AI プロンプト エンジニアリングの概念を満たします。 ChatGPT や DALL-E 2 などのテキストからテキスト、またはテキストから画像への人工知能システムから必要な結果を得るには、適切な質問をする方法を理解する必要があります。これらの手段の可能性は、そのような質問をする人が質問は、商業部門での標準的な慣行になるにつれて、顕著になるでしょう。
この洞察を考えると、将来最も需要の高い職業である迅速なエンジニアの台頭が見られるかもしれません。
AIプロンプトエンジニアリングとは？
AI プロンプト エンジニアリングとは、AI ツールから目的の結果を得るためにプロンプトを使用する方法を指します。 プロンプトは、単一の単語からステートメント全体またはコード ブロックまで、あらゆるものである可能性があります。 プロンプトとしての質問の使用は、人間の革新です。 プロンプトを使用して AI モデルを教育し、特定の仕事を与えられたときに必要な結果を提供することは、エッセイを書くための出発点を人に与えることに似ています。 人間のライターがエッセイを書き始めるのと同じように、AI モデルは質問を受け取り、それを完成した作品に発展させる可能性があります。
プロンプトとは何ですか? テキストは、ほとんどのジェネレーティブ AI モデルがユーザーと通信するための重要なインターフェイスであることを忘れないでください。 テキスト インターフェイスにコマンドを入力することで、モデルに何をすべきかを伝えることができます。 モデルのプロンプトは、モデルに与える高レベルの指示です。 画像の生成に使用される 2 つの人工知能モデルである DALLE-2 と Stable Diffusion は、ほとんどの場合、目的の結果の説明に応答します。 GPT-3 と ChatGPT はどちらも、プロンプトが基本的な質問 (「トルコの大統領は誰ですか?」など) から、複数の事実を含む難しい問題 (CSV ファイルを入力することもできることに注意してください) まで、LLM の例です。入力の一部として生データを使用)。 また、「冗談を言って」というのは漠然とした要求だと考えるかもしれません。
AI プロンプト エンジニアリングでは、AI モデルの入力データを設計および生成して、特定のアクティビティを実行する方法を学習させる必要があります。 モデルがデータを読み取って学習できるように、データは正しく型付けされ、フォーマットされている必要があります。 AI プロンプト エンジニアリングは、AI モデルが信頼できる予測と判断を生成できるようにする高品質のトレーニング データを生成することを目的としています。 これは、AI テクノロジを実現するための重要な段階です。
GPT-2 および GPT-3 言語モデルは、AI プロンプト エンジニアリングの重要な進歩です。 多くの自然言語処理データセットを使用したマルチタスク プロンプト エンジニアリングは、2021 年の新しいタスクでうまく機能しました。一連の推論が必要なケースに直面した場合、言語モデルはより正確であることがわかっています。 論理的な進行を促すプロンプトの文言 (「段階を追って考えてみましょう」など) は、ゼロショット学習を通じて複数の推論ステップを必要とする問題を解決する際の言語モデルの効率を高める可能性があります。 これらのリソースがどこからでもアクセスできるようになったのは、いくつかのオープンソース ノートブックとコミュニティ主導の画像合成活動によるものです。
2022 年には、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney など、多くの機械学習モデルが一般公開されました。 単語プロンプトを関連する画像の入力および出力として受け取るこれらのモデルの能力は、テキストから画像へのプロンプトと呼ばれる AI プロンプト エンジニアリングの新しい分野を生み出しました。 このテクノロジは広く使用されていますが、多くのユーザーは依然として成功への障害に直面しています。 これらの人々にいくつかの提案をします。
AI プロンプト エンジニアリング ガイド
これらの幅広く強力なジェネレーティブ モデルを起動する方法を知っていれば、素晴らしいストーリーから息をのむようなグラフィックス、テキスト サマライザーや自動ビデオ エディター ツールなどのユニークな機能まで、あらゆるものを生成することができます。
