プロンプトエンジニアリングの概要について解説

プロンプトエンジニアリングは、人間とAIの間の相互作用のサイクル全体を網羅する包括的なプロセスです。

AIが急速に発展をしている現在、人間とAIとの相互作用は、これから真剣に取り組まなくてはならない課題であります。

AIが私たちの日常生活のより不可欠な部分になるにつれて、私達人間とテクノロジーとの関係性は常に変化していくことになります。

仮想アシスタント、チャットボット、音声起動デバイスのいずれを使用している場合など、私達とAIシステムとの通信はこれから、ますます増えていくことでしょう。

これらの人間とAIとの相互作用について、私達が成功を収めるためには、人間とAIとをつなぐ、テクノロジーをより深く研究するこが不可欠です。

プロンプトエンジニアリングとはどのようなものなの？

プロンプトエンジニアリングは、人間とAIの間の相互作用のサイクル全体を網羅する包括的なプロセスです。

プロンプトエンジニアリングを行うには、意図的かつ体系的な設計と、プロンプトと基礎となるデータ構造の改良が含まれ、特定の望ましい出力を達成するためにAIシステムを操作します。

プロンプトエンジニアリングは急速に発展している分野ですが、まだ初期段階にあり、普遍的な定義や標準が欠如しています。

プロンプト エンジニアリングは、AI モデルとシステムの作成者が作成したものと効果的に通信するのに苦労したため、必要に迫られて出現した新しい分野です。

当初、これらの AI モデルとシステムの作成者でさえ、それらを効果的に取得して目的の出力を生成する方法を知りませんでした。

プロンプトエンジニアリングは、誰かがゼロから開発した分野ではなく、人々がAIシステムの機能と精度を向上させようとする中で、時間をかけて出現した専門分野です。

人々がAIモデルとシステムを操作するにつれて、最適な結果を得るにはこの分野のエンジニアが急速に必要であることがわかりました。

高度なAIシステムの需要が高まるにつれて、プロンプトエンジニアリングはさらに重要な分野になり、新しい技術や技術が出現するにつれて進化し、発展し続けます。

今日、迅速なエンジニアリングはAI開発の重要な側面であり、新しい課題が発生するにつれて常に進化しています。

プロンプトエンジニアリングの意味合いとは？

プロンプトエンジニアリングは非常に新しく、発展途上で活発に成長している分野であるため、誰に、いつ質問するかによって定義が変わる可能性があります。

プロンプトエンジニアリングは、一般的に、プロンプトの構築と実行というように、単純に考えられているかもしれませんが、実際には、はるかに複雑で多面的な分野です。

プロンプトエンジニアリングは、単に「〇〇に関するブログ記事を書く」という能力だけではありません。

これは、効果的な迅速な設計を推進する基本的な原則とアプローチを完全に理解する必要がある、洗練された繊細な分野だと言えます。

この分野は、効果的なプロンプトの開発から、AIが意図した結果を生成するための入力と、データベースの追加など、幅広い内容の領域をカバーしているエンジニアリングだと言えます。

プロンプト エンジニアリングは、大規模な言語モデルなどのAIシステムから目的のものを出力すること扱う分野となります。

プロンプトエンジニアの目標は、AIシステムが目的の出力内容と関連性が高く、正確で、望ましい結果に沿ったアウトプットを生成できるようにすることです。

これを念頭に置いて、プロンプトエンジニアの主要な概念の概要を説明します。

1.プロンプトとAIのプロンプト

これには、AIシステムが応答する必要がある適切なプロンプトまたはコマンドを作成することが含まれます。

プロンプトは、AI システムがそれを理解し、関連する出力を生成できるように設計する必要があります。

これについては、次のレッスンでさらに詳しく説明します。

2. AI のトレーニング

AIをトレーニングするということは、特定の型のデータを AI システムに与えることで、必要な出力を生成する方法をAIシステムに教えることが含まれます。

これは、AIシステムが例から学習し、時間の経過とともに出力を改善するのに役立ちます。

トレーニングはさまざまなポイントで実行することができます。

①     AIのトレーニングは、プロンプトを介して実行することができます。

AIは、プロンプトを介して入力として情報の知識を提供し、プロンプトを介して事例を提供し、学習を繰り返します。

②     メインのデータベースまたはモデルの上にある領域を作成することで実行することができます。

この手法は通常、使用されている AI モデルのタイプによって異なりますが、通常は次のものが含まれます。

●   データベース チェックポイントの作成：Stable Diffusion などの Text-to-Image モデルの場合

●   微調整：これには、出力を改善するために AIシステムを調整することが含まれます。これには、パラメーターの調整、トレーニング データの変更、またはプロンプトの変更が含まれます。 現代の言語モデルの場合もこれに当たります。

