AI 101

AI における迅速なエンジニアリングとは何か、そしてそれが重要である理由

更新中 on 2023 年 12 月 26 日

ChatGPT や DALL-E 2 (テキストからテキストまたはテキストから画像への AI ツール) などのツールが最近大流行しています。しかし、効果的に機能させるには、望む結果を得るために適切な質問をする必要があります。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、これらのツールに何を言うべきかを学ぶことの重要性はさらに高まるでしょう。

AIにおけるプロンプトエンジニアリングとは何ですか?

AI プロンプトエンジニアリングは、AI ツールで目的の出力を得る効果的な方法です。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、さまざまな形式があります。プロンプトを利用するこの方法は、AI モデルから応答を引き出すことを目的として人々によって発明されました。これは、特定のタスクに適切な出力を開発するようにモデルを教えるための開始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人間に対して行うのと同じように機能し、エッセイの作成を促します。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、目的に合わせた作業を作成できます。このように、迅速なエンジニアリングは、AI ツールを活用するために不可欠な戦略となっています。

実際のプロンプトに関して言えば、現在、テキストは人間と AI の間の主なコミュニケーション手段です。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指示できます。 DALLE-E 2 や Stable Diffusion などのトップ AI モデルでは、目的の出力を記述する必要があり、これが主なプロンプトとして機能します。一方、新しい ChatGPT のような言語モデルでは、単純なクエリから、プロンプト全体に配置されたさまざまな事実で証明された複雑なクエリまで、あらゆるものを使用できます。場合によっては、生データを含む 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プロセス全体には、プロンプト (入力データ) の設計と作成が含まれ、AI モデルがプロンプト上でトレーニングして特定のタスクの実行方法を学習できるようになります。このプロセスでは、AI が理解できるように、適切なデータ型と形式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、AI モデルが正確に予測と決定を行えるようにする高品質のトレーニングデータが得られます。

画像: cohere.ai

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における主要な開発の多くは、GPT-2 や GPT-3 などの言語モデルを使用して行われました。 2021 年には、自然言語処理 (NLP) データセットを使用したマルチタスクプロンプトエンジニアリングの導入のおかげで、新しいタスクが目覚ましい結果をもたらしました。論理的思考プロセスを正確に表現できる言語モデルによって洗練されたゼロショット学習は、「ステップバイステップで考えてみましょう」などの合図がプロンプトに含まれている場合に適用されます。これにより、複数ステップの推論努力の成功率がさらに高まりました。広範なオープンソースノートブックとコミュニティ主導の画像合成ベンチャーを通じて、小規模でも大規模でもアクセスが容易になりました。

2022 年にはさらに大きな開発が行われ、機械学習モデル DALL-E、安定拡散、Midjourney がテキストから画像へのプロンプトを通じて可能性の世界を開きました。このテクノロジーを使用すると、人々は言葉を入力するだけで自分のアイデアに命を吹き込むことができます。

最近では、ChatGPT が一般公開され、世界を席巻しました。 ChatGPT は、これまでに見た中で最も印象的な AI 言語モデルです。ディープラーニング技術を利用して、入力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、さまざまなテキストプロンプトに対して人間のような応答を生成できます。

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で正確かつ効果的な出力を実現するのに役立つベストプラクティスがいくつかあります。

最初のステップは、プロンプトには指示、質問、入力データ、例、事実などが含まれる可能性があることを理解することです。重要なのは、これらのさまざまな要素をすべて組み合わせて、最高の出力を達成することです。

AI プロンプトを設計するときは、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の最も重要な側面の XNUMX つは、明確に定義されたプロンプトを AI モデルに提供することです。これにより、モデルは何を要求しているのかを確実に理解できるようになります。
簡潔な言葉を使用してください: プロンプトでは常に可能な限り簡潔にし、短く要点を留める必要があります。
できるだけ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に対応できない場合があるため、入力にできるだけ多くの特定のコンテキスト情報を含める必要があります。
正しい文法を確認してください。 AI プロンプトに文法的な間違いがあってはならないため、すべてのスペルが正しいことを常に再確認してください。
さまざまな出力をテストします。 これらのモデルが提供できる出力の数に制限はないため、最適なモデルが見つか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。 ChatGPT などの一部の AI モデルは、独自のデータを使用して微調整できます。これは、特定のユースケース要件に特に役立ち、より正確な出力が得られます。

プロンプトエンジニアの台頭

AI テクノロジーを採用する企業が増えるにつれ、機械学習とプロンプトエンジニアリングに関する高度な知識を持つ専門家がキャリアを築くための扉が開かれています。データサイエンティストだけでなく、この分野に熟練したエンジニアの需要も高まっており、その機会は時間の経過とともに拡大し続けると思われます。

プロンプトエンジニアは、AI ツールが特定の結果を達成できるように、正確なプロンプト、ルール、指示を作成することに特化した専門家です。使用しているモデルの能力と制限を深く理解しているこれらの専門家は、巧妙に作成された入力テキスト (洗練された文言を使用したラベルや戦略が含まれる場合があります) を通じて、出力を目的の目的に効率的に導くために必要なスキルセットを備えています。

即応性のあるエンジニアは、NLP プロジェクトにおいて重要でありながら見落とされがちな役割を担っています。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継続的に分析して改善の機会を特定するという任務を負っています。

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一致していることを確認します。プロンプトエンジニアは、多くの責任を担い、複数の分野にわたる専門知識を活用することで、今日知られている NLP 開発の形成に不可欠な役割を果たしています。

ChatGPT のような AI モデルの人気の高まりに伴い、迅速なエンジニアの需要はますます高まるでしょう。これらの AI モデルの活用を検討している企業にとって、これらは大き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 製品とそれを動かす基礎となるモデルは、まったく新しい創造と革新の道を私たちに提示することで、テクノロジーの状況を急速に変えています。 ChatGPT などのモデルはデータを活用することで、さまざまな分野でユーザーのクエリやユニークなアイデアに対する応答を生成する AI の機能を促進します。コンピューターは現在、人間の助けをほとんど借りずに、アートからデザイン、コンピューターコーディングに至るまでの分野でコンテンツを作成できるようになりました。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さえできます。

大規模な深層学習モデルの基盤に構築された最新の AI システムは、テキストや画像などの広範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、機械学習の適性や技術的背景に関係なく、開発者がアクセスできるアプリケーションの範囲が広がります。

たとえば、GPT-3.5 に基づいて構築された ChatGPT は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利用して新しいタンパク質配列を作成しました。これらのシステムを利用することで、新しい AI アプリケーションに必要な開発時間の短縮が可能になり、これまで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可能になりました。このような進歩により、必然的に将来への刺激的な展望が開かれます。

これらのさまざまなモデルすべてに共通しているのは、効果的な AI プロンプトエンジニアリングの必要性です。 AI が進歩し続けるにつれて、ビジネスから科学など、ほぼすべての分野で迅速なエンジニアリングが大きな役割を果たすことが今後も見られるでしょう。プロンプトエンジニアリングを活用した AI モデルは、私たちがこれまで見てきた中で最もエキサイティングで将来性のあるものであるため、ビジネスリーダーは細心の注意を払い、プロセスへの導入を検討し始める必要があります。