生成 AI は急成長しており、誰もが学び、習得しているスキルまたはツールです。あなたが技術的な背景のない人なら、プロンプトエンジニアリングという言葉を聞いたことがあるはずです。 Generative AI にタスクを完了するよう命令するプロンプトを作成する必要があるためです。しかし実際には、プロンプト エンジニアリングは単なるテキスト作成ではありません。
この記事では、プロンプト エンジニアリングについて簡単に説明します。これにより、プロンプト エンジニアリングが何であるかをさらに深く理解できるようになります。さあ行こう！
プロンプト エンジニアリングは、いくつかの目的を果たす人工知能エンジニアリング手法です。これには、特定のプロンプトと推奨出力を使用して大規模な言語モデル (LLM) を調整するプロセスと、テキストや画像を生成するためにさまざまな生成 AI サービスへの入力を調整するプロセスが含まれます。生成 AI ツールが向上するにつれて、ロボット プロセス オートメーション ボット、3D アセット、スクリプト、ロボットの指示、その他の種類のコンテンツやデジタル アーティファクトなど、他の種類のコンテンツを生成する際にも迅速なエンジニアリングが重要になります。
この AI エンジニアリング手法は、特定のユースケースに合わせて LLM を調整するのに役立ち、特定のデータセットと組み合わせたゼロショット学習サンプルを使用して、LLM のパフォーマンスを測定および改善します。ただし、さまざまな生成 AI ツールのプロンプト エンジニアリングは、より広範なユースケースになる傾向があります。これは単に、新しいツールに取り組んでいる開発者よりも既存のツールのユーザーがはるかに多いためです。
プロンプト エンジニアリングでは、ロジック、コーディング、アート、そして場合によっては特殊な修飾子の要素を組み合わせます。プロンプトには、自然言語テキスト、画像、またはその他のタイプの入力データを含めることができます。最も一般的な生成 AI ツールは自然言語クエリを処理できますが、同じプロンプトが AI サービスやツール間で異なる結果を生成する可能性があります。各ツールには、単語の重み、スタイル、視点、レイアウト、または目的の応答のその他のプロパティを簡単に説明できるようにする独自の特別な修飾子があることに注意することも重要です。
プロンプト エンジニアリングにはいくつかの利点があり、NLP ドメインのさまざまな関係者にとって貴重なツールになります。
まず、言語モデルの微調整が可能になり、特定のタスクやドメインで優れた能力を発揮できるようになります。カスタマイズされたプロンプトを提供することで、開発者はモデルの機能を活用して望ましい結果を達成できます。
2 番目に、迅速なエンジニアリングにより開発プロセスが合理化され、言語モデルのデプロイに必要な時間と労力が削減されます。これにより、開発者はさまざまなプロンプトを試して最も効果的なプロンプトを特定できるため、大規模なコード変更の必要がなくなります。
第 3 に、プロンプト エンジニアリングにより言語モデルの説明可能性が向上し、言語モデルの動作とその予測の背後にある理論的根拠を理解しやすくなります。使用されたプロンプトを調べることで、開発者はモデルの意思決定プロセスについての洞察を得ることができます。
最後に、迅速なエンジニアリングにより、NLP コミュニティ内でのコラボレーションと知識の共有が促進されます。研究者と実務家は、効果的な提案を共有して議論し、この分野での継続的な改善とイノベーションへの道を切り開くことができます。
迅速なエンジニアリングは、変革の可能性を秘めているにもかかわらず、いくつかの重大な課題を抱えています。主な障害の 1 つは、目的の意図を効果的に捉え、AI モデルから意図した出力を生成するプロンプトを作成することが難しいことにあります。過度に具体的なプロンプトはモデルの柔軟性を制限する可能性があり、過度に広範なプロンプトは曖昧な出力をもたらす可能性があるため、特異性と一般性の間の最適なバランスを見つけることが重要です。
さらに、効果的なプロンプトを設計するには、AI モデルに固有の技術的な制限とバイアスを理解することが不可欠です。プロンプトが倫理的および社会的価値観と一致していることを確認することも、考慮が必要な重要な側面です。さらに、プロンプトのパフォーマンスの評価とテストは複雑なプロセスになる可能性があり、プロンプトの有効性を継続的に改良および最適化するには、綿密な実験が必要です。
全体として、迅速なエンジニアリングには自然言語処理と AI モデル機能の両方の専門知識が必要であり、これらの課題を克服するには継続的な研究が必要です。
人工知能 (AI) の分野では、AI モデルを効果的かつ正確な結果に導く上で、迅速なエンジニアリングが重要な役割を果たします。プロンプト エンジニアリングの可能性を最大限に活用するには、ベスト プラクティスに従うことが不可欠です。これらのベスト プラクティスには、使用されている AI モデルの特定の機能と制限を理解すること、AI で生成されたコンテンツの対象読者を考慮すること、プロンプトで明確かつ簡潔な言葉を使用することが含まれます。
さらに、AI が生成したコンテンツの結果を徹底的に評価して、品質と精度の望ましい基準を満たしていることを確認することが重要です。これらのベスト プラクティスに従うことで、迅速なエンジニアリングにより AI モデルの有効性が向上するだけでなく、AI の責任ある倫理的な開発にも貢献できます。
独占的なオートスタイルコンテンツのアップデートとオファーを入手
Learn how to create visualizations from the Airports and Flights datasets and save them to a dashboard in Looker with this self-paced lab from Google Cloud.
Learn about Attention Mechanism with Google Cloud's comprehensive course. Understand how attention works and how it can improve machine learning tasks like machine translation, text summarization, and question answering.
生成 AI は急成長しており、誰もが学び、習得しているスキルまたはツールです。技術的な背景がない人なら、プロンプト エンジニアリングという言葉を聞いたことがあるはずです。
ベクトル データベースの詳細と、ベクトル データベースの機能を評価する方法を学びます。ベクトル データベースの利点、課題、独自の機能を明らかにします。
Google Gemini ファミリーの LLM AI モデルを詳しく見て、その長所と短所を確認してください。これは、ビジネスの需要に応じた選択と展開を容易にするのに役立ちます。
