AIのフルポテンシャルを引き出す：最適な結果を得るための効果的なプロンプトのマスタリング

AIに対するより良いプロンプトを使用することは、最良の結果を得るために不可欠です。AIに対するプロンプトは、慎重な考慮と精度を要するスキルです。単に「良くしてください」と述べるだけのプロンプトは具体性とガイダンスが欠如しており、最良の意図を持っていても、最適な結果に至らない可能性があります。正確で詳細なプロンプトを提供することで、AIをより正確で関連性のある応答に導き、成功裏に私たちをより生産的にするためにAIを訓練できます。

以下は、プロンプト能力を向上させるためのいくつかの一般的で詳細なプロンプトのオプションです。

 

  • プレスリリースのプロンプト

一般的なプロンプト：

「当社の最新の企業の更新または成果を発表する簡潔なプレスリリースを作成してください。」

詳細なプロンプト：

「当社の最新の企業の成果、画期的なプロジェクトの成功した完了を発表する簡潔なプレスリリースを作成してください。主要なマイルストーン、実装された革新的なソリューション、およびそれがターゲットとする観客に与えるポジティブな影響を強調してください。競合他社との違いを示す当社の製品/サービスのユニークな機能と利点を強調してください。CEOや業界の専門家の引用を含めて、信頼性を高め、業界のリーダーとしての当社の地位を強化してください。魅力的な見出しを作成し、プレスリリースを構造化して、ジャーナリストの注意を引き、メディア報道を生み出してください。」

 

  • スポンサーシップの提案メールのプロンプト

一般的なプロンプト：

「私たちの今後のイベントまたはイニシアチブのスポンサーシップを求める説得力のあるメールを作成してください。」

詳細なプロンプト：

「私たちの今後のチャリティーガライベントのスポンサーシップを求める説得力のあるメールを作成してください。イベントの紹介、目的、および支援する原因を強調し、私たちが目指すポジティブな影響を強調してください。各潜在的なスポンサーに合わせてメールを作成し、彼らのブランド価値が私たちのミッションとどのように一致するか、そして彼らのサポートが私たちの目標を達成するのにどのように役立つかを示してください。ロゴの配置、独占的なブランディング権、およびスピーキングエンゲージメントなど、利用可能なさまざまなスポンサーシップの機会を明確に概説してください。予想される観客層の到達、メディア報道、およびポジティブなブランド露出の可能性を強調してください。スポンサーに、パートナーシップの可能性についてさらに議論するために、ミーティングまたはフォローアップコールを通じて招待する魅力的なアクションを含めてください。」

 

一般的なプロンプト：

「インフルエンサーとの協力に関する相互に有益な契約を作成してください。」

詳細なプロンプト：

「人気のあるライフスタイルインフルエンサーとのコラボレーションに関する包括的なインフルエンサー契約を作成してください。期待と成果物を明確に定義し、必要なソーシャルメディア投稿、ブログ記事、およびYouTubeビデオの数とタイプを指定してください。ブランドの声、美学、およびキーメッセージを含むコンテンツガイドラインを概説してください。支払条件、排他性、適用される場合はパフォーマンスボーナスなど、報酬の詳細について説明してください。使用権、FTCの規制遵守、および機密保持義務などの規定を取り入れてください。契約が両者の利益を保護し、相互に有益なパートナーシップを促進するようにしてください。コラボレーション中に発生する可能性がある問題の枠組みを提供するために、終了条項と紛争解決メカニズムを含めることを検討してください。

 

  • AIのフルポテンシャルを引き出す：最適な結果を得るための効果的なプロンプトのマスタリング

ALT: AIのフルポテンシャルを引き出す：最適な結果を得るための効果的なプロンプトのマスタリング

 

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さまざまなタスクに対する一般的で詳細なプロンプトの例を示しました。これらのプロンプトは、AIの能力を最大限に引き出し、より良い結果をもたらすための指針となります。

 

詳細でリアルなプロンプトを提供することで、AIにより正確で適切な応答を生成させ、より良い結果を得ることができ、全体的なAI体験を向上させることができます。

 

あなたのAIプロジェクトのフルポテンシャルを引き出す準備はできていますか？一緒に働いて、あなたのAIイニシアティブを新たな高みに導きましょう！

 

次のステップは、デジタルマーケティングにおけるプロンプトの役割をさらに探ることです。詳細については、次の記事をご覧ください。

miichisoft.com

AIのフルポテンシャルを引き出す：最適な結果を得るための効果的なプロンプトのマスタリング

AIに対するより良いプロンプトを使用することは、最良の結果を得るために不可欠です。AIに対するプロンプトは、慎重な考慮と精度を要するスキルです。単に「良くしてください」と述べるだけのプロンプトは具体性とガイダンスが欠如しており、最良の意図を持っていても、最適な結果に至らない可能性があります。正確で詳細なプロンプトを提供することで、AIをより正確で関連性のある応答に導き、成功裏に私たちをより生産的にするためにAIを訓練できます。

以下は、プロンプト能力を向上させるためのいくつかの一般的で詳細なプロンプトのオプションです。

 

  • プレスリリースのプロンプト

一般的なプロンプト：

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詳細なプロンプト：

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  • スポンサーシップの提案メールのプロンプト

一般的なプロンプト：

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詳細なプロンプト：

「私たちの今後のチャリティーガライベントのスポンサーシップを求める説得力のあるメールを作成してください。イベントの紹介、目的、および支援する原因を強調し、私たちが目指すポジティブな影響を強調してください。各潜在的なスポンサーに合わせてメールを作成し、彼らのブランド価値が私たちのミッションとどのように一致するか、そして彼らのサポートが私たちの目標を達成するのにどのように役立つかを示してください。ロゴの配置、独占的なブランディング権、およびスピーキングエンゲージメントなど、利用可能なさまざまなスポンサーシップの機会を明確に概説してください。予想される観客層の到達、メディア報道、およびポジティブなブランド露出の可能性を強調してください。スポンサーに、パートナーシップの可能性についてさらに議論するために、ミーティングまたはフォローアップコールを通じて招待する魅力的なアクションを含めてください。」

 

一般的なプロンプト：

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  • AIのフルポテンシャルを引き出す：最適な結果を得るための効果的なプロンプトのマスタリング

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さまざまなタスクに対する一般的で詳細なプロンプトの例を示しました。これらのプロンプトは、AIの能力を最大限に引き出し、より良い結果をもたらすための指針となります。

 

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AIと医学：診断革新の新時代、それとも人間の専門知識の終焉か？

医師の共同パイロットがAIであり、病気を無類の精度で診断し、医療ノートを作成する未来を想像できるでしょうか？

医療従事者が難しい医学的な問題に答えを求めるのはかつて、ポケットサイズの医学参考書の中で行われることが一般的でした。記憶と鋭い分析力への依存は、かつて医学の専門知識の中核をなしていました。しかし、医療分野で人工知能（AI）の出現がこの物語を変えつつあるようで、人間の専門知識の役割やAIが医療実践にもたらす変化についての疑問が生じています。これらの問題をさらに探ってみましょう。

AIと医学：診断革新の新時代、それとも人間の専門知識の終焉か？

1. 医学におけるAIの夜明け：比類のない可能性か、不安なディストピアか？

医学の未来は、AIの類まれなる能力の約束によって形作られつつあります。医学ノートの作成、患者とのコミュニケーション、診断などのタスクを引き受けるAIの可能性は、医学の新しい時代への道と見なされています。

 

医学におけるAIの可能性については、電子的な書記が日々の患者ノートを書き留め、多忙な医療従事者に大きな時間を節約する可能性など、興奮が感じられます。AIがレントゲン写真を読み取り、繊細なパターンを認識するなど、時には経験豊富な医師よりも優れた精度で複雑なタスクを遂行できることは、医療実践を革新する可能性があります。

 

これらの興奮する展望にもかかわらず、医療界はこれらの革新を採用するのが比較的遅いです。これには、開発者の信頼を得るために新しい技術を徹底的にテストする必要性がありますが、もう一つの要因としては、AIが覆す恋愛観念の人間診断士の概念があります。

 

2. AI：祝福か、変装した呪いか？

AIには多くの提供があります。例えば、AIを使った心電図（ECG）の読み取りは、専門家の心臓病専門医ができる以上の情報を引き出すことができます。さらに、AIシステムはECGパターンに基づいて患者の生物学的年齢を予測し、人間の臨床医が決して発見できない洞察を提供します。

 

しかし、日常の医療実践におけるAIの導入は、いくつかの迫切な問題を引き起こします。医師が診断のためにAIに頼り始めると、診断スキルが損なわれる可能性はないでしょうか？彼らが診断に至るまでに複雑な症状に対処した経験がなければ、診断プロセスへの理解は損なわれるでしょうか？

 

さらに、AIを使って患者のノートを起草することは課題を提起する可能性があります。時間を節約するかもしれませんが、ノートは必須の雑務以上のものです。ノートはデータを確認し、患者の次のステップを考慮する機会を提供します。懸念されるのは、このタスクをAIにオフロードすることが、批判的思考や意思決定の機会を失うことにつながる可能性があるということです。

3. 微妙なバランス：AIと人間の専門知識

AIの時代において、医療の専門知識は新しい意味を持つかもしれません。専門家は情報の蓄積場所である必要はなく、むしろ複雑な決定を行うために統合し、伝達し、判断力を使用するスキルを持つ人物かもしれません。

 

AIは、医療の実践における感情移入、理解力、そして個人とのつながりのような重要な人間の側面を取り替えるのではなく、このプロセスを支援するツールとなる可能性があります。

 

医療のプロフェッションの魂は、診断の正確さだけでなく、医師が実践にもたらす共感、コミュニケーション、そして個人的なアプローチにも存在します。

 

4. 効率と共感の天秤を保つ

複雑なパターンに基づく病気の診断から患者ノートの起草まで、AIは医師が取り組む多くの時間を要するタスクを加速させることができます。ただし、効率性は医療のコインの一方に過ぎないことを覚えておかなければなりません。もう一方は共感です。これはAIが現在の形では再現できない、人間特有の質です。

 

効率性：AIの計算力は多くの医療プロセスを劇的に加速させることができます。 AIが迅速に大量のデータを処理する能力を活用することで、経験豊富な人間の医療プラクティショナーでさえ見逃す可能性があるパターンを特定し、診断することができるかもしれません。

 

共感：AIはパターン認識やデータ統合で優れているかもしれませんが、医師が提供する心強い言葉、苦境の時に示される理解、そして非定型の症状に直面した際の経験豊富なプラクティショナーの直感など、AIが再現できない「人間の触れ合い」の要素があります。

