AIにおけるプロンプトエンジニアリングとは何か、それが重要な理由

ChatGPTやDALL-E 2などのツール（テキストからテキスト、またはテキストからイメージのAIツール）が現在人気を博しています。しかし、これらのツールが効果的に機能するためには、望みの結果を得るために正しい質問をしなければなりません。これらのツールに何を伝えるかを学ぶことは、将来これらのツールがさまざまな業界に統合されるにつれて、ますます重要性を増すでしょう。

AIにおけるプロンプトエンジニアリングとは何か

AIプロンプトエンジニアリングは、AIツールで望みの出力を得るための効果的な方法です。プロンプトには、ステートメント、コードのブロック、単語の文字列などのさまざまな形式があります。このプロンプトを使用する方法は、AIモデルから応答を引き出すことを目的として考案されました。これは、特定のタスクに適切な出力を開発するためにモデルを教育するための出発点として機能します。
興味深いことに、これらのプロンプトは、エッセイを作成するように人に促すのと同じ方法で機能し、同様に、AIアプリケーションはこれらのプロンプトを使用して目的のためにカスタマイズされた作業を生成できます。このように、プロンプトエンジニアリングはAIツールを活用するための不可欠な戦略になりました。
実際のプロンプトについては、現在、テキストが人間とAIの間の主なコミュニケーションの手段です。テキストコマンドを使用すると、モデルに何を実行するかを伝えることができます。DALLE-E 2やStable DiffusionなどのトップAIモデルでは、望みの出力を説明する必要があります。これが主なプロンプトになります。他方、ChatGPTのような言語モデルは、単純なクエリから複雑な証明まで、プロンプトの中にさまざまな事実を配置することができます。場合によっては、生のデータを含むCSVファイルを入力の一部として使用することもできます。
AIプロンプトエンジニアリングの全プロセスには、AIモデルが特定のタスクを学習するためにトレーニングできるように、プロンプト（入力データ）を設計および作成することが含まれます。このプロセスでは、AIが理解できるように、適切なデータタイプとフォーマットを選択する必要があります。効果的なAIプロンプトエンジニアリングにより、高品質のトレーニングデータが生成され、AIモデルは正確に予測および決定を下すことができます。

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AIプロンプトエンジニアリングの台頭

AIプロンプトエンジニアリングのトップ開発の多くは、GPT-2やGPT-3などの言語モデルで行われました。2021年、自然言語処理（NLP）データセットを使用したマルチタスクのプロンプトエンジニアリングの導入により、新しいタスクが印象的な結果をもたらしました。「段階的に考えてみましょう」というようなヒントがプロンプトに含まれることで、ゼロショット学習が適用され、多段階の推論の成功率がさらに高まりました。オープンソースのノートブックやコミュニティ主導の画像合成プロジェクトを通じて、小規模から大規模まで、より簡単なアクセスが可能になりました。
さらに、大きな発展が2022年に起こりました。DALL-E、Stable Diffusion、Midjourneyなどのマシンラーニングモデルが、テキストからイメージのプロンプトを使用して、新しい可能性の世界を開拓しました。このテクノロジーにより、人々は単に言葉を入力するだけで、アイデアを実現させることができます。
最近、ChatGPTが一般に公開され、世界中を驚かせました。ChatGPTは、現在までに見た最も印象的なAI言語モデルです。深層学習技術を使用して、入力されたテキストに基づいてテキストを生成します。このツールは、膨大なテキストデータのコレクションでトレーニングされており、幅広いテキストプロンプトに人間のような応答を生成することができます。

AIプロンプトエンジニアリングのベストプラクティス

AIプロンプトエンジニアリングが正確で効果的な出力をもたらすために役立つ、いくつかのベストプラクティスがあります。
最初のステップは、プロンプトが指示、質問、入力データ、例、事実などを含む可能性があることを理解することです。鍵は、これらのさまざまな要素を組み合わせて、最良の出力を達成することです。
AIプロンプトをエンジニアリングする際には、次の手順に従う必要があります：

