AIがあらゆるビジネスに浸透する中、 テキストプロンプトエンジニアリング は今人気上昇中の仕事です。 使用するかどうかに関係なく、望む結果を得るために チャットGPT また ダルイー2、テキストからテキスト、またはテキストから画像への AI ツールを使用する場合は、 適切な 質問。 これらの技術の可能性を考えると、そのような質問をする人がビジネス部門に深く浸透するにつれて、そのような質問をする人は悪評を得るだろうと考えるのは論理的です. この洞察を考えると、次の可能性があります。 私たちはすでに経験しています 未来の迅速なエンジニア。
テキスト プロンプト エンジニアリングとは
テキスト プロンプト エンジニアリングは、プロンプトを使用して AI ツールに 望ましい結果. ステートメントまたはコードのブロックであることに加えて、プロンプトは単純に 簡単な単語リスト. プロンプトを使用して応答を促す手法は、人々によって作成されました。 エッセイを書くための開始点としてプロンプトを使用する方法と同様に、プロンプトを使用して特定のタスクが与えられたときに必要な結果を提供するように AI モデルをトレーニングできます。 人間のライターのように、AI モデルはエッセイの基礎としてプロンプトを使用する場合があります。
テキスト プロンプト エンジニアリングは、 テキストプロンプトを生成および生成する行為、または特定のタスクを実行するように AI モデルをトレーニングするための入力データ。 これには、適切なデータ型を選択し、モデルがそれを理解して学習に利用できるように配置する必要があります。 テキスト プロンプト エンジニアリングの目標は、 高品質のトレーニング データ これにより、AI モデルは信頼できる予測と判断を下すことができます。 これは、AI システムの作成と実装における重要な段階です。
言語モデル GPT-2 と GPT-3 テキスト プロンプト エンジニアリングの進歩に大きく貢献しました。 いくつかの NLP データセットとマルチタスク テキスト プロンプト エンジニアリングを使用することで、2021 年に新しいタスクでの良好なパフォーマンスが観察されました。思考進行の例を与えると、言語モデルは より正確な 推理の絵。
プロンプトが一連の推論を促進する言語 (「段階的に考えてみましょう」など) を使用する場合、多段階の推論問題における言語モデルの有用性が向上する可能性があります。 これらのテクノロジーは、多くのおかげで広くアクセス可能です。 オープンソースのノートブック と コミュニティ主導の画像合成イニシアチブ.
2022 年には、一般の人々が多数の機械学習モデルにアクセスできるようになりました。 DALL-E、 安定拡散、 と 途中. 単語プロンプトを適切な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により、テキストから画像へのプロンプトとして知られる AI プロンプト エンジニアリングの領域が出現しました。 このツールが広く使用されているにもかかわらず、多くのユーザーはまだ望む結果を得ることができていませんが、私たちはそれらのための解決策をいくつか用意しています.
テキスト プロンプト エンジニアリングはどのように機能しますか?
知っておく必要があるのは、これらの新しく巨大で強力な生成モデルを指示して、驚くべきストーリー、息をのむような写真、またはテキスト サマライザーや自動ビデオ エディター ツールなどの他のユニークな機能を作成する方法です。
プロンプトには、次のいずれかが表示されます。
- 手順
- 質問
- 入力データ
- 例
これらのコンポーネントを正しく混合することが、効果的な AI プロンプト エンジニアリングの鍵となります。
以下は、 さらに効果的な AI プロンプト エンジニアリング:
- # または ” を使用して、プロンプト内の指示とコンテキストの間のスペースを示す必要があります。
- このようなプロンプトを書く代わりに;
以下のテキストを書き直してください
{テキスト入力}
- 次のようにメッセージを区切ってみてください。
以下のテキストを書き直してください
「」
{テキスト入力}
「」
- たくさんあげることが大事 明確、 詳細な、 と 詳細な 望ましい結論、長さ、構造、スタイルなどに到達するために、潜在的な状況に関する可能な限りの情報。
- したがって、以下のようにプロンプトを表示する代わりに;
AIについてエッセイを書く
- プロンプトをできるだけ入力してみてください 説明的な 代わりに可能な限り：
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
- あなたが言いたいことの例を挙げてください。
- ランダムに撮影するのではなく、
ドメインのアイデアを教えてください
- チャットボットにインスピレーションを与える何かを与える:
キーワードを含む techbriefly.com のようなドメインのアイデアを教えてください。サイトの目的を説明してください。
- あなたの要求をする 単純 と 簡潔. 不必要な言葉の使用は避けてください。
- 以下のように言葉をごちゃまぜにする代わりに:
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。
- 代わりに、次のようなプロンプトを入力してみてください。
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 ツールの場合は、適切なテーマと形式を選択し、できるだけ説明的にします。
- テキストから画像への AI 手法をテストするには、サンプル写真をいくつかアップロードします。
AI モデルは常に進化していますが、必要な正確な結果を得るのは難しい場合があります。 これも進化していますが、これらの大規模なモデルの可能性を適切に活用するには、より優れたテキスト プロンプト エンジニアリングが必要です。 実際に使用されているいくつかの例を見てみましょう。
テキスト プロンプト エンジニアリングの例
あなたの作文プロンプトに関連して、以下のバリエーションを見ることができます。
上記の例からわかるように、私たちが収集したエッセイは、より一般的で多様なトピックに触れ、迅速な変更を加えることで問題を説明しようとしています。
ご覧のとおり、私たちは できる プロンプトでサンプリングすることにより、2 番目の例では結果になりますが、最初の例では できない ドメイン名を取得することさえできます。
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。
良いプロンプトを書くのはどれくらい難しいですか?