5. AIと人間の専門知識の融合

AIを医療に導入する際に、医療実践の重要な人間の要素を損なうのではなく、どのようにして向上させるか。以下はいくつかの考えです。

 

  • 協力的な意思決定: 人間の意思決定を置き換えるのではなく、AIはそれをサポートすべきです。医師はAIのデータ分析能力を活用して診断に情報を提供できますが、最終的な決定は人間の医師に委ねられるべきで、患者のライフスタイル、感情状態、および希望など、AIが考慮しない要因を組み込むことができます。
  • 明確な役割の定義: AIが担当できるタスクと人間の感覚が必要なタスクとの明確な区別が必要です。医療記録のスキャンや検査結果の解釈などのルーチンでデータ重視のタスクはAIに委ねる一方で、患者との対話、共感、および判断を伴うタスクは医療専門家に残すべきです。
  • 新しい時代のためのトレーニング: 医学教育は、AIの時代に必要な医師のスキルを組み込むよう進化する必要があります。これには、AIシステムとの連携方法、出力の解釈方法、そして技術駆動の環境で患者との人間のつながりを維持する方法の理解が含まれます。

6. 課題: AIシステムのテスト

医療におけるAIの統合の主要な障壁は、これらのシステムをテストすることです。数年かかる可能性がある標準の無作為化臨床試験は、AIのような急速に進化する技術をテストするために最適でないかもしれません。試験が終了するまでには、技術は数回のアップグレードを経ている可能性があります。

 

7. 従来の手法の問題

無作為化臨床試験の本質はその厳格な設計と長期間にあります。これらの試験は、新しい治療法や薬の影響と信頼性を評価するために数年かかる場合があります。しかし、AI技術は絶え間ない進化と反復的な改良が特徴であり、従来の試験のタイムラインを凌駕する可能性があります。試験の開始時にテストされた技術は、終了時には陳腐化しているか、または大幅に変更されており、その結果が適用されにくくなる可能性があります。

8. 新しいテストアプローチの可能性

従来のテストアプローチの制約を認識し、医療のAIシステムを検証するための革新的な戦略を考える必要があります。以下はいくつかのアイデアです。

 

  • 迅速なテストフレームワーク：AI技術の急速な進歩に適応できるテストフレームワークを開発します。これにはリアルタイムの評価、システムパフォーマンスの継続的なモニタリング、AIシステムを洗練させるための反復的なフィードバックループが含まれる可能性があります。
  • 模擬患者シナリオ：AIの診断能力をテストするために、模擬または仮想の患者ケースを使用します。これには、シンプルから複雑なまでさまざまな医療シナリオが含まれ、AIの能力を条件のスペクトル全体で評価できます。
  • 人間の専門家との並行テスト：AIの診断を人間の医療専門家と並行して実行し、その結論を比較します。このアプローチはAIの正確さだけでなく、AIが新しい洞察をもたらす場合や重要な人間の要素を見落とす可能性のあるケースも特定できます。

 

9. 倫理と規制のジレンマ

医療のAIシステムのテストは単なる技術的な課題だけでなく、深刻な倫理的および規制上の問題でもあります。患者のプライバシー、データセキュリティ、知情の懸念を解決する必要があります。テストと検証の規制は、AIシステムが最高の倫理基準に従うことを確実にする必要があります。

10. まとめ

医療におけるAIは「もし」の問題ではなく、「いつ」の問題です。これらのシステムのテストにおいて戦略を進化させることは極めて重要です。これにより、AIが医療で信頼できるパートナーとなり、患者の結果を大幅に改善し、高品質な医療へのアクセスを民主化する可能性が生まれます。AIの可能性を受け入れるにあたり、これらの技術がすべての患者の安全のために堅牢にテストおよび検証される方法という、重要な課題を見逃してはなりません。

 

医療実践を革新しようとするAIの時代に進む中で、人間の専門知識とAIの間で選択するのではなく、これらの2つの側面を最善に統合する方法に焦点を当てるべきです。AIを医療の手段として受け入れ、医師であることの本質を定義する人間のタッチを保ちつつ、能力を拡張する手段として位置付けることが前進の道かもしれません。AIは医学の未来を再構築する可能性がありますが、医療実践の核心にあるかけがえのない人間の要素を決して置き換えるものではありません。

 

AIモデルまたはプロンプトエンジニアリングの技術が重要な約束を秘めた、興奮と迅速に成長している分野です。AIの成果を向上させるための手法がまだ不明瞭な場合は、Miichisoftと提携して当社の迅速なエンジニアリングサービスを利用することが、状況を劇的に変える可能性があります。また、Miichisoft には、医療分野にプロンプトエンジニアリングの応用・人間とAIの相互作用改善する具体的な10つの推奨事項という記事があります。興味がある場合は、こちらのリンクをクリックして参照してください。



参考リンク：

https://miichisoft.com/application-of-prompt-engineering-medical-field/

 
























4 Best AIプロンプトエンジニアリングコースで資格を取得しよう

 

 

AIプロンプトエンジニアリングコースは、AIや言語モデルの真の力を以前にも増して引き出すために必要な知識とスキルを身につけるために設計されています。

 

 

もし足を濡らして学びたいなら、AIプロンプトエンジニアになる方法を教えるオンラインプラットフォームがあります。本記事では、資格を取得するために4 Best AIプロンプトエンジニアリングコースを学びましょう。

