プロンプトとは?
プロンプトは、大規模言語モデル (LLM) AI の動作を伝え、指示する上で重要な役割を果たします。 ユーザーがモデルから特定の応答を引き出すために提供できる入力またはクエリとして機能します。
プロンプトの機微
LLM AI モデルを使用して望ましい成果を達成するには、効果的なプロンプト設計が不可欠です。 プロンプトデザインとも呼ばれるプロンプトエンジニアリングは、創造性と細部への注意を必要とする新たな分野です。 高品質で関連性の高いテキストを生成するモデルを導く適切な単語、フレーズ、記号、および形式の選択が含まれます。
ChatGPT を既に試している場合は、指定した入力に基づいてモデルの動作がどのように変化するかを確認できます。 たとえば、次のプロンプトでは、非常に異なる出力が生成されます。
Please give me the history of humans.
Please give me the history of humans in 3 sentences.
最初のプロンプトでは長いレポートが生成され、2 番目のプロンプトでは簡潔な応答が生成されます。 限られたスペースで UI を構築している場合は、2 番目のプロンプトがニーズに適しています。 プロンプトにさらに詳細を追加することで、さらに洗練された動作を実現できますが、行き過ぎて無関係な出力を生成する可能性があります。 プロンプト エンジニアは、特定性と関連性の間の適切なバランスを見つける必要があります。
LLM モデルを直接操作する場合は、他のコントロールを使用してモデルの動作に影響を与えることもできます。 たとえば、 temperature パラメーターを使用して、モデルの出力のランダム性を制御できます。 top-k、top-p、周波数ペナルティ、プレゼンス ペナルティなどの他のパラメーターも、モデルの動作に影響します。
プロンプト エンジニアリング: 新しいキャリア
制御の量が存在するため、プロンプト エンジニアリングは LLM AI モデルを使用するすべてのユーザーにとって重要なスキルです。 また、タスクを自動化し、生産性を向上させるために LLM AI モデルを採用する組織が増えるにつれて、需要が高いスキルでもあります。 優れたプロンプト エンジニアは、必要な出力を生成するプロンプトを設計することで、組織が LLM AI モデルを最大限に活用するのに役立ちます。
セマンティック カーネルを使用して優れたプロンプト エンジニアになる
セマンティック カーネルは、共通のインターフェイスを使用して複数の異なるモデル間で異なるプロンプトとパラメーターを試すことができますので、プロンプト エンジニアリングのための貴重なツールです。 これにより、さまざまなモデルとパラメーターの出力をすばやく比較し、プロンプトを反復処理して目的の結果を得ることができます。
プロンプト エンジニアリングに慣れたら、セマンティック カーネルを使用して、実際のシナリオにスキルを適用することもできます。 プロンプトとネイティブ関数とコネクタを組み合わせることで、強力な AI を利用したアプリケーションを構築できます。
最後に、Visual Studio Code と深く統合することで、セマンティック カーネルを使用すると、プロンプト エンジニアリングを既存の開発プロセスに簡単に統合できます。
- 任意のコード エディターでプロンプトを直接作成します。
- 既存のテスト フレームワークを使用して、テストを作成します。
- また、既存の CI/CD パイプラインを使用して運用環境にデプロイします。
プロンプト エンジニアリングに関するその他のヒント
熟練したプロンプト エンジニアになるには、技術的な知識、創造性、実験の組み合わせが必要です。 プロンプト エンジニアリングで優れたヒントを次に示します。
- LLM AI モデルを理解する: LLM AI モデルのアーキテクチャ、トレーニング プロセス、動作など、LLM AI モデルのしくみについて深く理解します。
- ドメインナレッジ: 目的の出力とタスクに合わせてプロンプトを設計するためにドメイン固有の知識を取得します。
- 実験: さまざまなパラメーターと設定を調べてプロンプトを微調整し、特定のタスクまたはドメインに対するモデルの動作を最適化します。
- フィードバックとイテレーション: モデルによって生成された出力を継続的に分析し、ユーザーフィードバックに基づいてプロンプトを反復処理して品質と関連性を向上させます。
- 最新情報: 迅速なエンジニアリング手法、研究、およびベスト プラクティスの最新の進歩に対応して、スキルを強化し、現場を先取りします。
プロンプト エンジニアリングは動的で進化する分野であり、熟練したプロンプト エンジニアは LLM AI モデルの機能を効果的に活用する上で重要な役割を果たします。