コンテキスト（文脈、前後関係）を追加する
プロンプトエンジニアリングでは、コンテキスト（文脈、前後関係）を追加することについて解説します。 コンテキスト（文脈」、前後関係）を追加することによって、特定の情報や状況をより明確にするために、追加の詳細や背景情報を提供できます。 また、情報の欠落や曖昧さを解消することができます。例えば、具体的な事例や具体的なデータを引用することで、主張や意見をより具体的に支持することができます。 追加のコンテキストを提供することは、大規模言語モデルとのコミュニケーションを助け、共通の理解を促進するために重要です。情報を適切に補完することで、誤解や混乱を避け、より明確なメッセージを伝えることができ、大規模言語モデルがよりコンテキストに特化した応答を返します。 ■プロンプトエンジニアリング（Prompt engineering）へ戻る
雇用主が求めているプロンプトエンジニアリングのスキル
雇用主が求めているプロンプトエンジニアリングのスキルについて解説します。 プロンプトエンジニアは、LLMの能力を十分に引き出し、高品質のコンテンツを生成できるプロンプトを作成できる必要があります。雇用主から求められる最も重要なスキルには、下記のようなものが挙げられます。 テキストの作成能力プロンプトエンジニアリングでは、NLPモデルに与えるテキスト（プロンプト）を作成する能力が重要です。適切な質問や指示を含んだテキストを作成する必要があります。 ドメイン知識雇用主が特定のドメインでNLPモデルを使用している場合、そのドメインに関する知識が求められることがあります。例えば、医療に関連するNLPモデルのプロンプトエンジニアリングの仕事では、医学的な専門知識が必要になるかもしれません。 データ分析能力プロンプトエンジニアリングでは、NLPモデルの挙動を分析し、プロンプトの効果を評価する必要があり
高度なプロンプトエンジニアリングを学習する
基本に慣れるプロンプトエンジニアリングに取り組む前に、プロンプトの構成、良い質問の作り方、文脈の使い方、例の使い方など、プロンプトデザインの基本を理解することが重要です。これはよく言われる「守破離（シュハリ）」です。基本を理解し確実に身につけることは大切です。基本を理解していないものは見掛け倒しです。まずは、入門記事を読んだり、オンラインでチュートリアルビデオを見たりすることから始めましょう。ここでも記事をしっかりと読める読解力は大事です。 さまざまなプロンプトのタイプについて学ぶプロンプトには、分類プロンプト、生成プロンプト、質問応答プロンプトなど、さまざまなタイプがあります。それぞれのタイプによって、プロンプトエンジニアリングに必要なアプローチが異なるため、違いを理解し、自分のタスクに適したテクニックを選択することが重要です。 簡単なタスクで練習するプロンプトエンジニアリングのスキルを
プロンプトエンジニアリングに初めて参加する（初心者のすすめ）
プロンプトエンジニアリングに初めて参加する場合（初心者のすすめ）について書きます。 最初にすべきことは、実行したいタスクに慣れ、プロジェクトの特定の要件を理解すること。これには、解決したい問題と、モデルのトレーニングに使用するデータの特定が必要です。（※なお、ここでのタスクとは、人工知能や機械学習の技術を用いて、特定の問題を解決すること。） 問題とデータを理解する解決したい問題と利用可能なデータを理解することです。これには、モデルが処理するデータの種類、形式、そしてデータの質について理解することが含まれます。問題とデータを明確に理解しなければ、モデルが高品質の言語を生成するのに役立つ効果的なプロンプトを設計することは困難です。 なお、ここでの「問題」とは、機械学習や自然言語処理において、解決すべきタスクや課題を指し、「データ」とは、モデルが学習するための訓練データや、モデルが運用される際に
初心者が具体的なプロンプトを設計する
タスクの定義まず、どのようなタスクを解決するためにプロンプトを設計するのか明確に定義します。例えば、文章生成、翻訳、分類など、具体的なタスクを設定します。 目標の設定次に、タスクの目標を明確に定義します。例えば、文章生成の場合は、どのような種類の文章を生成する必要があるのか、何を目的としているのかを明確にします。 対象の定義タスクを解決するために必要な情報が何であるかを理解し、それをプロンプトに含めます。対象の定義には、必要な情報が何であるか、それをどのように抽出するか、必要な形式で提供するかなどが含まれます。 プロンプトの構成対象と目標に基づいて、具体的なプロンプトを構成します。プロンプトは、タスクの目標に合わせた尋問文、条件、制限、ヒントなどを含めることができます。 プロンプトの評価設計したプロンプトがタスクの目標を達成できるかどうかを確認するために、生成されたテキストの品質を評価（フ
プロンプトエンジニアリングのための時間を確保するためのステップ
プロンプトエンジニアリングのための時間を確保するためのステップを解説します。 ChatGPTのような生成AIの登場で、世の中には多くのプロンプトエンジニアリングの情報が出回っていますが、その情報を使いこなせている人は世の中にどれぐらいいるのでしょうかといった疑問を持ち、これは情報をストックするだけの人にならずに、使いこなせる人になるための時間を確保する方法でもあります。 優先順位を決めるタスクの優先順位を決めることは、タイムマネジメントに欠かせない要素です。ビジネスにとって必要不可欠なタスクを見極め、まずそれに集中する。プロンプトエンジニアリングが必要なタスクを特定し、そのタスクに取り組むための時間を確保する。そのためには、具体的なゴールと目的を明確にすることが重要でもあります。 時間管理戦略（タイムブロッキング）プロンプトエンジニアリングのために、特定の時間帯をスケジュールする。日課を作
プロンプトエンジニアリングのスキルを磨くための方法
プロンプトエンジニアリングのスキルを磨くための方法を書きます。 ・自然言語処理（NLP）の基本を理解する。プロンプトエンジニアリングに取り組む前に、NLPの基本をしっかり理解しておくことが重要です。これにはトークン化、品詞タグ付け、構文解析、意味解析、その他の重要な概念に関する知識が含まれます。基本なしにはプロンプトエンジニアリングは務まりません。 ・さまざまなモデルとアーキテクチャに精通する。NLPには、GPTやBERTなど、さまざまなモデルやアーキテクチャが使われています。これらのモデルの長所と短所、そして最適なアプリケーションについて熟知しておく必要があります。なお、GPTは「Generative Pre-trained Transformer」の略語で、自然言語処理（NLP）で用いられるニューラルネットワークのアーキテクチャの一種です。人工知能研究所のOpenAIによって開発された
プロンプトエンジニアリング（Prompt engineering）
プロンプトエンジニアリング（Prompt engineering）について解説しているページです。 ChatGPTのような生成AIモデルに提供する入力を設計・改良するもの、または情報を引き出す手法のことです。エンジニアリングを行っている人たちとっては芸術（アート）のようなものでもある。 なお、AIにおけるプロンプト（Prompt）とは、AIモデルに提供する広範な指示、または出力を生成するためにAIモデルに提供するテキストまたは情報です。 ■必要性プロンプトエンジニアリング（Prompt engineering）の必要性としては、特定のタスクやアプリケーションに合わせた、明確で簡潔、または構造化された入力を提供することによって、AIモデルのパフォーマンスを向上させる。または潜在的なバイアスを低減しつつ、コントロール等を向上。次に、同じプロンプトでもモデルによって反応が異なるため、特定のモデル
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
