このチュートリアルでは、チャットボット、コンテンツ、またはカスタマーサービスを促すために使用される、効果的なプロンプトを策定する方法を探ります。プロンプトエンジニアリングは、生成AIモデルにおいて特に重要です。これには、人間のようなテキストを生成するように設計され、コンテンツ、顧客との対話、魅力的なチャットボットを生成するために不可欠なツールとなっている、OpenAIによる多機能なChatGPTが含まれます。

TL;DR

  • プロンプト・エンジニアリングは、AIのジェネレーティブ・モデルにおいて、正確で的を射た結果を生み出す上で極めて重要なスキルである。
  • OpenAIのChatGPTは、コンテンツ作成、カスタマーサービス、チャットボットで使用される汎用性の高い言語処理ツールです。
  • ChatGPTプロンプトエンジニアリングでは、プロンプトの機能を深く理解し、効果的なプロンプトを作成することで、アウトプットを望ましい結果に導く必要があります。
  • プロンプト・エンジニアリングの基礎には、ChatGPTの動作を理解し、精度に適したプロンプトを開発する能力が必要です。
  • 具体性、明瞭性、正確性は、ChatGPTの効果的なプロンプトの重要な原則です。
  • 指示やプレースホルダーを通じてコンテキストを提供することで、より良い結果を得るためにモデルのフォーカスを導く。
  • ChatGPTは、タスク指向の応答のために特定の役割を割り当てられたときに最適なパフォーマンスを発揮します。

ChatGPT プロンプトエンジニアリングの始め方

ChatGPTプロンプトエンジニアリングは、言語モデルの探求において非常に重要なスキルセットです。言語モデルやその機能を深く理解し、効果的なプロンプトを作成し、望ましい結果へと導く能力が必要です。私たちのChatGPT入門コースは、このツールの基礎を把握するための入門的なリソースです。

ChatGPTの仕組み

ChatGPTは、テキストを合成するために予測技術を採用した変換モデルである。文章中の後続の単語を予測し、文章を結合して完全な段落を構成します。例えば、"The sun is... "という文脈を考えると、ChatGPTは "shining "や "setting "を適切な続きとして予測するかもしれません。ChatGPTのメカニズムを理解することは、あなたの望む結果に沿った予測を生成するようモデルを導くために不可欠です。

迅速なエンジニアリングの基礎

プロンプト・エンジニアリングは、プロンプトを作成、テスト、最適化する反復サイクルであり、正確で的を絞った結果を生み出します。プロンプトエンジニアリングでは、AIの出力を最小限の混乱や不要な応答で形成できるプロンプトを開発します。このように、プロンプトエンジニアリングの基礎には、ChatGPTの行動を明確に理解し、正確で有用な応答を達成するために適切なプロンプトを調整する能力が必要です。プロンプトエンジニアリングのテクニックについては、こちらの記事で詳しく説明しています。

迅速なエンジニアリングの例

例えば、GPT-4に小売店の販売データに関する簡単なデータ分析レポートを作成させたい場合、「データ分析レポートを提供してください」と言えば、一般的な回答が得られるでしょう。これは適切ですが、このプロンプトをさらに最適化することができます。

より有用なプロンプトはこうだろう：

「データアナリストとして、長期的な販売傾向を示すデータセットを精査し、売れ筋商品を特定し、前四半期の地域別の販売実績をレビューするために採用する方法をスケッチしてください。

チャットグプト・プロンプト・エンジニアリング

この改訂プロンプトは具体的である。役割（データアナリスト）を明確化し、指定されたデータセットに基づく特定の分析を行うようGPT-4に指示することで、より効果的なアウトプットにつながる具体的な要件を概説している。

ChatGPTで効果的なプロンプトを作成するための戦略

プロンプトをデザインする際には、基本的な構造とフォーマットのテクニックを理解することが不可欠です。プロンプトは多くの場合、モデルの反応を導く指示やプレースホルダーで構成されています。 

例えば、センチメント分析では、プロンプトは、分析するテキストのプレースホルダーと、「次のテキストのセンチメントを分析する：」のような指示を含むかもしれません。明確で具体的な指示を与えることで、モデルのフォーカスを導き、より正確な結果を出すことができます。

明確にする

有用なプロンプトは、モデルの予測を正確に導くために明確でなければならない。正確な要件を明確にする詳細なプロンプトを使用して、あいまいさを最小限にする必要があります。例えば、"犬について教えてください "ではなく、"飼い犬に必要な特徴、行動、ケアについて詳しく説明してください "を使用する。

チャット gpt プロンプト エンジニアリング

コンテキストを提供する

ChatGPTは質問の文脈に基づいて応答するため、明確な文脈を確立することが基本です。例えば、「次の英文をフランス語に翻訳してください：'Hello, how are you?'」というプロンプトは、大まかな文脈と具体的な指示を提供します。

迅速なエンジニアリング

正確に

プロンプトの精度は出力の精度を導く。プロンプトに期待される結果を指定する。例えば、リストを生成するには、具体的に次のようにリクエストします：「世界で最も人口の多い国トップ10をリストアップしてください。

チャットgptプロンプト

ロールプレイングに挑戦

ChatGPTは特定の役割を採用することで最適なパフォーマンスを発揮します。役割分担はその反応を導きます。例えば、「歴史家として、アメリカの南北戦争の意義について説明しなさい」と指示することで、ChatGPTの反応の仕方や深さを指示します。

チャットプロンプト

ChatGPTプロンプトの例【悪いプロンプトと良いプロンプト

効果的なプロンプトの例は具体的で、モデルが正確で関連性のある結果の生成に注意を集中できるようにするものである。

悪いプロンプト"Tell me about dogs."
Good Prompt： "家庭犬の特徴、行動、必要なケアについて詳しく説明してください。"

悪いプロンプト"この文章をフランス語に翻訳してください。"
Good Prompt：「次の英文をフランス語に翻訳してください：「こんにちは、お元気ですか？

悪いプロンプト"Analyze this data."
Good Prompt："前四半期のテクノロジーセクターのパフォーマンス上位10銘柄を分析し、今後6ヶ月間の予測をレポートにまとめてください。"

悪いプロンプト"Write an article on climate change."
Good Prompt： 「環境ジャーナリストとして、CO2排出量の増加や環境への影響など、人間の活動が地球温暖化に与える影響について記事を書いてください。

悪いプロンプト"Create a chart with sales data."
Good Prompt：「前四半期の売上データを棒グラフにしてください。

効果的なプロンプトの例は具体的で、モデルが正確で関連性のある結果の生成に注意を集中できるようにするものである。