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What Is Prompt Engineer

title: "プロンプトエンジニアリングとは? 明確に説明" description: "プロンプトエンジニアリングの習得 - 様々な AI アプリケーションのための効果的なプロンプトの作成方法を探る包括的なガイド。生産性の向上と結果の最適化" date: 2024-04-17

プロンプトエンジニアリングとは? 明確に説明

Misskey AI

プロンプトエンジニアリングの定義

プロンプトの役割と言語モデルの理解

プロンプトエンジニアリングとは、大規模言語モデル (LLM) の力を活用し、目的の出力を得るための効果的なプロンプトを作成する技術です。プロンプトは、人間と強力な AI システムの間のインターフェースとして機能し、モデルの理解を形成し、生成プロセスを導きます。

自然言語処理 (NLP) の世界では、言語モデルが目覚ましい進化を遂げ、GPT-3、BERT、T5 などの変革的なモデルが登場しました。これらのモデルは、人間のような文章の理解と生成能力を持ち、コンテンツ作成からタスク自動化まで、さまざまなアプリケーションの可能性を開いています。

しかし、これらの言語モデルの真の可能性は、単なる建築的な洗練さにあるだけではなく、プロンプトエンジニアリングの技術にもあります。プロンプトエンジニアリングは、言語モデルの全ポテンシャルを引き出し、ユーザーの意図に合った、関連性の高い、高品質な出力を生成するための入力プロンプトを慎重に作成することです。

目的の出力を得るためのプロンプト設計の重要性

プロンプトエンジニアリングは重要です。なぜなら、言語モデルは非常に優れた能力を持っていても、ユーザーの具体的なニーズやタスクの文脈を自然に理解することはできないからです。プロンプトは、ユーザーの意図と言語モデルの生成能力をつなぐ橋渡しとなり、モデルに関連性のある、一貫性のある、ユーザーの要件に合った出力を生成するよう導きます。

効果的なプロンプト設計には、以下のような多くの利点があります:

  1. ターゲット指向性: プロンプトを適切に設計することで、言語モデルに特定のタスクや目的に合った出力を生成させることができます。適切に設計されたプロンプトは、ユーザーのニーズに直接関連するコンテンツを生成するよう言語モデルを誘導することができ、大規模な後処理やフィルタリングの必要性を減らすことができます。

  2. 創造性と発想力の向上: プロンプトは、言語モデルに新しいアイデアを探索させ、独自のコンテンツを生成し、新鮮な視点を提供することで、創造的なタスクに役立つツールとなります。

  3. タスク完了の向上: プロンプトは、複雑なタスクを管理可能なステップに分割することで、言語モデルが複数のステップのワークフローを完了し、様々なプロセスを自動化することができます。

  4. バイアスと有害な出力の軽減: 慎重なプロンプトエンジニアリングは、言語モデルに内在するバイアスや望ましくない出力を特定し、軽減することで、より倫理的で責任あるAIアプリケーションを実現することができます。

  5. 効率性と生産性の向上: 言語モデルの速度とスケーラビリティを活用することで、プロンプトエンジニアリングは、コンテンツ生成からデータ分析まで、様々なタスクを効率化し、生産性を高めることができます。

プロンプトエンジニアリングの基礎

プロンプトの構造: 要素とフォーマット

効果的なプロンプトエンジニアリングは、プロンプトの構造とフォーマットを理解することから始まります。適切に設計されたプロンプトは通常、以下の主要な要素で構成されています:

  1. 指示: タスクや目的の出力を明確かつ簡潔に説明する部分。
  2. コンテキスト: 言語モデルがより良く状況を理解するのに役立つ関連情報や制約。
  3. 入力データ: 言語モデルが応答に組み込むべき必要なデータや情報。
  4. 出力フォーマット: 生成された出力の望ましい形式や構造、例えば特定の文体、トーン、長さなど。

プロンプトのフォーマットも、その有効性に大きな影響を及ぼします。プロンプトエンジニアは、以下のようなさまざまなフォーマット手法を試験します:

  • 箇条書き
  • 番号付きのステップ
  • 段落特殊文字や記号の組み込み

タスク、使用中の言語モデル、ユーザーの好みによって、最適なプロンプトの構造とフォーマットは異なる可能性があります。

プロンプトの構成: 効果的なプロンプトの作成

効果的なプロンプトを作成するには、言語モデルの機能、タスクの内容、期待される出力を深く理解した上で、反復的なプロセスが必要です。プロンプトの構成における主な考慮事項は以下の通りです:

