「ChatGPTにおける適切なプロンプト設計の必須ガイド」

Essential Guide to Proper Prompt Design in ChatGPT

ChatGPTのローンチ以来、AIの世界で波紋を広げ、記録的な速さで1億人以上のユーザーを魅了しています。ChatGPTの印象的なパフォーマンスと多様性の秘密の一つは、プログラム内に巧妙に組み込まれた芸術、プロンプトエンジニアリングにあります。

DALL-E、MidJourney、StableDiffusionの登場により、生成AIの破壊的なポテンシャルが浮き彫りにされました。しかし、OpenAIのChatGPTは2022年後半に本当にステージの中心に立ちました。そしてこの勢いはまだ鈍る気配を見せていません。

GoogleのBardの発表とMetaのLamma 2は、OpenAIのChatGPTに対する応答としてAI競争の勢いを大幅に増幅させました。これらのモデルに入力を提供することで、その振る舞いや応答をガイドしています。これにより、私たちは皆、ある程度までプロンプトエンジニアとなります。テック業界はこれに注目しています。Venture Capitalistは、Vellum AIのようなプロンプトエンジニアリングに特化したスタートアップに資金を注ぎ込んでいます。さらに、Forbesによると、プロンプトエンジニアは年収が30万ドルを超えることが報告されており、繁栄し価値のある求人市場を示しています。

この記事では、ChatGPTのコンテキストでのプロンプトエンジニアリングの世界を解説します。コアな原則を探求し、その技術を詳細に調べ、商業的な応用を検討します。

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プロンプトエンジニアリングについて詳しく説明する前に、まずChatGPTの機能とプロンプトエンジニアリングがこのプロセスで果たす重要な役割を理解しましょう。今後の記事では、これらの高度な技術について詳細に議論しますので、お楽しみに！

ChatGPTプロンプトエンジニアリングのメカニズム

ChatGPTの成功の秘訣は、人間の会話の微妙なニュアンスを理解し模倣する能力にあります。このモデルは多様なインターネットテキストでトレーニングされていますが、重要なのは、トレーニングセット内の特定のドキュメントやソースを知らないため、具体性よりも一般化を重視しています。このトレーニングアプローチにより、ChatGPTは創造的な応答を生成し、複雑な対話を進行し、ユーモアのセンスさえも表現することができます。ただし、ChatGPTは真の理解や信念を持っているわけではなく、トレーニング中に学習したパターンに基づいて応答を生成します。

ChatGPTの人間の言語を微妙で文脈に敏感な方法で理解し応答する能力は、非常に多目的なツールとしての価値を持っています。

これらのモデルのメカニズムは、”トークン”という概念に基づいています。トークンは、1文字から1単語全体までの離散的な言語の塊です。これらのモデルは、一度に特定の数のトークン（GPT-3.5-Turboの場合は4096、GPT-4の場合は8192または32768）を処理し、次のシーケンスのトークンを予測します。モデルは、トークンを複雑な線形代数を用いて処理し、最も確率の高い次のトークンを予測します。

例えば、9つの単語からなる簡単な文は10のトークンになる場合があります。複雑な単語でさえも複数のトークンに分割されることで、モデルは言語をよりよく理解し生成することができます。ドイツ語などの単語構造が複雑な言語でも、トークン化によって管理されます。

 

GPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルは、最初のトークンから始まり、最後のトークンまで、1つずつトークンを生成していきます。各トークンを生成した後、モデルは全体のシーケンスを再訪し、次のトークンを生成するために再度処理します。この反復プロセスは、最終的なトークンが生成されるまで続き、テキストの生成が大きなforループに似たものになります。

ただし、注意が必要なのは、これらの応答の品質は大きくプロンプトに依存するということです。人間との会話を導くようにChatGPTとの対話をガイドするには、一定のスキルと理解が必要です。それがプロンプトエンジニアリングの重要性です。

