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AIを理解するAIを設定・活用する公開プログラム
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HARMONYFIDELIS / AURA

AIを理解し、 使いこなす。

概念を学び、ツールを整え、AIと開発する。

01

AIを理解する

基礎から高度な研究まで。

基礎から始める高度な内容へ
02

AIを設定・活用する

ChatGPTを中心とした実践ガイド。

ChatGPTを設定するClaudeなどのツールのガイド
03

公開プログラム

公開されている用途、機能、資料を紹介。

プログラムを見るTentacularを知る

必要な情報へ直接アクセス

ChatGPTへの指示やりたいことを目的、文脈、成功の基準に整理します。実行環境を設定するモデルの役割、実行環境の機能、必要なアクセスを定義します。Transformerの詳細と出典数式、前提、手法の違い、原著論文を確認します。用途に合わせて選ぶ必要な作業から考えます。万能な順位付けではなく、アクセス範囲と結果を比較します。

実験する

温度を変えると何が変わる？

候補は3つだけです。実際のモデルには接続せず、1回の抽出では回答品質を測れません。

実験する

学習用シミュレーション・架空の数値

空は…

青い60 %
灰色30 %
澄んだ10 %

T = 1：基準の分布と同じです。

検索 Aura

18 件の結果

AIを学ぶモデルを学習させてから使う学習済みパラメータと、依頼時に渡す情報を区別します。
AIを学ぶコンテキストから次のトークンへモデルの確率と、出力を選ぶ規則を区別します。
AIを学ぶテキストから表現へベクトルを人間の意味そのものと同一視せずに理解します。
AIを学ぶどの記憶のこと？コンテキスト、再帰状態、パラメータ、永続ストレージを区別します。
AIを学ぶTransformer：注意の仕組みアーキテクチャ、学習方法、システム全体を同じ階層で比較します。
AIを学ぶノイズを除いて生成する学習時の劣化過程と段階的な生成を区別します。
AIを学ぶモデルから行動するシステムへモデルとツールを取り巻く実行ハーネスを理解します。
AIを学ぶ行動を選ぶために予測する長い見通しと、不正確な予測のリスクを調べます。
AIを学ぶ単一の判定ではなく定義を比べるラベルを使う前に、汎用性、性能、適応を調べます。
AIを学ぶ結果から何が言えるか説得力のある印象から、再現可能な比較へ進みます。
AIを設定ChatGPTプロジェクトを準備する明確な目的、必要な文脈、実際に使える指示を用意します。
AIを設定タスクに合うツールを選ぶ必要な作業から考えます。万能な順位付けではなく、アクセス範囲と結果を比較します。
AIを設定検証できる依頼にするやりたいことを目的、文脈、成功の基準に整理します。
AIを設定必要な情報を適切な場所へ作業のルール、タスクの資料、製品が管理するメモリを区別します。
AIを設定開発環境を準備するモデルの役割、実行環境の機能、必要なアクセスを定義します。
AIを設定開発の手順を組み立てる準備、変更、検証、報告を整理し、有用な手順を再利用します。
AIを設定ミッションを準備し結果を検証する再現できる例、チェックリスト、観察結果の記録を作ります。
公開プログラムTentacular公開されている用途、機能、資料を紹介。