  1. 明確性と具体性: プロンプトは明確、簡潔、具体的であるべきで、タスクや期待される出力について曖昧さがあってはいけません。

  2. コンテキスト情報: 関連する背景情報や制約を提供することで、言語モデルがコンテキストをより良く理解し、的を絞った回答を生成できるようになります。

  3. トーンとスタイル: 目的の出力に合わせて、特定のトーンや文体、語り口調を引き出すようにプロンプトをカスタマイズできます。

  4. 論理的な構造: ステップバイステップの指示や明確な節構成など、プロンプトを論理的かつ構造化された方法で組織化すると、生成された出力の一貫性と流れが改善されます。

  5. プロンプトの実験: プロンプトのデザインを繰り返し改善し、さまざまなバリエーションをテストし、結果を分析することで、特定のタスクやアプリケーションに最適なプロンプトを見つけ出すことができます。

効果的なプロンプトの構成には、創造性、ドメイン知識、言語モデルの長所と短所に関する深い理解が必要とされます。

プロンプトの最適化: 改善と反復

プロンプトの最適化は、最良の結果を得るためにプロンプトのデザインを絶え間なく改善していく継続的なプロセスです。このプロセスには通常以下の手順が含まれます:

  1. ベースラインの評価: 初期のプロンプトのパフォーマンスを評価するため、サンプル出力を生成し、品質、関連性、目的への適合性を確認します。

  2. プロンプトの改善: 改善の余地がある領域を特定し、プロンプトを微調整します。3. 反復テスト: 改善されたプロンプトを使用して新しい出力を生成し、改善を評価します。 目的の結果が一貸して得られるまでこのプロセスを繰り返します。

  3. プロンプトチューニング: 詳細レベル、トーン、特定のキーワードやフレーズの含有など、プロンプトの異なる要素を試験的に調整することでプロンプトを微調整します。

  4. プロンプトアンサンブル: 異なるアプローチの長所を活かし、出力品質をさらに向上させるために、複数のプロンプトを順次または並行して使用することを検討します。

プロンプト最適化は、プロンプトエンジニアリングプロセスの重要なステップであり、ユーザーがランゲージモデルの完全な可能性を引き出し、特定のユースケースに最適な結果を得られるようにします。

プロンプトエンジニアリングテクニック

プロンプトチェーニング: 複数のプロンプトの活用

プロンプトチェーニングは、複数のプロンプトを戦略的に使用して、より複雑または微妙な出力を得る手法です。このテクニックは、マルチステップのタスクを処理したり、さまざまなスキルや視点の組み合わせが必要な出力を生成する際に特に有効です。

プロンプトチェーニングのアプローチの1つは、複雑なタスクを、それぞれ独自のプロンプトを持つ、より小さく管理しやすいステップに分割することです。例えば、研究論文を生成する場合、以下のようなプロンプトを使用できます:

  1. 論文の構造と主要セクションの概要を作成するためのプロンプト。
  2. 文献調査を行い、関連する発見をまとめるためのプロンプト。
  3. 序論と結論を起草するためのプロンプト。
  4. 各セクションの本文を生成するための個別のプロンプト。

これらのプロンプトをチェーニングすることで、言語モデルはタスクを構造化され一貫性のある方法で処理し、よく組織化され包括的な研究論文を生成できます。

別のアプローチとして、プロンプトチェーニングは.複数のプロンプトを並行して使用し、1つのプロンプトの出力を別のプロンプトの入力として使用するアプローチは、創造的な文章作成、データ分析、戦略的計画など、多様なスキルや視点を必要とするコンテンツを生成する際に特に有効です。

プロンプトテンプレート: 再利用可能なプロンプト構造

プロンプトテンプレーティングは、さまざまなタスクやアプリケーションに簡単に適応および再利用できる標準化されたプロンプト構造の作成を意味します。この手法は、繰り返しの要求や類似したタイプの要求に対処する際に特に有用で、プロンプトエンジニアリングのプロセスを効率化し、生成された出力の一貫性を確保することができます。

