このBLOGの目的（前書き）
このBLOGの目的は主にAIを使って文章を書く、つまりBLOGの記事を書くことを支援するためのより良いプロンプトを研究することを目的に作りました。
相変わらず自分用の忘備録的な目的でBLOGを作るスタイルは変わりませんがテック系BLOGなんてみんなそんな感じですよ笑
皆さんのBLOG運営に優秀な助手もしくはライターとなり得るchatGPT。
筆者の興味は尽きることはありません。
好きなことしか書かない私の https://mlabo.org/ からのAI特化BLOGだと思っていただければ幸いです。
自然言語処理（NLP）とは何か？
自然言語処理（NLP）は、人間の言語とコンピュータとの相互作用に関心を持つ、言語学、コンピュータ科学、人工知能の学際的な分野です。その目標は、ドキュメントの内容を「理解」するコンピュータを作ることであり、その中に含まれる言語の文脈的ニュアンスを含みます。
プロンプトエンジニアリングとは何か？
プロンプトエンジニアリングは、この自然言語処理のフレームワークの中で行われ、特定のタスクを達成するためにAIモデルに対する適切なプロンプトを生成する技術と理解することができます。
プロンプトをchatGPTが理解しやすい形式で具体的に表現しない場合は、思わぬ回答を生成したり、目的と違う挙動をするのはよくある話です。
プロンプトエンジニアリングの重要性
プロンプトエンジニアリングは、AIモデルが最大限に性能を発揮するための重要なスキルです。適切なプロンプトを生成することで、AIモデルはより正確な結果を提供し、より高度なタスクを達成することが可能になります。
プロンプトエンジニアリングの基本的なテクニック
プロンプトエンジニアリングの基本的なテクニックには、以下のようなものがあります：
- 明確な指示：AIモデルに対して明確な指示を出すことは、正確な結果を得るための基本的なテクニックです。不明確な指示は、AIモデルが混乱し、不正確な結果を提供する可能性があります。
- 適切な文脈の提供：AIモデルに対して適切な文脈を提供することは、AIモデルがタスクを理解し、適切な結果を提供するために重要です。
- フィードバックの利用：AIモデルからの結果に基づいてプロンプトを調整することは、プロンプトエンジニアリングの重要な部分です。これにより、AIモデルの性能を徐々に改善することができます。
以上の情報は、プロンプトエンジニアリングの基本について理解するための出発点となります。次のセクションでは、これらのテクニックを具体的な例とともに詳しく説明します。
プロンプトエンジニアリングの具体的なテクニック
明確な指示の重要性
AIモデルに対して明確な指示を出すことは、正確な結果を得るための基本的なテクニックです。不明確な指示は、AIモデルが混乱し、不正確な結果を提供する可能性があります。例えば、”文章を書いて”という指示は不明確ですが、”環境保護についての説得力のあるエッセイを書いて”という指示は明確です。
適切な文脈の提供
AIモデルに対して適切な文脈を提供することは、AIモデルがタスクを理解し、適切な結果を提供するために重要です。例えば、”それについて教えて”という指示は文脈がないため不明確ですが、”自然言語処理について教えて”という指示は文脈が明確です。
フィードバックの利用
AIモデルからの結果に基づいてプロンプトを調整することは、プロンプトエンジニアリングの重要な部分です。これにより、AIモデルの性能を徐々に改善することができます。例えば、AIモデルが提供した結果が不十分であった場合、プロンプトを調整して再度試すことができます。
データの問題とプロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングは、AIモデルがどのようにデータを解釈するかに大きく依存しています。しかし、データにはしばしば問題があります。例えば、AIモデルが訓練されたデータセットによっては、特定のカテゴリの画像が人間の手によって持たれている魚の画像である可能性があります。このような場合、AIモデルは魚を認識するために人間の手を探す可能性があります。これは、AIモデルがデータの文脈を理解する能力が限られているためです。
このような問題を避けるためには、プロンプトエンジニアリングの過程でデータの問題を考慮に入れることが重要です。また、AIモデルの訓練データを選択する際には、データの質と文脈を考慮することが重要です。
以上の情報は、プロンプトエンジニアリングの基本について理解するための出発点となります。
