AI プロンプトエンジニアリング

インコンテキスト学習とも呼ばれるプロンプトエンジニアリングは、大規模なユーザー向けの命令を埋め込む技術および科学です。 AI モデルを送信されたメッセージに組み込みます。

AI プロンプトを使用して、モデルから良好な結果を取得したり、モデルの機能をさらにトレーニングしたりできます。スキルセットには、以下のことについての十分な理解が組み合わされています。コンピューティング、コミュニケーション、データサイエンス、および機械学習。

このブログこの記事では、AI プロンプトエンジニアリングのさまざまな機能と利点について説明します。さらに、このテーマをより深く理解するのに役立つ例やリソースも含まれています。

優れた AI プロンプトの必要性

大規模な言語モデルのような AI システムは、言語の処理と生成を支援するために単語をトークンに変換します。このプロセスはトークン化と呼ばれ、テキストの大きな塊を文字、単語、サブワードなどの小さな単位に分割することが含まれます。これらのトークンには数値が割り当てられ、ニューラルネットワークに入力されて出力が生成されます。

ここでの結果は、入力単語またはそのシーケンスの変更が同様にニューラルネットワークの出力の変更を引き起こすということです。 AI の世界では単語は意味を表すため、システムを最大限に活用するには単語のそれぞれが重要です。ここでは、優れた AI プロンプトを作成することの多くの利点の一部を紹介します。

より良い出力: トランスモデルは、次の理由により非常に印象的な応答を生成できます。注意このメカニズムにより、あらゆる操作においてコンテキストを維持できるようになります。一方、ユーザーまたはプロンプトエンジニアは、AI モデルの注意を集中させる最適な単語を入力することでモデルをより良い出力に導き、それによって最も関連性の高い魅力的なコンテンツを生成します。
より高い効率: 適切なプロンプトがあれば、AI モデルは最高のコンテンツを提供するだけでなく、迅速かつ効率的に実行します。これによりユーザーの時間が節約され、多くの場合、結果の出力で必要な編集や処理が少なくなります。 AI モデルは、プロンプト作成者の期待を超えることもあります。
より良い精度: 計算関連の操作の場合、適切なプロンプトはより正確な結果も生成します。他の状況では、AI が独自に詳細をでっちあげて事実として提供しようとする幻覚の可能性が低くなります。

迅速なエンジニアリングのための用途

迅速なエンジニアリングにより、ユーザーは日常の言語を使用してスマートマシンを制御できるようになります。このため、非常に汎用性の高いスキルとなり、今後もさらに多くの用途が見つかるでしょう。以下は、プロンプトエンジニアリングが現在使用されている主な用途の一部です。

問題解決：たくさんの大規模な言語 AI モデル単純な形で問題を述べ、解決策を要求するだけで、大規模で複雑な問題に取り組む際に使用できます。たとえば、ChatGPT はこの点で優れています。スケジュールの作成から、難しい質問への回答、法的問題、さらには医学的診断まで。
コンテンツ作成： 大規模な言語モデルは、適切なプロンプトを使用してあらゆる種類のコンテンツを生成することに非常に優れています。モデルを簡単にガイドして、ブログ投稿、詩、ストーリーライン、コンピューターコード、食べ物のレシピ、音楽、画像、ビデオなどを生成できます。 email 適切なプロンプトを使用して文字を送信します。
研究と情報検索: ほとんどの AI モデルは膨大な量のデータに基づいてトレーニングされているため、特定の情報について質問することが簡単になります。関連するプロンプトを発行すると、ユーザーはあらゆる情報を簡単に取得できます。よく訓練されたモデルを使用すると、このプロセスは標準よりも優れています検索エンジン、次のような新世代の AI を活用した検索アプリケーションにつながります。ユードットコム • Perplexity.ai.
執筆支援: 適切なプロンプトを使用すると、 generative AI 現在人類が知っている最も創造的なテクノロジーです。あらゆる種類の文章を書くための創造的なアイデアから、文法の修正や記事の要約に至るまで、適切なプロンプトを発行する能力は、作家や会社員の生活に大きな違いをもたらすことができます。
プログラミング支援: のような高度にカスタマイズされた AI プログラミングアシスタントもありますが、 GitHubコパイロット • アマゾンコードウィスパラー、一般的な AI モデルに適切なプロンプトを発行できることは、コーダーの能力を同様に向上させることができます。生産性貴重な開発時間を節約できます。
インタビュー: 大規模な言語モデルは言語翻訳のマスターであり、権利プロンプトを使用してこれを有利に使用できます。テキストをある言語から別の言語に単純に翻訳するのとは対照的に、プロンプトの能力に応じて出力を自由に変更できます。
チャットボットとパーソナルアシスタンス：当初は次のような自動化ツールがありました。 Zapier • IFTTT これは、ユーザーがビジュアルインターフェイスを使用してタスクを自動化するのに役立ちました。ただし、ChatGPT プラグインおよび同様の製品は、ユーザーがプロンプトを使用してインターネット上の作業を自動化できるようにすることで、業界を変えています。
微調整とカスタマイズ: AI モデルが大量のテキスト、画像、音声、またはビデオデータを使用して事前トレーニングされた後、通常、次のステップは微調整段階です。ここでは、プロンプトエンジニアリングを使用したコンテンツ生成やチャットボットなど、より具体的なタスクに焦点を当てるために一般的なモデルがカスタマイズされています。

