コンテンツやカスタマーサービスなどにおいて、LLMのようなAIモデルを正確で高品質なアウトプットに導くためのプロンプトエンジニアリングの技術を習得する。
プロンプト・エンジニアリングとは、人工知能(AI)モデル、特に大規模言語モデル(LLM)が望ましい出力を生成するよう導くための効果的な入力(プロンプト)を設計する技術と科学である。これは、AIと熟練したコミュニケーターになることに似ており、可能な限り最良の反応を得るために何をどのように言うべきかを正確に知っている。AIモデルのアウトプットのパフォーマンス、関連性、品質は、クエリのフレーミング方法に非常に敏感であるため、この実践は極めて重要である。効果的なプロンプト・エンジニアリングにより、ユーザーは強力な基礎モデルの潜在能力を幅広いタスクに活用することができます。
プロンプトエンジニアリングの核心は、モデルに明確で十分な文脈を提供する入力の構造化である。単純な質問であれば基本的な回答が得られるが、うまく設計されたプロンプトであれば、トーン、形式、複雑さをコントロールすることができる。高度なプロンプトの主な構成要素には以下のようなものがある:
カスタマーサポートの自動化:ブランドの一貫性と正確性を確保するために、企業はサポートチャットボットを導くためにプロンプトエンジニアリングを使用することができます。プロンプトは、フレンドリーで親切な口調を採用し、製品の質問に答えるために社内のナレッジベースを使用し、人間のエージェントに会話をエスカレーションする際の明確なプロトコルを定義するようにAIに指示するかもしれません。これにより、AIの行動を制御し、間違った情報を伝えたり、ブランド外の方法で顧客と対話したりすることを防ぎます。
クリエイティブなコンテンツ生成:Midjourney』や OpenAIの『DALL-E 3』のようなテキストから画像への変換モデルでは、プロンプトが創造のための主要なツールとなる。車の写真 "のような単純なプロンプトは、一般的な結果を生成します。しかし、「夕暮れの海岸沿いのハイウェイを疾走する1960年代のヴィンテージの赤いスポーツカー、フォトリアリスティックなスタイル、映画のような照明、8Kの解像度」のような詳細なプロンプトは、被写体、設定、スタイル、品質に関する具体的な指示を提供し、高度に調整された視覚的に魅力的な画像を生成します。
プロンプトエンジニアリングは自然言語処理(NLP)に端を発するが、コンピュータビジョン(CV)でもその重要性が増している。この背景には、テキストと画像を同時に処理できるマルチモーダルモデルの開発がある。CLIPのようなモデルやYOLO-Worldのようなオープンボキャブラリ検出器は、任意のテキスト記述に基づいて物体検出のようなタスクを実行することができる。これらのモデルにとって、効果的なテキストプロンプト(例えば、「すべての "自転車 "を検出するが、"オートバイ "は無視する」)を作成することは、これらのビジョン言語モデルを導くために重要なプロンプトエンジニアリングの一形態である。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、様々なモデルとのインタラクションを容易にし、インタフェースを介してタスクを定義することで、プロンプトエンジニアリングの原則の恩恵を受けることができる。
プロンプト・エンジニアリングを他の機械学習の概念と区別することは重要である: