからだ｡
プロンプトにさらにあーだこーだと例を加えることで､ 次のトークンを確実に予測し､ 何を予測させたいかを予測する能力が強化される｡
だから､ これはいい練習になる｡
このLLMコールに､ より堅牢性を加える良い方法だ｡
そして､ それはコースに沿って行うことだ｡
そしてそれは､ あなた自身のプロジェクトに取り入れたくなるものだ｡
だから､ ぜひ試してみてほしい｡
コースの終盤では､ 構造化されたアウトプットというテクニックを使うことにも触れた｡
そうすることで､ LLMは特殊な対応をせざるを得なくなる｡
でも､ マルチショット・プロンプトは､ あなたが探しているものに対して､ 特別な文脈､ 特別な味わいを与えてくれる｡
それから､ パンフレットを作るために2回目の電話でできること｡
もちろん､ システムのプロンプトを使って､ 皮肉や皮肉を言うようにすることについては､ すでに話した｡
また､ システム・プロンプトを使って､ スペイン語など別の言語で何かを生成させることができることは述べた｡
そこでできることはもう一つあって､ それはもっと､ 確かにもっと面白いかもしれない｡
それで良い結果が得られるかどうかは分からない｡
そして､ それは英語でパンフレットを作成し､ 2度目の電話をかけることだ｡
実際には､ もちろん､ パンフレットを英語からスペイン語に翻訳するために､ LLMに3度目の電話をしている｡
でも､ いろんな意味で､ この場合､ その方がいいということはないだろう｡
しかし､ それを実践することで､ 実際に翻訳の目的のために特別に訓練されたモデルを使用することが想像できます｡
そうすれば､ その目的のためだけにそのモデルを使用することができ､ パンフレット生成のために訓練されたモデルと翻訳のために訓練された別のモデルを使用して､ より良い結果を確実に得ることができるようになります｡
GPT4かミニを両方の目的で使うことになるだろうが､ 複数のコールを実際に体験することができる｡
繰り返しになるが､ これは基本的にエージェントAIのミニチュア実装だ｡
システム・プロンプトを使えば､ 1 in 1のbashで全部できるかもしれないが｡
とにかく､ それがやるべきことだ｡
これは､ あなたの自信と､ この種のテクニックの経験値を高めるのに大いに役立つだろう｡
そして､ ゼロから何かを作り上げる練習をしてもらいます｡
それをお見せするために､ 次のビデオでJupyterLabに戻ります｡