プロンプトテンプレートには通常、特定の詳細や要件に置き換えることができるプレースホルダーや変数が含まれています。例えば、製品説明用のプロンプトテンプレートは次のようになる可能性があります:

[PRODUCT_NAME]の150語の製品説明を書いてください。説明には、製品の主要な機能、利点、使用例を強調してください。トーンは[TONE]、スタイルは[STYLE]にしてください。

このテンプレートを活用することで、プロンプトエンジニアは[PRODUCT_NAME]、[TONE]、[STYLE]のプレースホルダーを埋めるだけで、さまざまな製品の説明を素早く生成することができます。

プロンプトテンプレーティングは、複数のステップやセクションを含む複雑なタスクにも拡張できます。この手法は、コンテンツ作成からタスク自動化まで、幅広い用途で一貫性と効率性を確保するのに役立ちます。

プロンプト分解: 複雑なタスクの分割

プロンプト分解は、複雑なタスクを、それぞれ独自のプロンプトを持つ、より小さく管理しやすいサブタスクに分割することを意味します。この手法は、複雑な問題に取り組む際や、さまざまなスキルや知識領域の組み合わせが必要な出力を得る際に特に有効です。

複雑なタスクを分解することで、ここでは、複雑なタスクをより小さく、より焦点を絞った一連のプロンプトに分解することで、プロンプトエンジニアが言語モデルの専門的な機能を活用してそれぞれのサブタスクをより効果的に取り組むことができます。このアプローチには以下のような利点があります。

  1. タスク完了の向上: 複雑なタスクを小さく、管理しやすい手順に分解することで、言語モデルがタスクの必要な手順をより良く理解し、実行できるようになり、より成功したタスク完了につながります。

  2. 透明性と説明可能性の向上: プロンプトの分解により、言語モデルの推論とデシジョンメイキングプロセスがより透明になり、生成された出力をより理解し、トラブルシューティングしやすくなります。

  3. モジュール化と拡張性のあるプロンプト設計: タスクをリユース可能なサブプロンプトに分割することで、プロンプトエンジニアはより柔軟で拡張性のあるプロンプト設計を作成できるようになり、さまざまなユースケースに適応したり、より大規模または複雑なタスクに対応したりできるようになります。

  4. ターゲットを絞った最適化: プロンプトの分解により、個々のサブプロンプトをより的確に最適化することができ、プロンプトエンジニアは全体的なワークフローに影響を与えることなく、特定の側面を微調整したり洗練したりできるようになります。

プロンプトの分解は、データ分析、プロセスの自動化、複雑なコンテンツ生成などの分野で特に価値があり、タスクを分割し、専門的な機能を活用することで、効率性と有効性の大幅な向上につながります。

プロンプトエンジニアリングの応用

コンテンツ生成: 創造的な執筆からジャーナリズムまで

プロンプトエンジニアリングの最も顕著な応用の1つは、コンテンツ生成の分野です。ここでは、言語モデルを活用して、幅広い創造的および情報提供的な執筆タスクを支援することができます。

創造的な執筆の分野では、特定のテーマ、設定、キャラクターなどを組み込んだプロンプトを慎重に作成することで、新しいアイデアの着想、ユニークな物語の生成、魅力的なストーリーの作成などに役立てることができます。 , またはキャラクターアーキタイプ、プロンプトエンジニアは言語モデルに指示を与えて、ユーザーの創造的なビジョンを捉えた独創的なコンテンツを生成することができます。

例えば、短編小説のプロンプトは以下のようになるかもしれません:

情報の流れを厳しく管理する政府が存在する、ディストピア的な未来を舞台とした500語の短編小説を書いてください。この物語は、ショッキングな真実を暴く若手ジャーナリストの視点に焦点を当てるものとします。トーンは暗く緊迫したものとし、権力、腐敗、真実の追求をテーマとします。

ジャーナリズムの分野では、プロンプトエンジニアリングを使ってニュース記事、レポート、要約の自動生成を行うことができます。言語モデルに必要な文脈、事実、フォーマットのガイドラインを提供することで、高品質なジャーナリスティックなコンテンツを効率的に生成することができます。

政府による新しい再生可能エネルギー イニシアチブの発表に関する300語のニュース記事を書いてください。記事には以下の重要ポイントを含めてください:
- イニシアチブの具体的な目標と目標
- 予想される環境面および経済面の恩恵
- 業界専門家および環境擁護者からの反応とコメント
- 政府の再生可能エネルギーに関する過去の取り組みの概要

プロンプトエンジニアリングの力を活用することで、コンテンツ制作者やジャーナリストは生産性、創造性、一貫性の新しいレベルを引き出すことができ、同時に人間の手触りと編集管理を維持することができます。

タスクの完了: ワークフローとプロセスの自動化

プロンプトエンジニアリングは、ワークフローやプロセスの自動化にも活用できます。言語モデルに様々なタスクを支援させることができ、データ分析からプロジェクト管理まで幅広い分野で活用できます。

例えば、データ分析の分野では、プロンプトエンジニアは以下のようなタスクを言語モデルに行わせるプロンプトを作成できます:

  • データのクリーニングと前処理
  • 洞察の生成 a.視覚化
  • 傾向とパターンの特定
  • 主要な発見の要約
過去12ヶ月間の提供された販売データを分析し、500語のレポートを作成してください。レポートには以下を含める必要があります:
- 全体的な販売動向の要約、重要な増減の特定
- 最も売れ筋の製品の特定とその業績分析
- 地域やお客様セグメント間の販売数字の比較
- 改善の可能性や成長の機会に関する提案

プロジェクト管理の文脈では、プロンプトエンジニアリングを使ってプロジェクト計画、ステータスレポート、タスク割り当ての自動作成に活用できます。必要なプロジェクトの詳細、制約、フォーマット要件をLanguage Modelに提供することで、プロンプトエンジニアは、プロジェクト管理に関連する管理業務を効率化できます。

今後のウェブサイトリデザインプロジェクトの計画を作成してください。計画には以下を含める必要があります:
- 主要なマイルストーンとデッドラインを含む高レベルのタイムライン
- 責任者と見積もり期間を含むプロジェクトタスクの内訳
- リスク評価と緩和策
- ステータスアップデートの頻度と形式を定めるコミュニケーションプラン

プロンプトエンジニアリングによるこれらのタスクの自動化により、組織は効率性を向上させ、人的ミスのリスクを軽減できます。

畳み込みニューラルネットワーク (CNN)

畳み込みニューラルネットワーク (CNN) は、特に画像やビデオなどの視覚データの処理と分析に適した特殊なタイプのニューラルネットワークです。CNNは、視覚野の構造に着想を得ており、視覚野には特定のパターンに反応する専門化した細胞があります。

CNNの主要な構成要素は以下の通りです:

  1. 畳み込み層: これらの層は、入力画像に一連の学習可能なフィルター (カーネル) を適用し、特徴を抽出して特徴マップを作成します。フィルターは訓練を通して学習されます。以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードの部分は翻訳していません。コメントのみ翻訳しています。

  2. 畳み込み層(Convolutional Layers): これらの層は、特定のパターン(エッジ、形状、テクスチャなど)を検出するように設計されています。

  3. プーリング層(Pooling Layers): これらの層は、特徴マップの空間サイズを縮小することで、入力の小さな変化に対してモデルをより頑健にします。最も一般的なプーリング操作はマックスプーリングで、特徴マップの小さな領域から最大値を選択します。

  4. 全結合層(Fully Connected Layers): これらの層は、従来のニューラルネットワークの層と似ており、各ニューロンが前の層のすべてのニューロンに接続されています。これらの層は、分類や回帰タスクに使用されます。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

この例では、モデルは28x28のグレースケール画像(入力形状は(28, 28, 1))を受け取り、3つの畳み込み層とそれぞれに続くマックスプーリング層を適用します。最終的な層は全結合層で、出力層にはマルチクラス分類のためのソフトマックス活性化関数が使用されています。

CNNは、画像分類、物体検出、セグメンテーションなど、さまざまなコンピュータービジョンタスクで非常に成功してきました。CNNの主な利点の1つは、入力データ内のローカルなパターンや特徴を学習できることです。これは視覚タスクに特に有効です。

再帰型ニューラルネットワーク(RNN)

再帰型ニューラルネットワーク(RNN)は、テキスト、音声、時系列データなどの順序データを処理するように設計されたニューラルネットワークの1つです。フィードフォワードニューラルネットワークとは異なり、.再帰型ニューラルネットワーク (RNN) は、各入力を独立して処理するフィードフォワードニューラルネットワークとは異なり、過去の入力を「記憶」し、現在の入力と前の隠れ状態に基づいて予測を行うことができます。