 

さあ、始めます。

 

1. ヴァンダービルト大学によるChatGPTプロンプトエンジニアリング

Courseraは世界中の学習者にとって開かれた宝箱のようです。AIモデルとのプロンプトの相互作用を理解するための機械学習やディープラーニングの原則に関する多くのコースがあります。

特にAIプロンプトエンジニアリングコースをお探しの場合、Courseraではヴァンダービルト大学のコンピュータサイエンスの准教授であるDr. Jules Whiteによって教えられる6週間のプログラム「ChatGPTのためのPromptエンジニアリング」が開催されています。

 

AIプロンプトエンジニアの認定コースは30以上のビデオと多くの執筆講義で構成され、プロンプトの作成方法を学び、生成的なAIアプリケーションに必要な主要なスキルを身につけるのに役立ちます。

 

コースの詳細：

 

  • タイプ：オンライン（自己ペース）
  • 総所要時間：約18時間
  • 料金：コース資料は無料；認定は$49

この機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングをカバーするガイドは、人間の言語がAIシステムにモデル化される方法についての実践的な知識を提供します。コンテンツの作成または生成的AI技術を使用して複雑なAIモデルを設計することが目標であるかどうかにかかわらず、このコースは対応しています！

 

2. OpenAIおよびDeepLearning.AIによるChatGPTプロンプトエンジニアリング for Developers

志望するプロンプトエンジニアは、正確で魅力的なAIの応答を生成する芸術をマスターしたいと考えています。DeepLearning.AIによるChatGPTプロンプトエンジニアリング for Developersのコースは、この重要なスキルの理解を提供します。

この包括的なガイドは、OpenAIのIsa FulfordとDeepLearning.AIのAndrew Ngによって作成されました。ChatGPTウェブインターフェースで使用するためのプロンプトを作成することに焦点を当てる他のコースとは異なり、このコースではAPI呼び出しを通じて大規模な言語モデル（LLM）を活用し、迅速に生成的な人工知能アプリケーションを構築する方法が強調されています。

 

このAIプロンプトエンジニアの認定コースを特色づける重要な側面の1つは、現実の例を通じた実践的な学習に重点を置いていることです。コースは、ソフトウェア開発のプロンプトに関するベストプラクティスを紹介することから始まります。この基本的な知識により、学習者は以下のような一般的なユースケースをナビゲートできます：

 

  • 要約：高度なML技術を使用して複雑な情報を簡潔な要約にまとめる方法を学ぶ。
  • 推論：不完全または曖昧なデータを入力プロンプトとして提供された基づいて教育された予測を行う能力を開発する。
  • 変換：テキストを別の形式やスタイルに変換する能力を習得し、その原意を保持する。
  • 拡張：ニューラルネットワークとディープラーニングの手法を使用して、簡潔なポイントやアイデアを詳細な説明や物語に拡張する技術をマスターする。

機械学習とコンピュータサイエンスに関連する基本的な概念を習得するだけでなく、学習者はプロンプトライブラリを効率的に管理する方法にも洞察を得ます。これにより、コース修了後にはプロンプトエンジニアリングの仕事に備えられます。

3. プロンプトエンジニアリングのマスターをPrompt Engineering Instituteで

サニル・ラムローチャンによって設計された、デジタルマーケティングベテランでありプロンプトエンジニアリングの先駆者である20年の経験を持つMaster Prompt Engineeringコースは、大規模言語モデルの詳細な探求と、プロンプトエンジニアリング技術のマスター方法を特徴としています。

ここで学ぶ主要なスキルは、生成型AIモデルから最も有用なプロンプトを生成することに関連しています。これにはこれらのAIシステムがどのように機能し、それらの能力をコンテンツ作成や他のアプリケーションに活用する理解が含まれます。

 

人工知能が急速に進化している今日、このようなスキルを持つことは、多くのプロンプトエンジニアリングの仕事への扉を開く可能性があります。

 

コースの詳細：

 

無料の、自己ペースの書かれたレッスン、インストラクターアクセスつきの有料ビデオコース

マスタープロンプトエンジニアリングコース、AIの力と効果的なプロンプト、大規模言語モデル（LLM）の紹介、再利用可能なAIプロンプトのためのフレームワーク、Chain of Thought（CoT）プロンプティング、LLMのためのプロンプトライブラリ、LLM問題解決の反復的なアプローチ、primingによるAIの解除、LLMでのコンテキストと会話の向上を含む15の包括的な章

豊富な情報提供に加えて、このAIプロンプトエンジニア認定コースの特長は、段階的な構造で学生を各トピックに深く導く点です。これにより、初心者でもニューラルネットワークやディープラーニングのような複雑なコンセプトを理解しやすくなります。

 

4. Prompt Engineeringの入門コース by LearnPrompting

AIプロンプトエンジニアリングの世界に飛び込みたいなら、LearnPromptingの無料の入門コースは優れた出発点です。この包括的なガイドは初心者から上級者まで対応し、基本的なAIの概念から入念なプロンプトエンジニアリング技術までカバーしています。

この広範なコースは、今日のコンピュータサイエンスの風景で重要なスキルである生成型人工知能の複雑さに深く入り込みます。それが教えるコンテンツ作成戦略は、他のこのトピックに関するコースで広く使用されており、その品質と効果の証拠です。