プロンプトの構成要素:
- 指示
- 質問
- 入力データ
- 例
AI プロンプト エンジニアリングを成功させるには、これらすべてのコンポーネントを適切にブレンドする必要があります。
では、適切なプロンプトを作成するにはどうすればよいでしょうか。 以下は、AI プロンプト エンジニアリングを改善するためのいくつかの提案です。
- # または ” で指示とプロンプトのコンテキストが区切られていることを確認してください。
次のように使用しないでください。
以下のテキストを書き直してください
{テキスト入力}
次のようなプロンプトを入力することをお勧めします。
以下のテキストを書き直してください
「」
{テキスト入力}
「」
- 目前の主題について、できるだけ具体的で、説明的で、詳細な情報を提供することは、望ましい目標、長さ、構造、スタイルなどを達成するために不可欠です。
次のように使用しないでください。
AIについてエッセイを書く
次のようなプロンプトを入力することをお勧めします。
ビジネスへの影響に焦点を当てた、AI に関する 500 語のエッセイを正式に作成する
- 例を使用して、目標を説明します。
次のように使用しないでください。
ドメインのアイデアを教えてください
次のようなプロンプトを入力することをお勧めします。
techbriefly.com のようなドメインのアイデアを教えてください。キーワードが含まれており、サイトの目的が説明されています。
- 直接的かつ簡潔にあなたのニーズを述べてください。 あなたの言葉を単純化し、綿毛を切り取ってください。
次のように使用しないでください。
AI の歴史を簡単に説明し、読者の心に残る歴史的出来事に言及してください。
次のようなプロンプトを入力することをお勧めします。
AIの歴史を簡潔かつキャッチーな方法で説明する
- 特に、テキストから画像への AI 手法を使用する場合は、できるだけ説明的で、適切なテーマ/形式を選択することが重要です。
- text-to-image AI プログラムにいくつかのサンプル画像を追加します。
AI モデルは常に改善されていますが、必要な結果を正確に取得することは依然として困難な場合があります。 これは改善されていますが、これらの大規模なモデルが最大限の可能性を発揮するには、AI の迅速なエンジニアリングも必要です。 それでは、実際の例をいくつか見てみましょう。
迅速なエンジニアリング例
以下に、迅速なエンジニアリングの例をいくつか示します。
上記の例からわかるように、さまざまなトピックにすばやく変更を加えることで問題を明確にしようとするエッセイがあります。
ご覧のとおり、プロンプトでサンプリングすることにより、2 番目の例で結果を得ることができました。 ただし、最初の例では、ドメイン名を取得することさえできませんでした。
プロンプトは、左の例では「オフィスで人間を描いてください」、右の例では「オフィスで PC を見ながら人間を描いてください」です。 ご覧のとおり、左側の例ではオフィスの設定がほとんど示されていませんが、プロンプトを定義することで、より良い結果を得ることができました。
適切なプロンプトを作成することは、明確で簡潔な言葉と、プロンプトの目的の理解の両方を必要とするため、難しい場合があります。 適切なプロンプトは、明確で、制限のない、明示的なものである必要があります。 質問の内容と意図された応答を把握するのに十分な詳細を返信に提供する必要があります。 また、解釈と独創的な考えの余地も残しています。
優れたプロンプトは、興味をそそられ、関連性があり、ターゲット ユーザーにアピールする必要があります。 プロンプトのコンテキストと目的も念頭に置く必要があります。
全体として、作品の難易度や表現しようとしているメッセージによって異なりますが、少しの経験と細部への細心の注意があれば、誰でも強力なプロンプトを作成できます。
プロンプトは、現在の仕事、トピック、または学習目標に沿っている必要があります。 意図した結果を得るために必要なデータを引き出すように計画する必要があります。 思慮深いプロンプトは、収集された情報が意図した目的に適切で役立つものであることを保証できます。
Source: AI プロンプト エンジニアリング: マスター ガイド