プロンプトエンジニアリングとは何ですか？

プロンプトエンジニアリングは、AI（NLP/ビジョン）モデル（ChatGPTなど）を最も効果的で正確で有用で安全な出力を生成するようにガイドするための正確で効果的なプロンプト/入力を作り出す芸術です。

プロンプトエンジニアリングは、テキスト生成にとどまらず、AIの領域全体で幅広い応用があります。ロボティックプロセスオートメーションボット、3Dアセット、スクリプト、ロボットの指示、その他のコンテンツやデジタルメディアのタイプなど、さまざまな領域で使用されるようになっています。プロンプトエンジニアリングは、ロジック、コーディング、芸術、そして特定の場合には特別な修飾子のユニークな組み合わせを提供します。

プロンプトは、自然言語のテキスト、画像、または他のタイプの入力データを含むことができますが、出力はAIサービスやツールによって大きく異なる場合があります。各ツールには、言葉の重み、スタイル、視点、レイアウト、または他の応答の特性を記述する特別な修飾子があります。

この領域は、より優れたAIパワードのサービスを作成し、既存の生成型AIツールから優れた結果を得るために不可欠です。例えば、エンタープライズの開発者は、顧客に対するチャットボットのパワーを提供するためにGPT-3のような大規模言語モデル（LLM）をカスタマイズするためにプロンプトエンジニアリングを使用することがあります。また、業界固有の契約書の作成などのタスクを処理するためにも利用されます。

このプロンプトの改善とAIのパフォーマンスの測定の反復プロセスは、AIモデルが様々な文脈で高度にターゲット化された有用な応答を生成するための重要な要素です。

プロンプトエンジニアになる

GPT-4モデルの能力は、複雑な指示を理解し、複雑な問題を正確に解決することにおいて非常に貴重なリソースです。ただし、このモデルの能力にアクセスするための異なる方法があり、これを理解することはプロンプトエンジニアが効率とコスト効果の両方を最適化する役割において重要です。

GPT-4のようなGPTモデルとの接触方法は基本的に2つあります。1つはOpenAIのAPIを使用する方法で、ここでは入力と出力のトークンごとにコストが計算されます。この場合、1Kトークンあたりのコストはコンテキストのサイズによって変動する場合があります。例えば、32Kの大きなコンテキストでは、入力トークンのコストは$0.06になり、出力トークンのコストは$0.12になることもあります。したがって、高いリクエストのボリュームを処理する場合、使用料のコストはすぐに蓄積されます。

また、GPT-4モデルを活用するChatGPTは、定額制モデルで動作します。

プロンプトエンジニアリングのもう一つの重要なタスクは、モデルのパラメータ調整です。このプロセスでは、モデルが予測を行うために使用する変数を調整します。これらのパラメータを微調整することで、プロンプトエンジニアはモデルの応答の品質と正確性を向上させ、文脈に即したより関連性の高い助言を提供することができます。

多くのプロンプトエンジニアは技術的なバックグラウンドを持っていますが、この分野の多様な性質のため、作家、研究者、さらにはアーティストなども独自のスキルを活用してAIモデルの効果を向上させています。この変化は、求人市場でも反映されており、多様なスキルとバックグラウンドを持つプロンプトエンジニアを求める企業が増えています。

ChatGPTにおけるプロンプト設計とエンジニアリング

プロンプト設計とエンジニアリングは、言語モデルのパフォーマンスを最適化する上で重要な役割を果たし、単に質問を作成するだけでなく、AIモデルの深い理解と高度な反復的なアプローチを必要とします。

プロンプト設計

プロンプト設計は、特定の大規模言語モデル（LLM）（ChatGPTなど）に対して明確な目標を達成するための完璧なプロンプトを作成するための芸術と科学です。以下の要素を組み合わせたものです：

• LLMの理解：異なる言語モデルは、同じプロンプトに対して異なる応答を示す場合があります。さらに、特定の言語モデルには独自のキーワードやトリガーがある場合があります。
• ドメイン知識：プロンプトを設計する際には、関連する分野の専門知識が重要です。例えば、医学的な診断を推測するためのプロンプトを生成するには医学の知識が必要です。
• 反復的なアプローチと品質の評価：理想的なプロンプトを作成するプロセスは、試行錯誤を伴うことが多いです。したがって、主観的な判断だけでなく、出力品質を自動的に評価する方法を持つことは特に大規模なスケールでプロンプトを使用する場合に重要です。

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、プロンプト設計の拡張領域であり、いくつかの重要なプロセスを含みます：

• スケールでのプロンプトの設計：このプロセスには、他のプロンプトを生成するメタプロンプト（プロンプトを生成するプロンプト）やパラメータ化されたプロンプトテンプレートなどが含まれます。
• ツールの設計と統合：プロンプトには外部ツールの結果を含めることがあり、これらのツールをシステムにシームレスに統合することが重要です。
• ワークフロー、計画、およびプロンプトの管理：チャットボットなどのLLMアプリケーションを展開する場合、プロンプトのライブラリを管理し、適切なプロンプトを選択し、さまざまなツールを効率的に統合する必要があります。
• プロンプトの評価と品質保証：この側面には、プロンプトを自動的に評価するための指標とプロセスを定義することが含まれます。
• プロンプトの最適化：AIモデルのコストとレイテンシは、モデルの選択とプロンプトの長さ（トークンの数）に依存する場合があります。

大規模なプロンプトを管理するために、多くの自動的なプロンプト設計のアプローチ、ツール、フレームワークが開発されています。ただし、これらのツールは、経験豊富なプロンプトエンジニアの微妙な理解、判断力、経験を代替することはできないことを理解することが重要です。

プロンプトエンジニアリング：技術とベストプラクティス

1) プロンプトの配置と説明

プロンプトの最初に指示を配置することは、AIの理解と応答に大きな影響を与えます。テキストを箇条書き形式で要約するタスクを考えてみましょう。効果の薄いアプローチは次のようなものです：

User: 下記のテキストを最も重要なポイントの箇条書きリストで要約してください。{ここにテキストを入力}

一方、効果的なテクニックとしては次のようなものがあります：

User: 下記のテキストを最も重要なポイントの箇条書きリストで要約してください。テキスト：「「」」{ここにテキストを入力}「「」」

「###」や「「」」などの記号で指示と文脈を明確に分けることで、AIモデルは自身のタスクと処理するテキストをより明確に区別することができ、より正確かつ関連性のある応答を提供することができます。

さらに、文脈、期待される結果、長さ、形式、スタイルなどについて具体的で詳細な指示をすることは、AIの応答の精度を大幅に向上させることができます。例えば、科学論文の簡単な概要を魅力的で一般向けのスタイルで生成する必要があるとします。曖昧な指示「科学論文を要約してください」よりも、具体的で詳細なプロンプトの方が効果的な結果をもたらします：

User: 以下の科学論文を約200語の簡潔な要約として生成してください。要約は科学的な背景を持たない人でも理解できるようにし、論文の主要な結果を正確に反映してください。論文：「「」」{科学論文のテキストをここに}「「」」

2) ペルソナパターン

ペルソナパターンは、AIを特定の視点（例：専門職や架空のキャラクター）から機能させる戦略です。この戦略により、モデルは特定の役割に関連する出力を提供することができます。たとえば、コードレビュー中にAIをサイバーセキュリティの専門家として機能させることができます。このパターンは、ユーザーが具体的な詳細を把握していない場合に特に有用です。

以下を例に考えてみましょう：

User: 「フランス革命に特化したシニア歴史家のペルソナとして機能してください。そのペルソナに基づいて、フランス王政の崩壊につながる主要な出来事と理由を説明してください。」

このシナリオでは、AIは歴史家として、フランス革命の詳細な分析を提供し、特に王政の崩壊に焦点を当てることが期待されています。

新しい情報の導入

ChatGPTは、トレーニングのカットオフ以降の最新の出来事やアップデートに関する知識を持っていないため、その情報を提供することはできません。ただし、プロンプトを通じて新しい情報をモデルに導入することは可能です。

User: 「仮想通貨とは何ですか？」 ChatGPT: 「仮想通貨はセキュリティのために暗号化を使用するデジタルまたは仮想の通貨の一種です。最もよく知られている仮想通貨はビットコインです。」

今度は、プロンプトに少しコンテキストを追加することで、説明をより直感的にすることができます：

User: 「デジタルファイナンスを学んでいる高校生に、仮想通貨のコンセプトを説明してください」 ChatGPT: 「オンラインのビデオゲームをプレイしていると想像してください。ゲーム内でアップグレードや新しいキャラクターを購入するために獲得できるゲームマネーがあります。仮想通貨はそれに似ていますが、ゲームに限定されず、実際の世界の商品やサービスを購入するために使用することができます。銀行や政府がコントロールしないデジタルのお金のようなものです。」

3) プロンプトのサイズ制限

ChatGPTのサイズ制限を理解することは重要です。これは入力できる情報のボリュームとタイプに直接影響を与えます。言語モデルは一度に無制限のデータを処理するために作られていません。プロンプトのサイズには制限があります。この制限は、プロンプトの設計と実行に深い影響を与えます。

ChatGPTはトークン制限（通常2048トークン）を持っており、プロンプトと生成された応答の両方を含みます。つまり、長いプロンプトは応答の長さを制限する可能性があります。そのため、プロンプトは簡潔でありながらも情報を提供することが重要です。

実際の使用では、私たちはエディターとして行動し、タスクに関連する最も適切な情報を選択的に選ぶ必要があります。単語数やページ数の制限がある論文や記事を書いていると想像してみてください-ランダムな事実をただ投げることはできません。対象となる主題に関連する情報を注意深く選択し、構造化する必要があります。

User: 「モデルのトークン制限を考慮して、第二次世界大戦の主要な出来事を1000語以下で要約してください。」

モデルのトークンの制約を認識することで、このプロンプトはAIに対して第二次世界大戦の簡潔かつ包括的な要約を提供するよう指示します。

再利用のためのプロンプト：会話のシナリオでは、プロンプトを再利用したり、前回の応答に基づいてそれを改善したりすることができます。これにより、会話の流れが生まれ、対話の文脈が維持されます。

4) 質問の洗練パターン

ChatGPTは質問の洗練も支援することができます。例えば、質問をすると、より適切な形式の質問を提案してより正確な結果を示すことができます。

質問の洗練パターンでは、ユーザーが専門家ではない場合や自分の質問の表現方法に自信がない場合に特に役立ちます。

例えば、以下のようなプロンプトがあります：

ユーザー: 「データサイエンスについて質問するたびに、統計分析の具体的な側面を考慮した洗練された質問を提案し、洗練された質問で進めるかどうかを尋ねてください。」

ここでは、AIはユーザーの一般的なデータサイエンスの質問を統計分析の側面を考慮したより詳細な質問に洗練することが期待されています。

5) 認知検証パターン

認知検証パターンは、複雑な質問をより小さな管理可能なサブ質問に分解します。これらのサブ質問の回答を組み合わせて、主要な質問に包括的な回答を提供します。このアプローチは、初期の質問があまりにも高レベルである場合や、完全な回答を提供するために追加の明確さが必要な場合に有用です。

例えば：

ユーザー: 「気候変動について質問すると、それをより正確に回答するために3つの小さな質問に分解してください。これらのサブ質問の回答を組み合わせて最終的な回答をしてください。」

このシナリオでは、AIは気候変動に関する複雑な質問を3つの管理可能なサブ質問に分解します。これらのサブ質問の回答を受け取った後、AIはそれらを組み合わせてより包括的かつ正確な回答を提供します。

このパターンでは、より正確な最終的な回答を得るために複数の質問を生成することが含まれています。これは、頑健な最終的な出力のための情報の検証と統合のプロセスです。

6) フューショットプロンプティングアプローチ

フューショットプロンプティングは、AIモデルに特定のパターンを追従させたりタスクを実行させたりするための強力なアプローチです。アイデアは、望ましい質問をする前にモデルにいくつかの例を与えることです。これにより、望ましい振る舞いを設定し、モデルの応答をガイドします。

新しいテックガジェットの簡潔で魅力的なマーケティングコピーを作成しようとするユーザーのシナリオを考えてみましょう：

ユーザー: 「次のようなテックマーケティングコピーの例があります：『画期的なワイヤレスヘッドフォンで今までにない音楽体験を』『超スリムなアクションカメラで驚くほど美しい4K映像を撮影』これらの例を参考に、新しいAIパワードスマートウォッチのマーケティングコピーを作成してください。」

ChatGPT: 「健康、接続性、生産性のためのAIパワードスマートウォッチでライフスタイルを向上させてください。」フューショット学習の注目すべき特徴は、タスクを実行する方法の詳細な説明を必要としないことです。代わりに、何を行っているのかのデモンストレーションが必要であり、多くのアプリケーションに適しています。

さらに、この技術は単純な入力と出力のペアリングを超えて拡張することができます。モデルはゴールを達成するための中間ステップの処理方法も教えることができます。

7) チェーンオブソートプロンプティング

最近の研究論文「Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models」では、Jason Wei氏とそのチームが大規模な言語モデル内での推論を刺激することを目指しています。従来の直接的なプロンプトの代わりに、チームは「思考の連鎖」と呼ばれる一連の相互接続されたプロンプトを使用しています。

例えば、ユーザーは人工知能が雇用市場に与える潜在的な影響に興味があるかもしれません：

ユーザー: 「人工知能の概念を簡単に説明していただけますか？」

ChatGPT: 「人工知能、またはAIは、機械が知的な人間の振る舞いを模倣する能力を指します。言語の翻訳、意思決定、問題解決などのタスクを実行できるようにすることに関連しています。」

ユーザー: 「AIは現在の雇用市場にどのような影響を与えていますか？」

ChatGPT: 「AIは新しい仕事を生み出し、既存の仕事の性質を変えています。一方で、一部のセクターでの仕事の自動化により、一部の仕事が失われています。しかし、AIはAI倫理担当者、データアナリスト、機械学習エンジニアなど、以前存在しなかった役割の需要を生み出しています。さらに、AIは人間の役割を補完し、効率的かつ正確にタスクを達成することが可能です。」

連想促進は、関連するプロンプトの進行に従って進行し、モデルと「会話」を行い、より正確で文脈に適した応答に導く。

開発者の視点からのChatGPT APIとプロンプトエンジニアリングの理解

開発者や研究者の視点から見ると、プロンプトエンジニアリングはより複雑なプロセスです。これは、AIモデルがプロンプトをより効果的に理解し、応答するためのアルゴリズムや技術の設計を含みます。これには、曖昧なプロンプトの処理戦略、プロンプトの文脈の把握、またはAI内でより複雑な思考プロセスを刺激するためにプロンプトを連鎖させる戦略などが含まれる場合があります。

 

上記のイラストでは、ユーザーがGPT-4でパワードされたチャットインターフェースと対話しています。ユーザーの入力は、AIモデルに供給される前に、専用のモジュールによって明確さと文脈の一貫性が高められます。このモジュールの役割は、ユーザーの入力をより良く理解するために入力を洗練し、向上させることであり、会話の文脈を維持することも目的としています。洗練されたプロンプトに基づいて作成されたAIの応答は、チャットインターフェースを通じてユーザーに返されます。対話履歴は一貫して更新され、会話の文脈を維持します。全体として、この図はプロンプトエンジニアリングの技術によって実現された動的なユーザーとAIの対話フローを示しています。

