プロンプトエンジニアリングスキルを向上させる

推論エンジンを使うにあたり 最も重要なスキルの１つは、 プロンプトエンジニアリングです。 推論エンジンに入力するプロンプトには、 工夫が求められます。 プロンプトエンジニアリングとは、 基盤モデルに質問する行為です。 つまり、プロンプトを入力したら、 あなたはプロンプトエンジニアです。 プロンプトエンジニアリングスキルを 伸ばすには、実際に質問してください。 ただ質問するだけでなく、 どのような答えを求めているかも 示してください。 質問に細かい指示を加えるのです。 これを「ワンショット ラーニング」と言います。 プロンプト自体は ただの質問です。 しかし、答えを誘導する部分は、 プロンプトエンジニアリングの領域です。 これらのツールを鍛えるためには、 高度なスキルが求められます。 適切に質問できるかがとても重要なのです。 結果の良し悪しは、 プロンプトで決まります。 昔の偉大な画家とは、 筆さばきが優れた人物でしたが、 これからは、プロンプトさばきで それが決まるのかもしれません。 プロンプトで思いどおりの作品を 描けるかが重要になる未来を 期待しています。 私たちは、プロンプトの言い回しで 結果を操る スキルを伸ばすべきでしょう。 それには実践が必要です。 私も当初は検索エンジンのときと 同じように質問をし、 満足のいく結果を得られませんでした。 言い回しを工夫するうち、 求めている答えに近づいてきました。 さらにプロンプトを改良すると、 予想もしていなかった結果が 返ってくるようになりました。 例を紹介します。 こちらは国際女性デーに関する SNS への投稿例を 書くよう求めた結果です。 そしてこちらは、 国際女性デーについて、 Facebook、LinkedIn、 Twitterへのそれぞれの 投稿を求めたものです。 さらに、小規模な ビデオ編集会社の代表として、 女性の映像編集者たちを称えたいことと、 お祝いのトーンはカジュアルに、楽しく、 前向きな内容にするよう明記しました。 もう１つ例を紹介します。 「赤い車の画像」 というプロンプトの結果と、 「渋滞に巻き込まれそうな赤い車の画像、 この車以外はモノクロで」 というプロンプトの結果です。 どちらの例でも、プロンプトに内容、 背景状況、トーン、雰囲気などの 詳細な指示を加えることで、 結果の品質が向上しました。 どのような入力からどのような結果が 出力されるかを学ぶためには、 さまざまな要素を分析することが重要です。 指示に対する結果だけでなく、 品質にも注目してください。 結果に満足できなければ、 プロンプトを修正してください。 結果を確認してください。結果は正しいか、 差別的でないか、視点が偏っていないか、 確認してください。 そして質問を改良すると それに応じて、エンジンも強化されます。 １回の質問で終えず、 結果を見て、 適切に出力された部分を確認し、 さらにプロンプトの改良を繰り返せば、 結果もより一層、向上していきます。 こちらは、学習に役立つ リソースの一覧です。 ぜひ、プロンプトを作成し、 分析と改良を繰り返してください。 あなたのプロンプト エンジニアリングスキルが 向上するはずです。