RNN の主要な構成要素は以下の通りです:

  1. 入力系列: RNN への入力は、文章やタイムシリーズなどの系列データです。
  2. 隠れ状態: RNN の「記憶」を表す隠れ状態は、現在の入力と前の隠れ状態に基づいて更新されます。
  3. 出力系列: RNN の出力は、入力系列の各時間ステップに対応する出力の系列です。

以下は、テキスト生成のための簡単な RNN の例です:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN
 
# モデルの定義
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(128, input_shape=(None, 1), return_sequences=True))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
 
# モデルのコンパイル
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

この例では、任意の長さの入力系列と1つの特徴量 (各時間ステップの値) を受け取ります。RNN レイヤーには128ユニットがあり、基本的な RNN 実装である SimpleRNN を使用しています。出力レイヤーは全結合レイヤーで、次の時間ステップの予測値を出力します。

RNN は、言語モデリング、機械翻訳、音声認識、時系列予測などに特に有用です。ただし、RNN には勾配消失問題という課題があり、長期依存関係を学習するのが難しい場合があります。

この問題に対処するため、Long Short-Term Memory (LSTM) や Gated Recurrent Unit (GRU) など、ゲートメカニズムを使って長期情報を保持する高度な RNN アーキテクチャが開発されています。

生成的対抗ネットワーク敵対的生成ネットワーク (GANs)

敵対的生成ネットワーク (GANs) は、ジェネレーターネットワークと識別器ネットワークの2つのニューラルネットワークで構成される深層学習モデルです。ジェネレーターネットワークは、訓練データに似たデータを生成するように訓練され、識別器ネットワークは、実際の訓練データと生成されたデータを区別するように訓練されます。

GANの主要な構成要素は以下の通りです:

  1. ジェネレーターネットワーク: このネットワークは、ランダムな入力 (潜在ベクトルと呼ばれる) を受け取り、訓練データに似たデータを生成します。
  2. 識別器ネットワーク: このネットワークは、実際の訓練データまたはジェネレーターネットワークから生成されたデータを受け取り、それが本物か偽物かを分類しようとします。

2つのネットワークは敵対的に訓練されます。ジェネレーターは、より現実的なデータを生成することで識別器を欺こうとし、識別器はより正確に本物と偽物を区別することを目指します。この過程が繰り返され、ジェネレーターが実際の訓練データと区別できないデータを生成できるようになります。

手書き数字を生成するシンプルなGANの例を以下に示します:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# ジェネレーターネットワークを定義する
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# 識別器ネットワークを定義する
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1)))
discriminator.add(Dense(128, activation='relu'))
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# GANモデルを定義する
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam())

この例では、ジェネレーターネットワークが100次元の潜在ベクトルを入力として受け取り、28x28の画像を生成します。こちらが日本語訳です。コードの部分は翻訳していません。

手書き数字の白黒画像。識別器ネットワークは画像を受け取り、それが本物か偽物かを分類しようとします。その後、GANモデルは生成器の出力を識別器に通して訓練され、識別器を欺くように最適化されます。

GANは、画像生成、画像変換、テキスト生成、さらには音楽生成など、さまざまな分野で使用されています。非常に現実的で多様なデータを生成することができ、深層学習のツールとして重要な役割を果たしています。

結論

この記事では、いくつかの主要な深層学習アーキテクチャとその応用について探りました:

  1. 畳み込みニューラルネットワーク(CNN): 画像やビデオなどの視覚データの処理と分析に特化しています。CNNは視覚野の構造に着想を得ており、コンピュータービジョンの幅広い分野で非常に成功を収めています。

  2. 再帰型ニューラルネットワーク(RNN): テキスト、音声、時系列データなどの順序データを処理するように設計されています。RNNは過去の入力を「記憶」し、現在の入力と前の隠れ状態に基づいて予測を行うことができます。

  3. 敵対的生成ネットワーク(GAN): 生成器と識別器の2つのニューラルネットワークで構成され、敵対的に訓練されて、トレーニングデータに似た新しいデータを生成します。

これらはごく一部の例にすぎません。深層学習は今後も進化し続け、さまざまな分野でさらに興味深い革新的な応用が期待されます。