プロンプトエンジニアリング入門
プロンプトエンジニアリングとは何ですか?
ザ 迅速なエンジニアリング これは、人工知能 (AI) システム、特にテキスト ジェネレーターなどの自然言語に基づくシステムに与えるプロンプトまたはコマンドの最適化に焦点を当てた新興分野です。これは、GPT-4 のような言語処理モデルの登場により、特に重要な分野となっています。 OpenAI。目的は、これらの AI と効果的に「会話」する方法を学び、得られる応答の質と関連性を向上させることです。
プロンプトエンジニアリングがなぜ重要なのでしょうか?
の役割 迅速なエンジニアリング AI に対するコマンドをどのように作成するかによって結果が大きく変わる可能性があるため、これは非常に重要です。たとえば、プロンプトの設計が不十分だと、不正確な応答や主題から外れた応答が生成される可能性がありますが、適切に設計されたプロンプトでは、生成される情報の精度と関連性が向上します。迅速なエンジニアリングの専門家は、正確で有用な結果を得るために質問の表現を改良することに取り組んでいます。
プロンプトエンジニアリングの仕組み
プロンプト エンジニアリングのプロセスには、ニューラル ネットワークなどの AI モデルがどのように機能するかを深く理解し、その理解を利用して、AI の制限を回避しながら AI の機能を活用するプロンプトを作成することが含まれます。これには、ある程度の創造性、多くの実験、およびプロンプトを繰り返し改良するための結果の慎重な分析が必要になる場合があります。
の芸術 迅速なエンジニアリング これは、最先端の人工知能システムと効果的に対話したい人にとって不可欠なスキルです。プロンプト エンジニアリングの原則を理解し、適用することで、AI ベースのテクノロジとの取り組みの品質と有効性を大幅に向上させることができます。
プロンプトエンジニアリングにおける優れた実践とテクニック
OpenAI や MidJourney などのコンテンツおよび画像生成 AI のプロンプト エンジニアリングの技術では、高品質の結果を達成するためのテクニックとベスト プラクティスの組み合わせが必要です。これらのベスト プラクティスとテクニックの一部を次に示します。
- 例を使用して: サンプルのリクエストとレスポンスをプロンプトに組み込むと、モデルの応答の精度を向上させるワンショットまたはフューショット学習手法を使用して、モデルが望ましい方法で応答するように条件付けできます。
- 手がかりに注意してください: プロンプトにヒントを含めると、モデルが意図に沿った出力を生成するようにガイドできます。これは、モデルを目的の応答に向ける場合に特に役立ちます。
- さまざまな配置をテストします。 プロンプトに情報が表示される順序は、モデルの出力に影響を与える可能性があります。説明、主な内容、例、ヒントのさまざまな配置を試してみると役立ちます。
- モデルに「出力」を提供します。 場合によっては、モデルがタスクを正確に完了することが難しい場合があります。これを軽減するには、満足のいく答えが見つからない場合にモデルが従うべき代替パスまたは指示を提供します。
- 長さに注目してください: プロンプトには文字数制限がある場合があります。プロンプトが長すぎると、AI システムが処理するのが困難になる可能性があります。
- 慎重に言葉を選んでください: 最も効果的なプロンプトは、明確で直接的な言葉を使用します。曖昧さ、多彩な言葉遣い、比喩、俗語は避けてください。
- 自由回答型の質問をする: 自由回答形式の質問により、出力の柔軟性が高まります。たとえば、複雑な要因について説明するように求めるプロンプトは、詳細かつ包括的な応答を引き出す可能性が高くなります。
- コンテキストを含める: 適切に設計されたプロンプトには、AI システムがユーザーの対象読者に合わせて出力を調整するのに役立つコンテキストが含まれていることがよくあります。
- 出力の長さの目標または制限を設定します。 AI は創造的になるように設計されていますが、多くの場合、出力の長さなどの要素にガードレールを含めることが得策です。
- 矛盾する用語は避けてください。 長く複雑なプロンプトには、曖昧な用語や矛盾した用語が含まれる場合があります。すべての用語に一貫性があることを確認してください。
- 句読点を使用して、複雑なプロンプトを明確にします。 人間が句読点に頼ってテキストを解釈するのと同じように、AI プロンプトもカンマ、引用符、改行を賢明に使用することで恩恵を受けることができます。
プロンプトエンジニアリングの基本原則
コンテキストの関連性を理解する
の重要な原則 迅速なエンジニアリング リクエストが行われたコンテキストを理解することです。人間の会話と同じように、コンテキストは応答の意味と関連性に強く影響します。これは、特定の環境、ユーザーの目的、アプリケーションの正確な領域を考慮した方法でプロンプトを設計する必要があることを意味します。
ユーザーの意図を明確にする
AI から適切な応答を得るには、プロンプト内の意図を明確にすることが重要です。曖昧さを最小限に抑えるために、プロンプトができるだけ正確であることが重要です。場合によっては、これは、ユーザーが探しているものをより正確に理解できるように AI を導く詳細を言い換えたり追加したりすることを意味します。
情報の構造化と優先順位付け
プロンプトの構造は、得られる応答の品質に大きな影響を与える可能性があります。これには、AI がリクエストを効率的に処理できるように論理的かつ一貫した方法で情報に優先順位を付け、最も重要な要素が強調表示されるようにリクエストを構造化して、AI を適切な応答に導くことが含まれます。
言語と表現の選択
選択した単語、言語スタイル、およびプロンプト全体の文言は、プロンプト エンジニアリングにおいて重要な役割を果たします。問題の AI モデルに適応した明確で正確な言語が不可欠です。たとえば、一部のモデルは自然言語により敏感ですが、他のモデルはより形式的または技術的な定式化を必要とします。
反復的な使用と継続的な改善
ザ 迅速なエンジニアリング 多くの場合、反復的なプロセスになります。望ましい応答に到達するまでに、プロンプトを数回調整する必要があることは珍しいことではありません。 AI の応答を分析し、それらの応答に基づいてプロンプトを調整することは、プロンプト エンジニアリング プロセスの重要な部分です。
異常な結果の管理
予期せぬ結果や非定型的な結果を処理する方法を知っておくことが重要です。プロンプトが適切に設計されている場合でも、このような結果が発生する可能性があります。これには、そのような結果の理由を診断し、問題を修正するためにプロンプトを言い換える機能が含まれます。
使用されるAIモデルに関する知識
最後に、作業している AI モデルを完全に理解することが基本です。 AI が効果的に解釈して実行するプロンプトを作成するには、その長所、限界、プロンプトの処理方法を知ることが重要です。
したがって、次のことが理解できるでしょう。 迅速なエンジニアリング AI テクノロジーがより洗練され、私たちの日常生活に統合されるにつれて、このスキルはますます重要になります。したがって、できるだけ早く所定の位置に設置し始めてください。
