資料
本でもWebでも動画でもソースコードでも言語モデルでも
有償のリソースに関しては、持ってる人が末尾にアイコンをつければ「これはみんな持ってるんだなぁ」とかわかって良いのではないかnishio.icon
デジタル民主主義について
Audrey Tangのインタビュー
オードリー・タンが語るデジタル民主主義niryuu.iconnishio.icon
オードリー・タン デジタルとAIの未来を語るniryuu.iconnishio.icon
SFとその書き方について
逆噴射聡一郎:パルプ小説の書き方niryuu.icon
ニンジャスレイヤーの書き方。
AIとSFniryuu.iconnishio.icon
AIに関するSFの短編集。
マイクロスコープnishio.iconissac.icon
歴史を作るGMレスTRPG
SFプロトタイピングについて
未来は予測するものではなく創造するものである ――考える自由を取り戻すための〈SF思考〉niryuu.icon
AIについて
大規模言語モデルは新たな知能かniryuu.iconissac.icon
概説書として定番。これ1冊で十分まである。紙媒体だけなのが惜しい。
自然言語処理〔三訂版〕 (放送大学教材)niryuu.icon
黒橋先生の本。LLMは自然言語処理の流れで生まれてきたので、自然言語処理が何を目指しているか知っておくとよい。2023年改訂で一気にLLM方向へ。
DiffusionによるText2Imageの系譜と生成画像が動き出すまで
2023年3月までの画像生成AIの流れはこれで大体分かる
技術だけではなく、社会の反応にも触れているのが良い
AI開発について
GPT best practices
まずは公式。
DeepLearning.AI ChatGPT Prompt Engineering for Developers
プロンプトエンジニアリングに迷ったらこれ。
DeepLearning.AI Building Systems with the ChatGPT API
1時間でAPIを使ったサービスが作れる(ほんと?)
DeepLearning.AI LangChain for LLM Application Development
LLMに外部情報を入れるLangChainを1時間で使えるようになる
Coursera Natural Language Processing Specialization
穴埋め式に自然言語処理のプログラムを古典的なものからAttentionベースのものまで作っていく。
あとなにかVicunaあたりで良い資料ないだろうか