• 明確で具体的なプロンプトを入力します: AIプロンプトエンジニアリングで最も重要な側面の1つは、AIモデルに明確に定義されたプロンプトを提供することです。これにより、モデルが何を求めているかを理解することができます。
• 簡潔な言語を使用します: プロンプトでは、可能な限り簡潔で、簡単に伝える必要があります。
• 可能な限り多くのコンテキストを提供します: AIモデルは、コンテキストを理解するのに苦労することがあります。したがって、入力に可能な限り多くの具体的なコンテキスト情報を含める必要があります。
• 適切な文法を確保します: AIプロンプトに文法ミスを含めることはできません。したがって、すべてが正しく書かれていることを確認するために、必ずチェックする必要があります。
• さまざまな出力をテストします: これらのモデルは、制限なく出力を提供できます。したがって、最良の出力を見つけるまで、複数の出力をテストする必要があります。
• 可能な場合はモデルを微調整します: 一部のAIモデル、たとえばChatGPTは、独自のデータで微調整できます。これは、特定のユースケース要件に役立ち、より正確な出力をもたらすため、特に役立ちます。

プロンプトエンジニアの台頭

企業がAIテクノロジーを採用するにつれて、機械学習とプロンプトエンジニアリングの高度な知識を持つ専門家がキャリアを構築するための機会が広がります。この分野のエンジニアやデータサイエンティストに対する需要が増加しており、この傾向は将来も続く予定です。
プロンプトエンジニアは、AIツールが特定の結果を達成するのを支援するために、正確なプロンプト、ルール、指示を設計する専門家です。使用しているモデルの能力と限界を深く理解しているこれらの専門家は、目的の目標に向けて出力を効率的に導くために、巧みに設計された入力テキスト、ラベル、戦略、洗練されたワードを使用するためのスキルセットを備えています。
プロンプトエンジニアは、NLPプロジェクトで重要で、却って見落とされがちな役割を担います。彼らは、モデルが応答するプロンプトを設計および作成し、出力に基づいてモデルを微調整し、モデルのパフォーマンスを分析して改善の機会を特定する責任があります。
彼らはまた、データサイエンティストやNLP研究者と協力して、モデルのパフォーマンスを評価し、プロンプトがプロジェクトの目標と適切に整列していることを確認します。複数の責任を担い、複数の分野にわたる専門知識を活用することで、プロンプトエンジニアは、現在知られているNLP開発を形作る上で重要な役割を果たしています。
ChatGPTのようなAIモデルが人気を博するにつれて、プロンプトエンジニアはますます需要が高まるでしょう。彼らは、これらのAIモデルを活用しようとする企業にとって重要な役割を果たすことになります。

AIプロンプトエンジニアリングがビジネスに与える影響

AI製品と、それらを支えるモデルは、創造とイノベーションの新しい道を提示することで、テクノロジー景観を急速に変化させています。データを活用することで、ChatGPTのようなモデルは、ユーザーのクエリに応答し、さまざまな分野でユニークなアイデアを生成するAIの能力を実現します。コンピューターは、人間の支援なしで、芸術からデザイン、コンピューターコーディングまで、コンテンツを生成できます。さらに、複雑な問題に関連する仮説や理論を開発することもできます。
最新のAIシステムは、大規模な深層学習モデルを基盤として、テキストやイメージなどの膨大な非構造化データを処理および分析できます。これにより、開発者は、機械学習のスキルや技術的背景に関係なく、幅広いアプリケーションにアクセスできます。
たとえば、ChatGPTはGPT-3.5を基盤として構築されており、テキストの翻訳に使用されており、科学者は以前のバージョンのモデルを使用して新しいタンパク質シーケンスを作成しました。これらのシステムの使用により、新しいAIアプリケーションの開発に必要な時間が短縮され、以前にはほとんど確立されていなかったレベルのアクセシビリティが提供されました。これらの進歩は、将来に大きな期待を抱かせています。
これらのモデルすべてに共通するのは、効果的なAIプロンプトエンジニアリングを必要とすることです。AIが進化するにつれて、プロンプトエンジニアリングがほぼすべての分野、ビジネス、科学などで重要な役割を果たすことが見られるでしょう。プロンプトエンジニアリングを使用するこれらのAIモデルは、最も興味深いものであり、最も期待されるものであるため、ビジネスリーダーはこれらのモデルをプロセスに実装し始める必要があります。