Gemma
Gemmaは、Google DeepMindの軽量なオープンソースAIモデルのファミリーであり、テキスト生成、質問応答、およびさまざまな言語タスクに強力なパフォーマンスを提供します。
Gemmaの効果的なプロンプトの書き方
プロンプトエンジニアリングの技術を習得して、Gemmaモデルから最高の結果を得る
優れたプロンプトの重要な要素
明確な指示
モデルに何をさせたいかを具体的かつ直接的に指示します。曖昧な言葉は避けてください。
コンテキストの提供
モデルがタスクをよりよく理解するのに役立つ関連する背景情報を提供します。
出力形式の指定
一貫性を確保するために、応答に必要な構造と形式を定義します。
例（少数ショット）
モデルの応答をガイドするために、目的の出力の例を含めます。
高度なプロンプトのプロのヒント
システムプロンプトを使用する
会話の開始時にモデルの役割と動作を設定して、インタラクション全体で一貫性を維持します。
複雑なタスクを分解する
複雑なリクエストをより小さく、連続したステップに分割して、応答の精度と明瞭さを向上させます。
反復と改良
基本的なプロンプトから始めて、最適な結果を得るためにモデルの応答に基づいて徐々に改良します。
基本的なプロンプトと高度なプロンプトの比較
"気候変動について書いてください。"
"気候変動の主な原因、特に人間の活動に焦点を当てて、200語の有益な段落を書いてください。少なくとも3つの具体的な例を含めてください。"
"これをスペイン語に翻訳してください。"
"次のビジネスメールをスペイン語に翻訳し、フォーマルなトーンを維持し、元の書式を保持してください:"
"コーディングを手伝ってください。"
"数値のリストを受け取り、偶数の合計を返すPython関数を作成します。ドキュメンテーションと型ヒントを含めてください。"
Gemmaモデルの使用方法
ほんの数ステップでGemmaを使い始めましょう。チャットボットの構築、コンテンツの生成、テキストの分析など、Gemmaはいつでもお手伝いします。
Gemmaモデルを選択する
モデルライブラリに移動し、ニーズに最適なGemmaバリアントを選択します。モデルサイズやタスク要件などの要素を考慮してください。
プロンプトを作成する
モデルに何をさせたいかを説明する明確で具体的なプロンプトを作成します。必要に応じて、コンテキスト、例、および書式設定の指示を含めます。
パラメータを調整する
温度、最大トークン数、トップPなどの生成設定を微調整して、出力の創造性と長さを制御します。
生成とレビュー
リクエストを送信し、生成された出力を確認します。必要に応じてプロンプトを反復して、結果を改良します。
クイックヒント
- •事実に基づいたタスクには低い温度値（0.3〜0.5）を使用し、創造的なタスクには高い値（0.7〜0.9）を使用します
- •システムプロンプトを使用して、会話全体でより一貫した結果を得るために、モデルの動作と役割を設定します
- •特定のユースケースに最適なものを見つけるために、同じリクエストのさまざまな言い回しを試してください
Gemmaモデルは継続的に改善されています。機能が強化されたアップデートや新しいバリアントを定期的に確認してください。
よくある質問
Gemmaモデルに関するよくある質問への回答を見つける
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