必要なスキル

プロンプトエンジニアリングは芸術であり科学であり、効率を高めるには技術的スキルと非技術的スキルの両方を組み合わせる必要があります。特定のプロジェクトや即時エンジニアリングのポジションには特定の専門スキルが必要な場合がありますが、より一般的なスキルは以下のとおりです。

問題分析と解決能力: 問題を創造的に特定し、分析し、描写する能力は、おそらく人工知能が支配する将来において最も価値のある人間のスキルとなるでしょう。 AI モデルを最大限に活用するには、どのような状況でも問題を迅速に特定し、潜在的な解決策を求めて状況を分析し、問題を解決するための創造的なロードマップやプロセスの概要を正確に示す能力が必要です。
口頭および書面によるコミュニケーションスキル: AI モデルとの対話から最大限の効果を得るには、優れたコミュニケーションスキルも必要です。現在存在するほとんどのモデルは書面によるコミュニケーションに対応していますが、最終的にはインターフェイスが口頭やその他のスキルを含むように拡張されるはずです。ただし、必要なのはコミュニケーションをよく理解していれば十分です。
AI、ML、NLP の知識：人工知能 (AI) モデルがどのように機能するか、機械学習 (ML) がどのように機能するか、自然言語処理 (NLP) の分野を理解するのにも役立ちます。
コンピュータプログラミングの知識: AI プロンプトの要件ではありませんが、プログラミング言語と、アイデアをマシンに伝え、それらのアイデアで問題を解決する方法をしっかりと理解することは、プロンプトエンジニアリングにおいて非常に貴重です。
データ解析：データ分析とAIプロンプトには多くの共通点があります。データ分析スキルを使用すると、即時応答データから貴重な洞察とパターンを特定して抽出できます。また、データを視覚化して聴衆、チーム、クライアントに提示する方法を知るのにも役立ちます。

効果的なプロンプトの書き方

AI モデル用の効果的なプロンプトを作成するには、次のようないくつかのヒントを念頭に置くだけで済みます。

目的を特定する: まず、何を作成しようとしているのか、なぜこれを行うのかを明確にする必要があります。操作の目標を自問し、期待される出力を明確にしてください。
明確かつ具体的な指示を与える: プロンプトはシンプルで理解しやすいものにするようにしてください。必要なものについての具体的な情報と明確な指示が含まれている必要があります。
自由回答形式の質問を含める: 生成 AI モデルは、「はい」または「いいえ」の直接の回答を要求するのではなく、自由な思考、創造的な自由、およびさまざまな形で回答する能力を奨励する、自由形式の質問に適しています。
コンテキスト情報を含める: 問題に関する背景情報、対象ユーザーの説明、時間や場所の言及、特定の形式の指定、例の提供、あいまいな用語の明確化、以前の記述の参照を含めることで、プロンプトの結果をさらに改善できます。
繰り返す: ほとんどの LLM には、コンテキストを認識させるアテンション機能があります。この機能は、モデルによって作成された以前のステートメントを参照したり、モデルが応答として提示したオプションを変更したり、異なるオプションで以前のジョブをやり直すように指示したりすることで使用できます。反復により、初期出力の変更と改善に役立つため、強力な結果が得られます。

