プロンプトエンジニアリングの種類は何ですか?

1. プロンプトエンジニアリングとは何ですか?

プロンプト エンジニアリングは、いくつかの目的に役立つ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される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、ロボット命令、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の例を使用して、LLM のパフォーマンスを測定および改善します。

 

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記述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。

 

2. 生成AIにおける迅速なエンジニアリングの重要性

生成 AI (ユーザーからの入力プロンプトに基づいてテキスト、画像、その他のメディアを生成できる AI システム) は、機能すると優れた効果を発揮します。 それでも、適切なコンテキストがなければ、生成 AI アルゴリズムは悪い結果や不正確な結果を生成する可能性があります。 さらに悪いことに、彼らは非常に説得力のある嘘をつく可能性があります。

 

迅速なエンジニアリングは、より良い結果を生み出すための適切なコンテキストと情報を生成 AI モデルに提供することで、この問題を回避するのに役立ちます。

 

エンジニアリングを促進する重要な方法としては、次のようなものがあります。

 

• コントロールと意図を提供する： AI が入力に基づいて意図を理解し、応答を制御できるようにします。
• 望ましい応答をターゲットにする： AI が出力を洗練して、簡潔かつ適切な形式に保つのを支援します。
• 偏見を軽減する： トレーニング データにおける人間のバイアスによって AI が学習する可能性のあるバイアスを回避します。
• 一貫性と関連性を保証する： AI が正確でユーザーのリクエストに関連した一貫した結果を生成するようにします。
• ユーザーエクスペリエンスの最適化する： ユーザーが AI プロンプトを自分でテストすることなく、目的の出力を取得できるように、舞台裏で優れたプロンプトを作成することで、より良いユーザー エクスペリエンスを作成します。

 

3. プロンプトエンジニアリングの種類

AI に特定の問題や質問をする適切な方法を選択するときに、何種類のプロンプト エンジニアリングが有益であるかを理解します。 したがって、このパートでは、AI 生成モデルを操作するときに使用するいくつかの種類のプロンプト エンジニアリングについて説明します。

 

• テキスト補完プロンプト： テキストベースのプロンプトは、AI に文またはフレーズを完成させるように指示します。 たとえば、「犬はなぜ速く走ったのか」というテキストを入力し、言語モデルに文を完成させることができます。
• 指示ベースのプロンプト： このプロンプト タイプでは、AI の応答をガイドするために明示的なコマンドまたは指示が使用されます。 たとえば、残りのインタラクションではユーザー インターフェイス (UI) デザイナーとして機能するように AI に指示したり、UI デザイナーのような言語を使用してユーザーがデザイン上の問題に対処できるように支援したりすることができます。
• 複数選択のプロンプト： このプロンプトは、言語モデルの出力を制限するのに役立ちます。 複数の選択肢を提供し、モデル自身を 1 つの答えに限定するように要求することで、出力を制限し、最も適切な応答を選択できます。
• コンテキストプロンプト： これらのプロンプトは、言語モデルに文脈上の手がかりを提供します。 この一連のプロンプトは相互に構築され、モデルの決定と思考を特定の方向に導きます。
• バイアス軽減のプロンプト： これらのプロンプトは、バイアスを回避するために LLM の出力を調整するのに役立ちます。 さまざまなプロンプトをテストして潜在的なバイアスを確認し、それらの問題を考慮して修正を加えます。
• 微調整とインタラクティブなプロンプト： このタイプのプロンプトは、出力を確認し、表現を変更して出力とモデルのパフォーマンスを向上させることで、プロンプトを繰り返し調整するのに役立ちます。 微調整を行うと、特定のプロンプトのセットに対してより良い出力を生成するようにモデルをトレーニングすることもできます。

4. まとめ

プロンプトエンジニアリングは、生成 AI テクノロジーを実際に使用したいと考えている企業や、日常業務を支援してくれるアシスタントを必要としているフリーランサーにとって重要なスキルです。

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参考リンク：https://miichisoft.com/importance-of-engineering-and-its-trend/