このページで分かる事
プロンプトエンジニアリングとは？
プロンプトエンジニアリングとはAIを効率的に使用するために、プロンプトを開発・最適化するスキルのことです。
プロンプトの生成自体は、かんたんな入力でも可能で回答は得られますが、正確に指示しないと有効な回答が得られない場合が多いです。
要するに上手にChatGPT等のAIを使うための手法ようなものです。
以下では、プロンプトエンジニアリングに関する体系だった解説資料として、DAIR.AIがオープンソースとして公開している
Prompt Engineering Guide | Prompt Engineering Guide
を参考に実際の使用例を紹介します。
プロンプトエンジニアリングで大事なこと
プロンプトエンジニアリング今すぐ実践できるで大事なことは、
- しないことは記載しない
- 関連した情報を記載する（余計な情報を与えない）
- 区切り記号を活用する
が挙げられます。これを意識するだけでも結構プロンプトが上手になります。
しないことは記載しない
英訳してほしいときは、日本語訳をしないでほしいです。と頼んでも空気を読んで英訳してくれることもありますが、直接英訳してください。と頼んだ方が確実です。
関連した情報を記載する（余計な情報を与えない）
余計な回答が入っていることで間違えた答えを導き出す事もあります。
区切り記号を活用する
桃太郎の内容を英訳にしてもらおうと思ったら「これは桃太郎のお話です。」まではいってしまいました。正しい翻訳してほしい範囲にしてもらう為、区切り文字を入れてみます。
区切り文字を入れるだけで翻訳範囲が変わってくれました。区切り文字は、#じゃなくてもいいですが人間から見ても区切り文字と思えない文字を区切り文字として使うのはやめておきましょう。
ChatGPTにできること7つ紹介
- 質問応答
- テキスト要約
- 情報抽出
- テキスト分類
- 会話
- コード生成
- 推論
上記内容は、自然言語系AIが比較的得意とされていることです。
以下では、一つずつ例に挙げながら紹介していきます。
質問応答
一番メジャーな使い方ですね。学習されたデータについて質疑応答をすることが出来ます。
テキスト予約
先ほどの文章を要約してもらいました。わかりやすく要約できています。文章に多いサイトを要約するなんて使い方もできますね。
情報抽出
情報を抽出することもできます。上の例では、ハンターハンターの登場人物を要約しています。レポートのあそこなんだっけな。なんて時にピンポイントで情報抽出してもらえそうです。
テキスト分類
AppleWatchのレビューを肯定的か否定的か分類してもらいました。こちらも便利だと思いますが、具体的に使用したい時は大量のデータかもしれないですね。その場合は、APIでの利用も考えてみましょう。
会話
人格を創造して会話をさせる事もできます。また、会話の続きも文脈から予想してできるようです。
AIで二役の会話をさせることで自分だけで考えるよりも新たな発見があるかもしれません。また、wiki等から人格を予想させて有名人と喋るなんてこともできそうです。
コード生成
また、用件を伝える事でプログラムを書くことも可能です。上記質問では、キャッシュフロー計算書を作成するプログラムを書いてください。とお願いしてみます。
すると下記プログラムが返答されました。
一応実行してみたところ、ちゃんとコンソール上で動きました。計算もされるようです。
推論
こちらではステップバイステップで聞くことにより、最終回答に変化が現れた例です。
脱水症状とになるという結論よりもステップバイステップで回答することにより、回答に段階がでて最終回答に影響が出ました。
まとめ
以上でChatGPTを実例にしながらのプロンプトエンジニアリングの紹介を終わります。プロンプトエンジニアリングを読んで思ったのは、人に伝わるように書くことと似ていると思いました。
また、悪い例を紹介しようにもChatGPTが空気を読んで回答することもおおく、意図して間違えさせるのも大変でした。。
しかし、プロンプトエンジニアリングををしっかり使えるようになることで、ChatGPTやBard、これから出てくるであろうAIをより有効に使えるようになると思います。
完全に新しい時代に突入していますね。
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