AIのプロンプトを研究しているものだが、どう思う?
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chatgptを100億倍役に立てる方法も知ってる >>6
日本語と英語は英語の方がllmの情報が多い。なので情報を探す時は
英語で翻訳して海外のソースから情報を調べ、英語で回答してもらい、それを翻訳するのがいい、とか? >>7
人間は何語で知っても他の言語を使ってる時にもその情報に自然にアクセス出来るのになぜ人の認知機構を模倣したと言われるトランスフォーマーはそれができないのか >>8
お前が何かを説明する時に、日本語で説明する時と英語で説明する時。どっちがいい情報を与えられるのか
そして、お前の後輩のアメリカ人と日本人に仕事を教えたとして、お前の説明は本当に同じものになってるのだろうか 例えばPythonで1ms以下で動かす仕組みを作れと言う。
日本語の場合は、
「アルゴリズムを工夫しろ」とか出てくる
英語で尋ねると
インタラプタのオーバーヘッドが何ミリ秒あるからコンパイルしても無理だ。C使えバカ!と返ってくる >>9
ペラペラだったら絶対なってる
翻訳っていう作業を面倒くさがって(サーバー負荷軽減)やってないだけ? プロンプト自体を研究してるのか?transformerやclip含めた昨今の自然言語処理モデル関連を研究する過程でプロンプトの研究もしてるのか? 日本語で尋ねた場合、
Cython: PythonコードをC言語に変換して実行することで、処理速度を大幅に向上させることができます。
Numba: NumPyやPandasなどのデータ処理ライブラリを高速化するコンパイラです。
Ctypes: C言語で書かれたライブラリをPythonから呼び出すことができます。
処理速度の速いアルゴリズムを選択する必要があります。
データ構造を工夫することで、処理速度を向上させることができます。
英語で尋ねた場合、
1 ミリ秒未満の処理を一貫して達成できるかどうかは、システム負荷、ハードウェア機能、Python インタープリターのオーバーヘッドなどの外部要因に大きく依存します。
提供された例は、基本原則を示しています。 これらを特定のタスクに適応させる必要があります。
Python は迅速な開発と読みやすさに優れていますが、高度に最適化されたタスクの場合は C++ などのコンパイル言語が必要であることを覚えておいてください。 >>12
プロンプト自体
もっとも手間なく結果を得られるプロンプトの研究 >>11
違うよ
日本人が英語の文献を与えられても紐づけられないのと同じ >>15
いやいや、外国語で見たwebページの情報が何語だったかを俺は覚えてないよ
多分英語だったようなぐらいの記憶
脳内で映像化したりするから言語が関係なくなるのかもしれない >>10
なるほど
よくわからんけどわかった気がする >>18
そもそも出来ないことを英語だと教えてくれるけど日本語だと頑張れ。って言ってくる ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています