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ChatGPT プロンプトエンジニアリング:テクニック、ヒント、アプリケーション

プロンプトエンジニアリングを学ぼう:スキルを習得するための究極のガイド

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ChatGPTの最新のプロンプトエンジニアリング技術について、その用途、制限事項、論文、その他の読み物などのトピックを詳しく説明します。

プロンプトエンジニアリングは、ChatGPT のような AI 言語モデルを扱う開発者にとって不可欠なスキルです。効果的なプロンプトを作成することで、開発者はAIの力を利用して、魅力的で情報量が多く、ダイナミックなチャットボットや会話システムを作成できます。この包括的なガイドでは、ChatGPTプロンプトエンジニアリング、自動プロンプト設計、高品質のプロンプトを作成するためのベストプラクティスなど、プロンプトエンジニアリングの基本について説明します。また、熟練したプロンプトエンジニアになるのに役立つステップバイステップのチュートリアルとリソースも提供します。

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プロンプトエンジニアになる方法:成功への道

それで、あなたはプロンプトエンジニアになりたいですか?素晴らしい選択です!この魅力的な職業は、やりがいがあり、知的にも刺激的です。始めるために必要な手順は次のとおりです。

プロンプトエンジニアリングの基礎

1。自然言語処理に関する知識の習得: GPT ベースのモデルの根底にあるメカニズムを理解するには、NLP の概念とアルゴリズムに関する専門知識を身に付けることが不可欠です。

2。マスターGPTアーキテクチャ: GPTベースのモデルのアーキテクチャと原則を徹底的に研究して、迅速なエンジニアリングタスクに効果的に活用してください。

ChatGPT プロンプトエンジニアリングのステップバイステップガイド

1。目的を定義する: プロンプトの目的を明確にします。たとえば、ニュース記事を要約するときの目的は、簡潔で有益な概要を把握することです。

2。最初のプロンプトを作成: プロセスを開始するためのシンプルで簡潔なプロンプトを作成します。例:「次のニュース記事を要約してください:」これは必要に応じて調整および拡張できます。

3。評価と反復: 最初のプロンプトに応じて ChatGPT が生成した出力を評価します。結果を改善するために、必要に応じてプロンプトを変更してください。たとえば、「次のニュース記事の簡潔な3文の要約を提供してください。」目的の結果が得られるまで繰り返します。

4。制御メカニズムの採用: トークン、プレフィックス、ポストフィックスなどのさまざまな制御手法を試して、AI の応答を導いてください。たとえば、「プロフェッショナルな口調を使う」などの文を先頭に追加すると、生成されるテキストの調子に影響を与えます。

5。プロンプトデザインにおける自動化の活用: 機械学習アルゴリズムを使用して特定のデータセットに基づいてプロンプトを生成または最適化するなど、プロンプトデザインを自動化するためのツールや方法論を検討してください。

この構造化されたアプローチに従い、実際の例を活用することで、プロンプトエンジニアリングについての理解が深まり、ChatGPT用の効果的なプロンプトを作成できるようになります。

迅速なエンジニアリングスキルを磨くには、継続的な練習が不可欠です。経験を積むにつれて、どのような状況でも理想的なプロンプトを作成する方法について、より直感的に理解できるようになります。さらに、さらなるインスピレーションや例については、GitHub リポジトリなどのオンラインリソースを遠慮なく参照してください。

ChatGPTプロンプトエンジニアリング:テクニック、ヒント、アプリケーション

このセクションでは、ChatGPTの用途、制限事項、論文、その他の読み物などのトピックを取り上げながら、ChatGPTの最新のプロンプトエンジニアリング手法について詳しく説明します。

チャットGPT の紹介

OpenAIによってトレーニングされた新しいモデルであるChatGPTは、会話形式で対話できるように設計されています。プロンプトの指示に従い、対話の中で適切な対応をすることができます。ChatGPTは、質問への回答、レシピの提案、特定のスタイルでの歌詞の作成、コードの生成などを支援します。

このモデルは、ヒューマンフィードバックからの強化学習 (RLHF) を使用してトレーニングされます。以前の GPT のイテレーションよりも高性能で、有害で虚偽のアウトプットを減らすようにトレーニングされていますが、それでも限界があります。具体的な例を挙げて、いくつかの機能と制限について説明します。

会話タスクのレビュー

ChatGPT との会話の基本的な例を見てみましょう。このシナリオでは、質問に対する技術的および科学的な回答を生成する会話システムを作成します。プロンプトは次のようになります。

以下は、AIリサーチアシスタントとの会話です。アシスタントトーンは技術的かつ科学的です。

人間:こんにちは、あなたは誰ですか? AI: ごあいさつ!私はAIリサーチアシスタントです。今日はどんなご用件がありますか? 人間:ブラックホールの生成について教えていただけますか? エイ:

この例は、チャットボットの意図や説明と、チャットボットが応答する際に使用するスタイルや口調を指示するアイデンティティという 2 つの主要な要素を示しています。

チャットGPTとの会話

マルチターンの会話

ChatGPTを使用すると、開発者はチャット形式を入力として使用してマルチターンの会話を作成できます。モデルは一連のメッセージを想定し、会話のコンテキストに基づいて応答を生成します。

たとえば、ChatGPT API を使用したチャットは次のようになります。

import openai
 
openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "You are an AI research assistant. You use a tone that is technical and scientific."},
        {"role": "user", "content": "Hello, who are you?"},
        {"role": "assistant", "content": "Greeting! I am an AI research assistant. How can I help you today?"},
        {"role": "user", "content": "Can you tell me about the creation of black holes?"}
    ]
)

シングルターンタスク

ChatGPTは、text-davinci-003で使用されているものと同様のシングルターンタスクもサポートしています。つまり、開発者はChatGPTを使用して、質問応答タスクなど、元のGPTモデルで以前に説明したタスクを実行できます。

ChatGPTを使用したシングルターンタスクの例を次に示します。

import openai
 
openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "You are an AI research assistant. You use a tone that is technical and scientific."},
        {"role": "user", "content": "Hello, who are you?"},
        {"role": "assistant", "content": "Greeting! I am an AI research assistant. How can I help you today?"},
        {"role": "user", "content": "Can you tell me about the creation of black holes?"}
    ]
)
temperature=0, )

効果的なプロンプトの作成

効果的なプロンプトは、明確かつ簡潔で、焦点を絞ったものでなければなりません。ここでは、より良いプロンプトを作成するためのヒントをいくつか紹介します。

-コンテキストを指定: コンテキストを提供することで、AI がより関連性が高く有用な応答を生成しやすくなります。たとえば、「運動のメリットは何ですか?」と尋ねる代わりに、「定期的な有酸素運動が心血管の健康に与える利点は何ですか?」を試してみてください。

-明示的な指示を使用する: 指示はできるだけ明確かつ具体的にしてください。リストが欲しいなら、リストを頼んでください。ステップバイステップガイドが必要な場合は、明示的にリクエストしてください。

-反復と改良: 最初の試みで完璧な結果を期待しないでください。さまざまなプロンプトをテストし、出力を分析し、それに応じてアプローチを微調整します。

チャットモデルへの指導

OpenAIの公式ドキュメントによると、gpt-3.5-turboモデルのスナップショットが公開され、開発者は特定のモデルバージョンを選択できるようになります。つまり、モデルへの指導のベストプラクティスはバージョンごとに異なる可能性があります。gpt-3.5-turbo-0301の現在の推奨事項は、使用可能なシステムメッセージの代わりにユーザーメッセージに指示を追加することです。

Python ノートブックとリソース

ChatGPT API を呼び出してその機能を使用する方法の詳細については、以下の Python ノートブックとリソースをご覧ください。

1。ChatGPT API イントロ (opens in a new tab)openai ライブラリを使用して ChatGPT API を呼び出す方法について詳しく学んでください。 2。ChatGPT API with LangChain (opens in a new tab) — LangChain ライブラリを使用して ChatGPT 機能を使用する方法を学びましょう。

自動プロンプトデザイン

ChatGPTの急速な発展に伴い、迅速なエンジニアリングを実現するための最新の技術やアプローチを常に把握しておくことが不可欠です。そのアプローチの 1 つが自動プロンプトデザインで、機械学習を使用して言語モデルのパフォーマンスを向上させるプロンプトを作成します。

この方法により、迅速なエンジニアリングに必要な手作業が減り、開発者はアプリケーションの他の側面に集中できます。自動プロンプト設計は、強化学習や最適化アルゴリズムなどの手法を使用して実現できます。これにより、言語モデルからより良い応答が得られる高品質のプロンプトが生成されます。

結論として、プロンプトエンジニアリングを学ぶことは、ChatGPT のような AI モデルを扱う開発者にとって貴重なスキルです。この分野が進化し続ける中、最新の技術、用途、制限について常に情報を得ることが不可欠です。そうすることで、ChatGPTが提供する機能を最大限に活用する、魅力的で情報量の多い動的なチャットボットや会話システムを作成できます。

結論

迅速なエンジニアリングを習得することで、開発者はChatGPTなどのAI言語モデルの可能性を最大限に引き出し、魅力的で情報量の多いダイナミックな会話システムを作成できます。AI の分野は急速に進化し続けているため、最新の技術、アプリケーション、制限を常に把握しておくことが不可欠です。この包括的なガイドは、迅速なエンジニアリングで優れた能力を発揮し、優れたユーザーエクスペリエンスを提供する強力な AI 主導のアプリケーションを作成するために必要な基礎を提供します。

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