ChatGPTにはプロンプト、呪文と呼ばれる命令が重要になっています。
プロンプトエンジニアリングは、AIの性能を最大限に引き出すための新しい学問分野として注目を集めています。この記事では、プロンプトエンジニアリングの基本概念や、大規模言語モデル（LLMs）の能力向上にどのように寄与するのかについて解説します。また、効果的なプロンプトエンジニアリング技術の具体例を紹介し、AIをより効果的使うための方法を探ります。
プロンプトエンジニアリングとは？
プロンプトエンジニアリングは、言語モデル（LMs）を効率的に活用するためのプロンプトの開発および最適化を目的とした比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを習得することで、大規模言語モデル（LLMs）の能力と限界をより深く理解することができます。
プロンプトエンジニアリングの役割
研究者たちは、プロンプトエンジニアリングを活用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクでのLLMsの性能を向上させています。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる効果的なプロンプト技術を設計するためにプロンプトエンジニアリングを利用しています。
プロンプトエンジニアリングガイドの概要
AIの研究に取り組む海外コミュニティー「DAIR.AI」が作成した資料「プロンプトエンジニアリングガイド」の日本語版が無料公開されています。ChatGPTなどのAIの性能を十分に引き出すためにはどのような指示文（プロンプト）が効果的なのか学べる。
効果的なプロンプトエンジニアリングの例
ChatGPTを使ったことがある人なら体感しているところだと思いますが、ChatGPTの回答の精度をあげるために、いくつかのコツがあります。
以下は効果的なプロンプトエンジニアリングの例です。
- 具体的な指示を出す: LLMsに明確で具体的な指示を与えることで、期待するアウトプットに近づけることができます。
- 例を挙げる: プロンプトに具体的な例を含めることで、モデルがどのような結果を生成すべきかを理解しやすくなります。
- 指示とインプットを分ける: 指示と入力データを明確に区別することで、モデルがどの部分に焦点を当てるべきかを理解しやすくなります。
これらの技術は、プロンプトエンジニアリングを学ぶことで習得できる多くのスキルの一部です。プロンプトエンジニアリングの知識を深めることで、AIの性能を最大限に引き出し、より効果的なアプリケーションを開発することが可能になります。
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