●   埋め込み：これには、AIシステムが理解できる方法でデータを表現することが含まれます。これにより、AIシステムはより正確で関連性の高い出力を生成できます。

3. プロンプトライブラリの開発と保守

プロンプトライブラリは、さまざまな AI モデルおよびシステム用にテストおよび最適化されたプロンプトのコレクションです。

プロのプロンプトエンジニアがこれらのライブラリを作成および保守しており、いくつかの利点があります。

まず第一に、プロンプトライブラリにより、プロンプトエンジニアリングの効率と速度が向上します。

既存のプロンプトを使用することで、プロンプトエンジニアは新しいプロンプトを最初から作成する時間と労力を節約することができます。

これらのプロンプトのパフォーマンスはすでに測定されているため、これによりテストと評価が容易になります。

第二に、プロンプトライブラリは、AIシステムの精度と有効性を高めます。

特定のユースケース向けに最適化されたプロンプトを使用することで、プロンプトエンジニアは、AIシステムによって生成される出力が意図したアプリケーションに合わせて調整されていることを確認することができます。

これにより、エラーのリスクが軽減され、システムの信頼性が向上します。

最後に、プロンプトライブラリは、プロンプトエンジニア間のコラボレーションと知識共有を促進させる効果があります。

プロンプト開発と最適化のための情報が共有されることで、プロンプトエンジニアは互いに学び、集合的な知識とスキルを向上させることができます。

4. プロンプトとモデルのテスト、評価、分類

プロンプトライブラリが充実することにより、プロンプトが常に最新の状態に保たれ、最新のAIモデルとシステムに最適化されていることが保証され、AIシステムの精度と有効性が向上します。

これにより、AIシステムのアプリケーションの要求内容が変化しても、意図した目標を達成する上で、プロンプトに関連性があり、効果的であることが保証されます。

さらに、プロンプトエンジニアは、発生する可能性のある問題やエラーを特定して解決できるため、AIシステムの出力の信頼性が向上します。

最後に

ここまで、プロンプトエンジニアリングについて、概要を解説していきました。

プロンプトエンジニアリングは、人間と AI の相互作用の重要な側面であり、AI が私たちの日常生活にさらに統合されるにつれて急速に成長しています。

プロンプトエンジニアの目標は、AI システムが関連性があり、正確で、望ましい結果に沿っていることを確認することです。

プロンプトエンジニアリングの主要な概念には、プロンプトとAIのプロンプト、AIのトレーニング、プロンプトライブラリの開発と維持、およびテストと評価が含まれます。

高度なAIシステムの需要が高まる中、プロンプトエンジニアリングは進化し続け、さらに重要な分野になるでしょう。

この分野が発展し続ける中、AI システムの精度と有効性を向上させるために、迅速なエンジニアが最新情報を入手し、知識と専門知識を共有することが重要です。

最近では、GAFA（Google、アップル（Apple）、フェイスブック（Facebook）、アマゾン（Amazon））を中心に、プロンプトエンジニアリングの需要が急速に求められるようになりました。

AIの進歩のスピードは私達が想像しているよりも比べ物にならないほど早いスピードで開発が進み、現在、各国においては、法整備が追い付かないほどの成長を遂げています。

このような時代だからこそ、プロンプトエンジニアリングの需要が急務であり、私達は情報の正確性をこれまで以上に注意していく必要があります。

だからこそ、プロンプトエンジニアリングへの需要は待ったなしの状態になっているのです。

今回の記事は以上になります。

ここまで読み進めていただき、ありがとうございました。