皆さんは、ChatGPTやBingのような生成型AIを使う際にどのようなことに気を付けていますか?AIの回答があまりにも自然な文章を出力してくれるので、カジュアルな文体で指示していませんか。
その指示文(プロンプト)によって、AIからの出力が変わってくるということをご存知でしょうか。
AIを生かすも殺すもプロンプト次第ということです。
プロンプトエンジニアリングとは
生成型AIを活用する上で、プロンプトは非常に重要です。
自然言語処理をベースとする生成型AIを効率的に使用するために、その言語モデルへの命令(プロンプト)を開発・最適化する学問分野のことを「プロンプトエンジニアリング」と呼びます。
プロンプトエンジニアリングを活用することにより、ユーザーが求める情報や答えを的確に導き出し、自然な対話形式で回答を提供することが期待されています。本記事では、AIにおけるプロンプトエンジニアリングの考え方と実現方法について解説します。
具体的には、対話の際にユーザーの意図を正確に把握し、必要な情報を尋ねたり、選択肢を提示したり、アクションを求めたりするなど、適切なプロンプトによりAIを誘導し、ユーザーの要望に応えるように持っていきます。
プロンプトエンジニアリングの活用例
以下は、一般的なプロンプトを使ってできるAIの活用事例です。
例えば、以下のような指示を出します。
Q1. 自然言語処理の言語モデルであるBERTについて教えてください。
回答は以下です。
回答内容は正しいのですが、ちょっと文章が堅く、また基礎的な知識がない人にとっては難しい内容になります。
そこで、指示に少し注文を増やしてみます。
Q2. もっと小学生でも理解できるように簡潔にBERTについて教えてください。
以下が回答です。
いかがでしょうか。
文章も平易になり、専門用語も無くなりました。具体的な事例を追加してより理解しやすいように配慮されています。
回答する相手を小学生と具体的に指定したことも大きかったかもしれませんが、文章自体に非常に柔らかい印象を受けます。
このように、プロンプト次第でAIの出力が大きく変わることがわかっていただけたかと思います。
他にも、以下のような場面でアウトプットの最大化を達成するためにプロンプトエンジニアリングは活用されています。
・情報抽出
・質疑応答
・テキスト分類
・会話
・コード生成
・推論
プロンプトエンジニアリングは、AIブームを生き抜いていく必須スキル?
AIの有効活用が叫ばれている現代において、プロンプトエンジニアリングのスキルは、非常に重要なスキルとして認識されています。
北米では、このプロンプトエンジニアリングのスキルを持っていることで数千万円の年収を得て働いている方もいます。
一見簡単なようで非常に奥が深いプロントエンジニアリングについて、このブログを通して皆さんと共有していきますので、楽しみにしていてください。
目指せ、AI人材!
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