ChatGPT APIのインターフェースは、AIの応答をプロンプトに対してより効果的かつ多様にするためのさまざまなハイパーパラメータで設計されています。これには、Temperature、Maximum Length、Stop Sequencesのパラメータが含まれます。それぞれの機能と異なる文脈での利用方法について探ってみましょう。

 

1) Temperature

Temperatureパラメータは、AIの応答のランダム性に影響を与えます。1.0などの高いTemperatureは、よりランダムな出力を促し、多様ながらも話題から外れる可能性があります。対照的に、0.2のような低いTemperatureは、より確定的な応答を選択するようAIに促し、焦点を絞った具体的な出力に役立ちます。

例：創造的な物語を書いて予測不可能で想像力豊かな要素を求める場合は、Temperatureを高い値に設定します。プロンプトとして「タイムトラベリングする猫についての短編小説を書いてください」とすると、高いTemperatureでは予測不可能な展開と驚きに満ちた幻想的な物語が得られるかもしれません。

2) Maximum Length

このパラメータは、モデルの出力の最大トークン長を制御します。これには、メッセージの入力トークンとメッセージの出力トークンの両方が含まれます。高い制限を設定すると、より長い応答が可能になりますが、低い制限では出力が短く簡潔になります。

例：「2020年のノーベル文学賞の受賞者は誰ですか？」のようなトリビアの質問に簡潔で直接的な回答を求める場合は、最大長を低い値に設定すると良いでしょう。

3) Stop Sequences

Stop Sequencesは、モデルがそれらに遭遇するとさらなる出力を生成を停止する特定のテキスト文字列です。この機能は、出力の長さを制御したり、モデルに論理的な終了点で停止するよう指示するために役立ちます。

例：公式な手紙では、「敬具」という停止シーケンスを使用して、手紙の適切な終了以降に追加のテキストをAIが生成しないようにすることができます。

4) Top P

「Top P」パラメータ、またはnucleus samplingとも呼ばれる、モデルの予測の各ステップで考慮される単語数を動的に選択する方法です。0.5のような低い値は、安全でより焦点を絞った出力をもたらします。0.9のような高い値は、より多様な出力を含む広範な単語の選択を行います。

例：詩を書くAIを作成し、多様な語彙やスタイルのフレーズを使用させたい場合は、「Top P」を高い値に設定します。プロンプトとして「秋の美しさについての詩を作成してください」とすることができます。

5) Frequency Penalty

Frequency Penaltyは、モデルがより頻度の低い単語を好む程度を制御します。より高いペナルティ（最大1）は、モデルにより一般的でない単語を使用するように促します。一方、より低い値（最小-1）は、モデルにより一般的な単語を使用するように促します。

例：もしもビジネス提案を作成し、専門用語を避けたい場合は、言語を明確でアクセスしやすいものにするために、頻度ペナルティを低い値に設定することができます。

6) プレゼンスペナルティ

プレゼンスペナルティパラメータは、会話履歴に存在しなかった新しいアイデアやトピックを生成する際に、モデルがどれだけ罰せられるかに影響します。高い値は、モデルが既に言及されたトピックに固執することを促し、低い値はモデルが自由に新しい概念を導入することを許します。

例：ブレストセッションでは、プレゼンスペナルティを低い値に設定し、多様なアイデアの範囲を促進することができます。次のようなプロンプトを使用することができます。「オンライン教育プラットフォームのための革新的なマーケティング戦略を生成してください。」

プロンプトエンジニアリングの業界への応用

カスタマーサポートとFAQ生成

カスタマーサポートの世界では、プロンプトエンジニアリングの有用性は非常に重要です。このセクターでのAIの最も画期的な応用の一つは、AIを搭載したチャットボットの登場です。例えば、eBayのようなEコマースプラットフォームでは、カスタマーの問い合わせに対応するために、プロンプトエンジニアリングで調整された高度なチャットボットシステムを利用しています。このチャットボットは、配送の状況の更新、返金のリクエストの処理、製品の仕様に関する問い合わせなど、さまざまな問題を処理することができます。

