AIツールのヒント
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コードの例をCursorにコピーし、コメントを使用してコンテキストを提供します。
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香港地域では、DeepSeekまたはMistralサービスを使用することは許可されていますが、ChatGPT、Claude、またはGeminiを使用することは許可されていません。
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リージョンのAPIポリシーは、そのアプリのポリシーとほぼ同じです。
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Visual Studio Codeの代わりにCursorを使用します。
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まだ、Visual Studio Codeを使用する必要がある場合があります。例えば、gitマージエディタのシナリオでは、私はまだ
git config --global core.editor "code --wait"を使用しています。 -
Deepseek V3のリリース日から、AIツールにサブスクライブする必要はありません。
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GeminiまたはGrokを使用して、プロンプト「テキスト名を含む幸せな農暦蛇の新年イメージを生成」などの祭りの祝賀イメージを生成します。
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場合によっては、AIモデルにオリジナルのテキストを提供してテーブルを作成しても、出力のいくつかの場所が入力と異なることがあります。例えば、CursorでDeepseek V3モデルを使用してpipリストのテーブルを生成すると、
1.极狐0などのバージョンが含まれることがあります。ここで、极狐は中国のGitLabプラットフォームを指します。 -
DeepseekまたはMistral APIを使用して、プロンプト「あなたは専門の翻訳者です。あなたは、Jekyllブログ投稿の英語から中国語への翻訳を行うために、Markdownファイルを翻訳しています。{text}」などのタイトルを翻訳すると、誤った翻訳につながることがあります。提供するテキスト以外に、出力には過剰な翻訳が含まれることが多いです。
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CursorのAIモデルが部分的に正しいテキストを提供する場合でも、それを受け入れることができます。なぜなら、追加の指示を追加することで、AIモデルが正しい部分を再生成することができるからです。
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大量のデータを含む大規模言語モデルに過剰なコンテキストを提供しないようにしてください。例えば、会話の対話行を生成する際には、トピックに関する100のポイントを提供しないでください。
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翻訳やダイアログの歌詞を生成するようなタスクに十分なコンテキストを提供する際には、チェーン・オブ・サイコロ機能を使用しないようにしてください。これは遅く、冗長または役に立たない応答を引き起こすことがあります。
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チャットボットがユーザーの指示に従うかどうかをテストする方法の一つは、英語で何かを説明するように求め、その後入力を中国語で続け、チャットボットが出力を英語で維持しているかどうかを観察することです。
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LLMsにコンテキストを提供するのではなく、大量のテキストやコードのデータセットに基づいてモデルを微調整し、その後微調整されたモデルを使用します。