プロンプトの例

空の星の数と同じくらい多くのプロンプトを作成できます。次のリストは、創造性の指針となる例のみを示しています。

	プロンプト	備考
1.	ロンドンに旅行に行くんですが、何かお勧めのことはありますか？	旅行の計画をお手伝いします
2.	スーパーヒーローについての映画を書いているので、ストーリーを作成して 5 人のキャラクターを構築してもらいたいと考えています。	クリエイティブな支援
3.	あなたにデータサイエンティストとしてコードを書いてもらいたいのです。 (describe) に関するデータセットがあります。 (ターゲット変数) を予測するための機械学習モデルを構築できますか?	データサイエンスアシスタントとしての ChatGPT
4.	あなたにデータサイエンティストとしてコードを書いてもらいたいのです。 (describe) に関するこのデータセットがあります。データを視覚化するための Python コードを作成できますか?	データサイエンスアシスタントとしての ChatGPT
5.	(あなたの製品) に関する 15 個のプロモーションのアイデアのリストを作成します。対象ユーザーは (ターゲット) であり、製品は (機能) で注目に値します。
6.	詳細なレビューを提供します (製品またはサービスを入力)
7.	15 列、100 行の乱数を生成する JavaScript コードを書いてもらえますか?	コーディングアシスタントとしてのChatGPT
8.	にぎやかな通りの背景にクロムホイールを備えた現実的な黄色のスポーツカー。	Dall-E イメージ
9.	晴れた日に公園のベンチに座っている老夫婦。	Dall-E イメージ
10.	木々と透き通った海のあるトロピカルビーチの息を呑むような景色。	Dall-E イメージ
11.	として活動してほしいソフトウェア開発者。以下の関数のドキュメントを提供してください (関数を入力)	コーディングアシスタントとしてのChatGPT
12.	共通移動平均をグラフ化する	ChatGPT コードインタープリター
13.	このデータを使用してヒートマップを作成します	ChatGPT コードインタープリター
14.	このデータの列 1 と列 2 を使用して計算します (希望の値を入力)	ChatGPT コードインタープリター
15.	社長にメールを書いて、会議に行けないことをお詫びします。私が成功できない理由を彼に5つの嘘を言ってください。
16.	温室での垂直農業について 700 語のブログを書きます。垂直農業の長所と短所、試験導入の推定コストを含めるプロジェクト、よくある質問など。	ほとんどのチャットボットで動作します
17.	あなたにインタビュアー役をやってほしい。私が候補者となり、企業の (役職) のポジションに向けて練習するために面接の質問をしてもらいます。一度にすべての質問をしないでください。質問して、私の答えを待ってください。何も説明しないでください。インタビュアーのように一つ一つ質問して、私の答えを待ちます。私の最初の文は「こんにちは」です	ChatGPTはこれが得意です
18.	あなたに私の仮想医師として働いてほしいのです。私は私の生理学的症状について説明し、あなたは症状の診断と治療計画を提示します。診断と治療計画のみを返信し、説明は必要な場合のみにしてください。私の最初のリクエストは、「ここ数日、足がむくむような感じがしています。」です。
19.	あなたに Linux ターミナルとして機能してもらいます。私がコマンドを入力すると、あなたは Linux ターミナルが生成する正確な出力で応答します。何も説明せず、私があなたに手紙を書いたときにのみ返信してください。了解した？
20.	スーツを着たかわいい犬の絵、自然光、明るい色	Stable Diffusion や Dalle-E などの画像生成ツール
21.	ギターを弾くかわいいプラスチック製のアヒル、立っているキャラクター、3D ブレンダーレンダリング、明るい色
22.	3D ふわふわのライオン、キュートで愛らしいクローズアップ、かわいい大きな円形の反射目、長くてふわふわした毛皮、ピクサーレンダリング、アンリアルエンジンの映画のようなスムーズ、複雑なディテール、映画のような	安定拡散の3Dイメージイラスト
23.	魔法の森で巨大な蝶を追いかけるゼラチン質の猫。 –v5	ミッドジャーニー v5 イメージ
24.	鋼鉄とゴムの機械部品を使用し、明るい色の非常にリアルなディテールを備えたかわいいキャラクター	ミッドジャーニー v4 イメージ

よくある質問

正確で関連性の高い出力を迅速に作成するためのベストプラクティスは何ですか?

シナリオを説明し、役立つ情報や例をできるだけ多く含めます。

プロンプトエンジニアリングとソフトウェアエンジニアリングに違いはありますか?

はい。プロンプトエンジニアリングでは、自然な人間の言語 (主に英語) が使用されます。ソフトウェアエンジニアリングでは通常、特定のコンピューター言語と開発アプローチの研究が必要です。

即応性のあるエンジニアリングスキルを開発するにはどうすればよいですか?

以下のリソースリンクから練習してさらに学習してください。

プロンプトエンジニアリングの一般的な課題は何ですか?

これには、あいまいなプロンプトの作成を避けること、偏ったモデルを使用すること、モデルをガイドするために必要なドメイン知識が不足していることが含まれます。

AI プロンプトライティングリソース

まとめ

AI プロンプトエンジニアリングに関するこの投稿は終わりに達し、初心者にも経験豊富なプロにも同じようにプロンプトを提供するさまざまな機会があることがわかりました。

プロンプトエンジニアリングは人間と人工知能の間の架け橋です。したがって、AI システムから高品質で価値のある結果を生み出す能力は、プロンプトの熟練度にかかっています。