両方を要求するため、適切なプロンプトを作成するのは難しい場合があります。 クリア と 簡潔 言語とプロンプトの目的の把握。 良いプロンプトは クリア、 オープンエンド、 と 明示的; 質問の内容と意図し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。
良いプロンプトも 興味をそそる、 関連する、 と ターゲットオーディエンスにアピールする. 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、それは 困難作品の またはあなたが表現しようとしているメッセージですが、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。
テキスト プロンプト エンジニアリング ジョブ
シンプルですが、テキスト プロンプト エンジニアリングの学習は難しい場合があります。 誰もがこの分野で才能があるわけではありません。 基本的な問い合わせは簡単なリクエストに使用されますが、 具体的な指示より複雑な操作や手順には s が必要です。
フリーランス マーケットプレイスへの投稿 Upwork は、ブログ投稿や FAQ などの Web サイト コンテンツを作成できるタイムリーなテキスト プロンプト エンジニアを 1 時間あたり最大 40 ドルで雇いたいと考えています。
AI の契約審査会社である Klarity では、年間最大 230,000 ドルで大きな言語モデルを「促し、微調整し」、「チャット」するためにエンジニアが必要です。
特定の結果を得るためにプロンプトを購入したい人のために、Krea、PromptHero、Promptist などのマーケットプレイスも開発されています。 ChatGPT を使用する最良の方法は、本と何百ものビデオ チュートリアルでも説明されています。
プラットフォームが機能するためには、個別のトークに対して具体的で明快な回答パターンを提供する必要があります。 あいまいな規制がもたらす 効果がない と 不正確 会話。
からインスピレーションを得ることができます。 以下の手順 テキスト プロンプト エンジニアリングのキャリアを開始する方法をご覧ください。
言語モデルのアーキテクチャについて
調査する 内部の仕組み さまざまな言語モデルの。 入力を評価する方法を理解すれば、正確で詳細なプロンプトを簡単に作成できます。 個々の処理能力を最大化します。 洗練されたツールでさえ、機能させるには外部からの指示が必要です。
同様に、 制限. 通常はより厳しい制限に準拠していますが、洗練された言語モデルはインターネットから最新の情報を引き出します。 独創的なプロンプトを考える必要があります。
あいまいな問題を明確に表現する
迅速なエンジニアはコミュニケーションを学ぶ必要があります 複雑 と 不明確 課題。 AI インタラクションは、誰にとっても可能ではありません。 実際、経験の浅いユーザーは、リクエストの送信、特に多段階のプロセスを必要とするリクエストの送信に苦労しています。
あなたは与えなければなりません 背景くらい することができますように。 AI システムは入力にのみ応答します。 不器用な言い回しや一般的なフレーズを含むあいまいなプロンプトを与えると、平凡な結果が得られます。
データバイアスの克服
AI モデルは本質的に 公平な. 彼らのトレーナーが利用したデータセットは、彼らが提供する歪んだ結果のせいです. AI は単にパターンと経験を調べるだけであることを忘れないでください。 開発者が膨大な量のフィルタリングされていないデータを頻繁に使用するため、洗練された AI モデルでさえ、 有害な結果.
データセットを手動で並べ替える代わりに、 徹底的なテスト 不正確さを減らすために。 AI モデルは時間の経過とともにいくつかの手がかりをフィードし、どの手がかりが偏った反応を引き起こしているかを発見します。
テストプロンプトは際限なく
複雑な手がかりはほとんど成功しない 最初の試みで. より具体的で徹底的な指示を書くと、一見取るに足らない調整の効果に気付くでしょう。 失敗しても落ち込まないでください。
と知り合いになります A/B テスト 完璧なプロンプトを一度に書くことを強調するのではなく。 ラピッド エンジニアリングには、多くの試行錯誤が必要です。 指示を出すための適切なテナー、言い回し、および単語が見つかるまで、数式を頻繁に編集します。
業界動向の勉強
迅速なエンジニアは、 最近の事業展開. AI の急速な成長は、専門化を不可能にします。 1 つの AI モデルだけに集中しないでください。新しいテクノロジは確立されたテクノロジをすばやく追い越す可能性があります。
例として、さまざまな AI プラットフォーム間の競合を考えてみましょう。 Microsoft などの他の企業も、Bing AI などの独自の強力な言語モデルを作成し、ChatGPT は GPT-3.5 で波を起こしました。 その間、OpenAI は新境地を開拓し、 GPT-4を発表、より洗練された言語モデル。
テキストジョブエンジニアリングでいくら稼げる？
プロンプト エンジニアリングはまだ比較的新しいものですが、雇用主はすでにその価値を認識しています。 クイックエンジニアの年俸は $175,000 ～ $335,000. 入力がいかに簡単かを考えると、この見積もりに懐疑的かもしれません。 結局、誰でも AI と会話できます。 効果的なAIプロンプトは誰でも作成でき、 技術トレーニングを受けていない人でも.
ただし、単純なテキスト プロンプト エンジニアリングと洗練されたテキスト プロンプト エンジニアリングを混同しないでください。 標準的なタスクは、基本的なテキスト プロンプト エンジニアリングに関連しています。 複雑なルーチン と 訓練手順 高度な迅速なエンジニアリングに携わっています。
多くの場合、何千もの厳選されたフレーズが高度なプロンプトを構成しています。 タイプミス または使用して 不適切な用語 結果を完全に変える可能性があります。 そのような困難な任務に必要な知識や能力を持っている人はほとんどいません。
テキストプロンプトエンジニアの仕事に興味がある場合は、上記の手順に従ってキャリアを始めることができますが、業界の誰かと話すことは常に非常に重要です. 手始めに、次も読むことができます: Poe チャットボット: AI チャットボットを簡単に作成する
Source: テキスト プロンプト エンジニアリング: ジョブ、例など
