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Google Prompt Engineering_v7.pdf 書籍カバー

Google Prompt Engineering_v7.pdf の書籍要約

著者 Michael Sherman, Yuan Cao, Erick Armbrust, Anant Nawalgaria, Antonio Gulli, Simone Cammel
15.0

Google Prompt Engineering_v7.pdf の要点、著者背景、時代背景、章ごとの要約をまとめ、Michael Sherman, Yuan Cao, Erick Armbrust, Anant Nawalgaria, Antonio Gulli, Simone Cammel の考えを短時間で把握できるようにしています。

書籍情報

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書名
Google Prompt Engineering_v7.pdf
著者
Michael Sherman, Yuan Cao, Erick Armbrust, Anant Nawalgaria, Antonio Gulli, Simone Cammel
読了時間
15.0 分
カテゴリ
Technology & The Future
音声
未対応

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Google Prompt Engineering_v7.pdf について検索されやすい質問を先にまとめています。

Michael Sherman, Yuan Cao, Erick Armbrust, Anant Nawalgaria, Antonio Gulli, Simone Cammel とは?

该文档由Google的内容贡献者、策展人、编辑、技术作家和设计师共同编写完成,汇集了多位专家在大型语言模型和提示工程领域的知识与经验。

Google Prompt Engineering_v7.pdf はどんな読者向け?

本文档的目标读者包括对大型语言模型和提示工程感兴趣的开发者、研究人员、数据科学家以及任何希望通过优化提示来提升LLM应用效果的人员。无论您是初学者还是有一定经验的从业者,本文档都能为您提供有价值的指导和参考。

Google Prompt Engineering_v7.pdf の時代背景は?

随着大型语言模型(LLM)的快速发展,提示工程作为一种新兴领域,旨在通过优化输入提示来提升LLM的输出质量和准确性。本文档撰写于2025年2月,正值LLM技术日益成熟和广泛应用之际,旨在为开发者和研究人员提供关于提示工程的全面指南。

要約

マインドマップ

対象読者

本文档的目标读者包括对大型语言模型和提示工程感兴趣的开发者、研究人员、数据科学家以及任何希望通过优化提示来提升LLM应用效果的人员。无论您是初学者还是有一定经验的从业者,本文档都能为您提供有价值的指导和参考。

著者背景

该文档由Google的内容贡献者、策展人、编辑、技术作家和设计师共同编写完成,汇集了多位专家在大型语言模型和提示工程领域的知识与经验。

歴史的背景

随着大型语言模型(LLM)的快速发展,提示工程作为一种新兴领域,旨在通过优化输入提示来提升LLM的输出质量和准确性。本文档撰写于2025年2月,正值LLM技术日益成熟和广泛应用之际,旨在为开发者和研究人员提供关于提示工程的全面指南。