 

このAIプロンプトエンジニア認定コースの美しい点は、その単純さだけでなく、機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングなどの複雑なトピックを簡単に理解できるようにモジュールごとに進化させる進行構造にあります。モジュールは学習レベルに従って整理され、コースからのコンテンツは他の多くのコースにも適用できます。理論ベースの知識獲得を超えて、学生は実際の生成型AIアプリケーションでの作業の経験を積むことができます。実際のAIエンジニアや人工知能モデルを含むプロンプトエンジニアに直接適用できる実用的なスキルを学びます。

 

各概念ごとに視覚的な補助と例を活用することで、この無料のコースは各レッスンの周りにコンテキストを提供しつつ、参加を確実にします。



5. まとめ

現在の業界トレンドに基づくと、プロのプロンプトエンジニアリング認定が将来的に登場する可能性があります。これは、データサイエンスやクラウドコンピューティングの進化のようになるかもしれません。

潜在的な認定の機会に先んじて進むためには、主要な学術機関やテクノロジー関連のコースを提供するeラーニングポータルの発表に注意を払ってください。

 

AIモデルは重要な約束を秘めた、興奮と迅速に成長している分野です。AIの成果を向上させるための手法がまだ不明瞭な場合は、Miichisoftと提携して当社の迅速なエンジニアリングサービスを利用することが、状況を劇的に変える可能性があります。また、Miichisoft には、プロンプトエンジニアの定義・業務・責任などに関する詳細な知識を提供しているブログコンテンツがあります。興味がある場合は、こちらのリンクをクリックして参照してください。

参考リンク：

https://miichisoft.com/prompt-engineer-10-year-in-the-future-career/

 









入力、出力、AIプロンプトエンジニアリング

AIは未開のフロンティアです。生成AIがこれほどスタートしたのは、学習して適応する能力という非常に人間の癖を模倣しているためです。そしてそれは容赦なく行われるので、これは私たち全員にとって衝撃となるはずです。ただし、他のマシンと同様、使い方を知っていればより良い結果が得られます。AIも同様です。私たちにとっての課題は、答えを見つけることだけではありません。それは正しい質問をすることです。

 

AIは単なるツールではありません。それは使い方を知っている人にとっては力を倍増させるものです。

1. プロンプトエンジニアリングの向上

単純なプロンプトは便利です。上司からのメールをカットアンドペーストする前に「TLDR:」と入力すると、とりとめのないメールが明確な説明に変わります。

2. 入出力モデル

生成AIを最大限に活用するには、プロンプトエンジニアリングの入出力モデルを使用します。fassforwardでは、このモデルを使用して、人間には可能だが退屈で非常に費用がかかることを、AIを使用して組織の文化を正確に記述するために活用しました。

 

AI：この場合は、Anthropicのクロードです。

 

入力：私たちはAIに、ビジネス人類学者としての行動方法、ファスフォワード独自の文化フレームワークに基づいて問題を組み立てる方法、そしてクリーンだが構造化されていない従業員の1万行に及ぶ大量のデータを与えました（フィードバックも含む）。

 

出力：私たちは出力形式（肯定的、中立的、否定的な文化的側面の数）を指定し、私たちが興味のないものをクロードに伝え、出力がどのようなものになるかの例を示しました。

 

その結果、数か月かかる作業が数時間で完了しました。これにより、企業文化についての実践的で実用的な説明が可能になりました。おそらく3Dタンパク質構造の予測ほど画期的ではありませんが、これは生成AIの変革力の証です。

3. 誰でもより良いプロンプトを書くことができ

入出力モデルに従います。まずはインプット。

 

AIに専門家としての役割を果たしてもらいます。専門のシェフや受賞歴のある脚本家からアドバイスを求めていますか?

 

次に、フレームワークを提供します。文化や戦略を理解する具体的な方法がある場合は、それをここに含めてください。

 

次に、持っている重要なデータを共有します。これは生データである場合もあれば、作成した下書きである場合もあります。

 

AIにタスクを実行させ、AIに実行してもらいたい作業の概要を説明します。

 

そして最後に、避けるべき言葉や話題など、してはいけないことを伝えます。

 

求めている出力を明確に述べてください。

 

必要な出力をフォーマットします。リスティクルをお探しですか? 3つの異なるバージョンが必要ですか? それともテーブルとして整理された出力ですか?

 

あなたの聴衆は誰ですか? あなたの出力を誰が消費するかについてのガイダンスを与えることで、AIのレベルとトーンが決まります。

 

あなたが望むものの例を挙げてください。これにより、AIに具体的な作業の基礎が与えられます。

 

何らかの方法で出力をランク付けまたは評価します。

 

そして、それは会話であることを忘れないでください。継続的な対話では、出力を改良することしかできません。

4. 結論

AIを活用したプロンプトエンジニアリングは、効果的なコミュニケーションや問題解決において非常に有益であることが示されています。単純なプロンプトの使用から、入出力モデルを活用した高度な業務に至るまで、AIは私たちの作業を効率化し、生産性を向上させることができます。重要なのは、適切な入力と出力を明確に定義し、AIに適切な指示を与えることです。さらに、AIとの持続的な対話を通じて、出力の改善と調整を行うことが重要です。これにより、AIを最大限に活用し、組織や業務の課題に対処するための新たな手段を見出すことが可能となります。

 

プロンプトエンジニアになるための一般的なアドバイスを提供することはできます。以下は、プロンプトエンジニアリングに関連するキャリアパスの記事で、ぜひ一読してください。

miichisoft.com

プロンプトエンジニアリングの事例と利用シーン

生成 AI ツールは、私たちがデジタル領域と対話する方法に革命をもたらしました。この対話の中心には、プロンプト エンジニアリングのスキルがあります。 クリエイティブな愛好家であっても、生産性の向上を求めるプロフェッショナルであっても、プロンプト エンジニアリングをマスターすることで、これらの強力なテクノロジーの可能性を最大限に引き出すことができます。 この記事では、さまざまな使用例を詳しく掘り下げ、プロンプト エンジニアリングの機能を活用するための実践的な例を示します。

 

プロンプトエンジニアリングの事例と利用シーン

1. テキスト生成におけるプロンプトエンジニアリングの使用例

1.1. テキストベースのタスク

プロンプト エンジニアリングは、電子メールの作成やブログ投稿などのタスクにおいて極めて重要な役割を果たします。 正確なプロンプトを作成することで、ユーザーは AI システムが正確で関連性の高いコンテンツを配信できるように導き、AI をツールからプロフェッショナルなコミュニケーションにおける貴重な味方に変えます。

1.2. まとめ

AI はプロンプト エンジニアリングにより、広範な文書の本質を抽出し、簡潔な要約を作成できます。 これは、レポートの要約などのタスクに非常に役立ち、複雑な情報をより理解しやすく、理解しやすくします。

1.3. 情報検索と質問応答

正確なプロンプトを設計することで、AI が膨大なデータベースを選別して正確で関連性の高い回答を提供できるようになり、情報検索と質問応答におけるプロンプト エンジニアリングの可能性が実証されました。

1.4. コード生成

プロンプト エンジニアリングにより、AI がコーディングの課題を理解し、コード スニペットを生成したり、問題を効果的に解決したりできるようになります。 これは開発者にとって貴重な相棒となり、欠落しているコード部分、デバッグの問題、アルゴリズムの作成を示唆します。

2. 画像生成におけるプロンプト エンジニアリングの使用例

2.1. カスタムビジュアル

AI ツールはプロンプト エンジニアリングを使用して、テキストの説明を魅力的な画像に変換できます。 それが「双頭のキリンの超現実的な絵」であれ、「夕暮れ時の未来的な都市景観」であれ、巧みに作られたプロンプトがビジョンに命を吹き込みます。

2.2. AIアバターとキャラクター

想像力でアバターやキャラクターを描写し、プロンプト エンジニアリングによって AI が鮮やかな描写を生み出す様子をご覧ください。 「銀の髪とエメラルドの瞳を持つエルフ」から「ロボットアームを備えたスチームパンクな探偵」まで、可能性は無限大です。

2.3. 製品の視覚化

プロンプト エンジニアリングにより、AI が特定の製品の説明に合わせた画像を生成し、企業が製品を概念化して紹介する方法に革命をもたらします。

2.4. 写実的な画像

AI とプロンプト エンジニアリングにより、現実の写真と区別できない画像を生成できるようになり、現実とデジタル領域の間の境界線があいまいになります。

2.5. データの視覚化

プロンプトは AI ツールをガイドしてデータ視覚化を生成し、グラフの種類、配色、ラベルを指定して、複雑なデータのプレゼンテーションを強化します。

3. オーディオとビデオの生成におけるプロンプト エンジニアリング

 

オーディオとビデオの生成におけるプロンプト エンジニアリング

3.1. メロディーの作成

プロンプトを使用すると、音楽生成モデルはコード進行、メロディー、または曲全体を思い起こさせることができます。 「1940 年代のニューヨークを彷彿とさせるジャズ曲」からオリジナル曲まで、プロンプト エンジニアリングが創造性を刺激します。

3.2. AI ナレーション

プロンプト エンジニアリングにより、ナラティブの多様なナレーションやアニメーションのキャラクターの声を作成できます。 コンテンツに合わせた適切なトーン、ピッチ、感情を捉えます。

3.3. 効果音のシンフォニー

ビデオ ゲームや映画の没入型体験のために、プロンプト エンジニアリングにより AI が剣の衝突からコオロギの鳴き声までリアルな音響効果を生成します。

3.4. オーディオ修復によるタイムトラベル

プロンプト エンジニアリングによりノイズ除去が促進され、音質が向上し、ビンテージのラジオ放送や家族の古い録音を非常に明瞭な音質で再生できるようになります。

3.5. ビデオの生成と編集

ビデオの世界では、プロンプト エンジニアリングが細心の注意を払ったディレクターの役割を果たし、ストーリーとビジュアルを導きます。 魅力的なコンテンツの作成からビデオ編集に至るまで、プロンプト エンジニアリングにより、最終製品が望ましいビジョンに沿っていることが保証されます。

4. ケーススタディ: MiichisoftのdxGAI事業 | 企業

Miichisoft は最近、画期的な AI ソリューション dxGAI Business | を発表しました。 ChatGPT を使用して構築されたエンタープライズ。 この包括的な AI ソリューションは、技術進歩の最前線に留まり続けるという Miichisoft の取り組みを反映しています。 ビジネス環境における AI ソリューションの実装の複雑さを理解している企業として、Miichisoft は、プロンプト エンジニアリング テクノロジをビジネス運営に効果的かつ安全に活用したいクライアントをサポートすることを目指しています。