顧客が「注文はどこですか？」と尋ねると、AIチャットボットは単なる一般的なメッセージで応答するだけではありません。代わりに、注文管理システムにアクセスし、リアルタイムのデータを取得し、「注文番号1234は現在輸送中で、明日の夕方までに配達される予定です。」のような個別化された応答を提供します。このような個別化された関連性のある応答は、適切にエンジニアリングされたプロンプトの直接的な結果であり、これらのインテリジェントなチャットボットシステムの中核を成すものです。

コンテンツの作成とマーケティング

コンテンツの作成とマーケティングの領域では、プロンプトエンジニアリングはAIによる革新の基盤となります。Grammarlyのような企業は、AIパワードエンジンを使用して、魅力的で文法的に正確なコンテンツの作成を支援しています。これらのプラットフォームは、プロンプトに基づいて作業し、AIモデルによる提案や修正を生成し、コンテンツの全体的な品質を向上させることができます。

AIの進歩について魅力的なコンテンツを作成することを目指すユーザーを考えてみましょう。彼らは「初心者向けに最新のAIの進歩を簡単で魅力的な方法で説明してください。」というようなプロンプトを使用することができます。このプロンプトを活用することで、AIは複雑なAIの概念について簡潔で読みやすい記事を作成し、知識のギャップを埋め、読者の興味を引き起こすことができます。これは、プロンプトエンジニアリングがコンテンツの作成をどのように向上させるかの一例にすぎません。

コーディングの支援とコードの解釈

この文脈では、プロンプトエンジニアリングは開発者とAIの間の双方向の対話のようなものです。開発者はAIに対して問題や実装する必要のある機能の説明となるプロンプトを提供し、AIは関連するコード片や提案を返答してソフトウェア開発プロセスを支援します。

さらに、GitHub CopilotのようなAIを活用したコーディングツールは、OpenAIの専門知識を活かして開発されています。これらの高度なツールは、不完全なコードファイルの補完などの複雑なタスクを実行するために、広範なトレーニングを受けています。これにより、コードの作成プロセスとそれを完成させるタスクの間の明確な違いにも関わらず、これらのツールはそれを実行することができます。

教育と個別化学習

AIを教育部門に統合することは、最近の数年間で著しい急速な上昇を見ています。その中で、プロンプトエンジニアリングは重要な役割を果たしています。AIチューターは個別化学習体験を提供するために開発され、各学生の学習ペースとスタイルに適応します。

たとえば、DuolingoのようなAIベースの学習プラットフォームを考えてみましょう。これは、よくエンジニアリングされたプロンプトを使用して、学生の新しい言語の能力を評価し、適切な演習を提供します。もし学生がフランス語を学び、活用の問題で苦戦している場合、AIチューターは「現在時制で’食べる’（manger）の活用形を作成してください。」のような特別な演習を導入することができます。学生のパフォーマンスと進捗状況は常に評価され、プロンプトは洗練され、適応されるため、個別化された効率的な学習体験を確保します。

プロンプトエンジニアリングの進化を止められない時代

プロンプトエンジニアリングの深い探求を終えるにあたり、この分野がいかに新興であるかを強調することは非常に重要です。我々は、人工知能が予めプログラムされたコマンドへの応答に留まらず、高度に特定の結果をもたらすように慎重にエンジニアリングされたプロンプトを処理し実行する時代の非常に端に立っています。

私たちが探求してきた多くのアプリケーション、カスタマーサポートからコンテンツ作成、データ分析、個別化学習まで、それは氷山の一角に過ぎません。この分野の研究がますます活発化する中で、より高度で微妙なプロンプトエンジニアリングの使用法が期待されます。人間の創造力とAIの創意工夫の融合は、私たちの生活の様々な側面を支援するだけでなく、変革する人工知能の未来へと私たちを推進しています。

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