AI ソリューションを開発および実装するテクノロジー企業である Miichisoft は、高度なテクノロジーをビジネス プロセスに統合することに伴う課題を理解しています。 dxGAI事業の展開 | エンタープライズは、次のようないくつかの重要な課題を抱えていました。

統合の複雑さ: 既存のシステムとの相互運用性を維持しながら、ChatGPT ベースの AI を多様なビジネス環境にシームレスに統合します。

ユーザーフレンドリーなインターフェイス: dxGAI Business 向けの直感的でユーザーフレンドリーなインターフェイスの設計 | Enterprise は、さまざまな業界の企業による簡単な導入を促進します。

セキュリティ上の懸念: 特にデータのプライバシーと機密性が最優先される業界における、AI ソリューションに関連するセキュリティ上の懸念に対処します。

5. 結論: Prompt Engineeringの力を解放する

この記事では、Prompt Engineering技術の現実的な応用に深く踏み込み、テキスト生成、画像生成、音声およびビデオ生成など、さまざまな分野での具体的な例を紹介しました。 Prompt Engineeringの重要な原則を理解し、適用することは、人工知能ツールを使用する際の創造性を高め、生産性を向上させるための鍵となります。

Prompt Engineeringは単なる技術だけでなく、個人ユーザーや専門家の両方にとって重要なスキルでもあります。適切な質問や詳細な説明を選択し形成することは、人工知能の能力を際立たせ、印象的で意味のある出力を生み出すことができます。

もし、Prompt Engineeringデザインが人工知能にどのように影響を与えるかをもっと深く知りたいなら、こちらをクリックして「プロンプト構造とデザインポイント: Prompt Engineeringの設計における重要なポイント」の記事を読んでみてください。これらの重要な知識を実践する方法を学ぶことで、新しい機会が開かれ、人工知能の進化する世界での創造力が向上するでしょう。

Link: 

https://miichisoft.com/prompt-structure-and-design-points-important-points-in-the-design-of-prompt-engineering/




大規模言語モデルの機能メカニズムについて

「大規模言語モデル」という言葉は、非常に高度なAI（人工知能）システムを指し示しています。このシステムは、膨大な数のパラメーターを有しており、まるで人間のように、テキストの内容を正確に把握し、それに基づいた文書を生成することができる能力を持っています。この技術は、深い学習を積み重ねた結果として実現しており、人間の言語能力を模倣するために精巧に設計されています。

 

1. 大規模言語モデル（LLM）とは

大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理タスクにおいて卓越した性能を発揮する高度な人工知能モデルです。これらのモデルは、膨大なトレーニングデータから学習したパターンと構造に基づき、人間のようなテキストを理解し生成するように設計されています。LLMはテキスト生成、翻訳、要約、質問応答など、多岐にわたる言語関連アプリケーションで驚異的な進歩を遂げています。

 

LLMの中心となるのは、トランスフォーマーと呼ばれる深層学習アーキテクチャです。トランスフォーマーは複数の層の自己注意メカニズムで構成され、これによりモデルはシーケンス内の単語やトークンの重要性を比較し、関係を捉えることができます。このアテンションメカニズムを組み込むことで、LLMは文脈に関連した一貫したパターンを持つテキストを効果的に処理および生成できます。

 

LLMのトレーニングプロセスには、通常、数十億、場合によっては数兆のワードで構成される大規模なデータセットにモデルを公開することが含まれます。これらのデータセットは書籍、記事、Webサイト、その他のテキストリソースから取得できます。LLMは特定のコンテキストで次の単語を予測することにより、教師なし学習として知られるプロセスで学習します。繰り返し、様々なテキストに触れることで、モデルは文法、意味論、トレーニングデータに含まれる世界の知識を理解します。

 

大規模な言語モデルの注目すべき例の1つは、OpenAIのGPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズであるGPT-3やGPT-4などです。これらのモデルは数十億のパラメータで構成され、これまでに作成された言語モデルの中で最大のものとなっています。これらのモデルのサイズと複雑さは、高品質で状況に応じた応答を生成する能力に寄与しています。

 

LLMは広範なアプリケーションに活用されています。追加の教師付きトレーニングデータを提供することで、特定のタスクに微調整し、感情分析、固有表現認識、チェスなどのタスクに特化することができます。また、チャットボット、仮想アシスタント、コンテンツジェネレーター、言語翻訳システムとしても導入可能です。

 

ただし、LLMには重要な考慮事項と課題も存在します。懸念の1つは、大規模なモデルのトレーニングとデプロイに必要な計算リソースが膨大であり、トレーニングに伴うエネルギー消費が環境上の懸念を引き起こしていることです。例えば、スタンフォード大学の「The AI Index 2023 Annual Report」によると、OpenAIのGPT-3は、トレーニング中に約502トンのCO2換算排出量を生じました。

 

もう1つの懸念は、LLMがトレーニングデータに存在するバイアスから学習するため、誤解を招く情報や偏った情報を生成する可能性があることです。これらの偏見を軽減し、LLMの責任ある使用を保証するための取り組みが行われています。最近では、イーロン・マスクなどのテクノロジーリーダーと大学研究者らが、強力なAIシステムのトレーニングを一時的に停止するようAI研究室に求める書簡に署名するなど、社会への予期せぬ結果を避けるための取り組みが進められています。

 

課題にもかかわらず、現在のシナリオでは、様々な業界でLLMが広範に導入され、生成AI市場の大幅な急増が予測されています。Research and Marketsの2023年4月のレポートによると、生成AI市場は、主に言語生成機能を備えたプラットフォームの増加により、2023年の113億ドルから2028年までに518億ドルに成長すると推定されています。

 

2. 大規模言語モデルの機能メカニズム

大規模言語モデル（LLM）は、トレーニングと推論を含む段階的なプロセスを経て機能します。以下では、LLMがどのように機能するかについて詳細に説明いたします。

 

2.1. データ収集

LLMをトレーニングする最初のステップは、膨大な量のテキストデータを収集することです。これは、書籍、記事、Webサイト、その他のテキストのソースから取得することができます。データセットが多様で包括的であるほど、LLMの言語と世界に対する理解が深まります。

 

2.2. トークン化

トレーニングデータが収集されると、トークン化と呼ばれるプロセスが行われます。トークン化では、テキストをトークンと呼ばれる小さな単位に分割します。トークンは、特定のモデルと言語に応じて、単語、サブワード、または文字になります。トークン化により、モデルはテキストを詳細なレベルで処理して理解できるようになります。

 

2.3. 事前トレーニング

その後、LLMは事前トレーニングを受け、トークン化されたテキストデータから学習します。モデルは、前のトークンを考慮して、シーケンス内の次のトークンを予測することを学習します。この教師なし学習プロセスは、LLMが言語パターン、文法、意味論を理解するのに役立ちます。事前トレーニングには通常、トークン間の関係を捕捉するセルフアテンションメカニズムを組み込んだトランスフォーマーアーキテクチャのバリアントが含まれます。

2.4. 変圧器のアーキテクチャ

LLMはトランスフォーマーアーキテクチャに基づいており、セルフアテンションメカニズムのいくつかの層で構成されています。このメカニズムは、他のすべての単語との相互作用を考慮して、文内の各単語の注意スコアを計算します。したがって、異なる単語に異なる重みを割り当てることで、LLMは最も関連性の高い情報に効果的に焦点を当てることができ、正確で文脈的に適切なテキスト生成が容易になります。

 

2.5. ファインチューニング

事前トレーニング段階の後、特定のタスクまたはドメインに合わせてLLMを微調整できます。微調整には、タスク固有のラベル付きデータをモデルに提供して、モデルが特定のタスクの複雑さを学習できるようにすることが含まれます。このプロセスは、LLMが感情分析、Q&Aなどのタスクに特化するのに役立ちます。

 

2.6. 推論

LLMをトレーニングして微調整すると、推論に使用できるようになります。推論には、モデルを利用してテキストを生成したり、特定の言語関連タスクを実行したりすることが含まれます。たとえば、プロンプトや質問が与えられると、LLMは学習した知識と文脈上の理解を活用して、一貫した応答を生成したり、回答を提供したりできます。

 

2.7. 文脈の理解

LLMは、コンテキストをキャプチャし、コンテキストに応じて適切な応答を生成することに優れています。入力シーケンスで提供された情報を使用して、先行するコンテキストを考慮したテキストを生成します。トランスフォーマーアーキテクチャのセルフアテンションメカニズムは、長距離の依存関係とコンテキスト情報をキャプチャするLLMの機能において重要な役割を果たします。

 

2.8. ビームサーチ

推論段階では、LLMは多くの場合、ビーム検索と呼ばれる手法を使用して、最も可能性の高いトークンのシーケンスを生成します。ビーム検索は、シーケンス生成プロセスで考えられるいくつかのパスを探索し、スコアリングメカニズムに基づいて最も可能性の高い候補を追跡する検索アルゴリズムです。このアプローチは、より一貫性のある高品質のテキスト出力を生成するのに役立ちます。

 

2.9. 応答の生成

LLMは、入力コンテキストとモデルの学習された知識に基づいてシーケンス内の次のトークンを予測することによって応答を生成します。生成される応答は、人間のような言語生成を模倣し、多様かつ創造的で文脈に関連したものにすることができます。

 

全体として、LLMは複数段階のプロセスを経て、モデルが言語パターンを理解し、コンテキストをキャプチャし、人間のような言語に似たテキストを生成することを学習します。

 

3. 結論

大規模言語モデル（LLM）は、膨大なトレーニングデータから学習し、トランスフォーマーアーキテクチャを活用して言語生成能力を磨いています。LLMは入力コンテキストや学習した知識に基づいて一貫性のあるテキストを生成し、多岐にわたる言語関連タスクにおいて驚異的な成果を収めています。

 

ただし、トレーニングに伴う計算リソースの膨大さやバイアスによる情報生成の懸念も存在します。これにもかかわらず、LLMは広範なアプリケーションに活用され、生成AI市場が急増しています。

 

結論として、LLMは進化を遂げた言語生成技術であり、将来的な社会への影響を検討しながら責任ある使用が求められます。計算リソースの効率化やバイアスの軽減に向けた研究が進められ、LLMの進化は引き続き注目されるでしょう。

 

プロンプトエンジニアになる方法について詳しく知りたい場合は、以下の記事をお読みください。

 

プロンプトエンジニアになるには：2024年のキャリアガイド