ChatGPT はここ数か月で波を起こしています。これは、ガイドとして使用したり、宿題を解決したり、デバッグしたり、コード スニペットを提供したり、歌詞を書いたりするなど、さまざまな用途に使用されています。空は私たちの創造性の限界です。私はパーティーに少し遅れただけで、この言語モデルを理解するのに時間がかかりました。私が投稿した質問にモデルが答えている様子を見るのは驚くべきことでしたが、私たち (私と ChatGPT) のコミュニケーションの間に多少のギャップがあるように感じました。この背後にある理由を知りたいと思い、さらに調査したところ、プロンプトエンジニアリングの概念がここで重要な役割を果たしていることがわかりました。

迅速なエンジニアリング

まず、プロンプトとは何ですか?

プロンプトは、モデルに提供される一連の指示 (基本的にはテキスト) であり、モデルは出力を返します。出力は関連性がある場合も無関係な場合もあります。この出力の関連性は、プロンプトを設計する方法、簡単に言えば、文章を組み立てる方法によって決まります。

これを説明する簡単な例として、機械学習の初心者が ChatGPT に「機械学習とは何ですか?」と質問したとします。その答えが図 1 に示されています。これは 3 つの大きな段落で構成されており、初心者が理解できないことは明らかです。

さて、初心者でも理解できるように文章を再構成して調整したらどうなるでしょうか。「機械学習とは何ですか?、私は 5 歳です」という新しいプロンプトがモデルに与えられ、それによって得られる答えが図 2 に示されています。非常に簡単な言葉で説明された 1 つの段落にすぎないことがわかります。

ChatGPT がこれを超えていることは明らかであり、これは迅速なエンジニアリングの重要性をヘリコプターから見たほんの小さな例にすぎません。

プロンプト エンジニアリングは、言語生成タスクを正確かつ確実に実行するための一連の命令を設計するプロセスです。プロンプトの主な目的は、論理的で関連性があり、一貫性のある出力を提供するための言語モデルのパスを示すことです。適切に設計されたプロンプトはユーザーに望ましい応答を提供することができますが、同時にプロンプ​​トの設計が適切でないと否定的な応答を提供する可能性があります。これは、自然言語処理 (NLP) で広く使用されている概念です。これらの言語モデルを最大限に活用するには、このスキル セットを持つことが非常に重要であり、これらのスキルにより、プロンプト エンジニアと呼ばれる重要な仕事の機会が生まれました。この求人は、人工知能 (AI) モデルを効果的に使用するためのプロンプトを作成または設計するプロセスに基づいています。

プロンプト エンジニアの目標は、まず、使用されている言語モデルを徹底的に理解することです。次に、タスクと期待される望ましい成果も明確である必要があります。次のステップは、必要な結果を提供する鮮明でコンパクトなプロンプトを作成することです。ここでは、適切な結果と不適切な結果の 2 種類の結果しかありません。

プロンプト エンジニアリングを学ぶために私が出会った最高のリソースの 1 つは、ここにあります。

実践

最近興味を惹かれたのは、ある記事を読んでいるときに見つけた、AI が生成した絵画です。ユーザーが入力したテキストから画像を作成する DALL・E 2 についてはよく知っていました。これは素晴らしいツールです。ここで見ることができます。

DALL・E 2 と ChatGPT の能力を組み合わせて美しい画像を作成することを考えました。同じ作品はBildea Anaによっても試されました。ここで彼女の素晴らしい作品をチェックできます。

ビーチの暖かい風景を想像し、同じようなイメージを同じ雰囲気でDALL・E 2で再現したいと考えました。

私が使用した最初のプロンプトは次のとおりです。

夏の日、ビーチ、暖かく、美しく、非現実的、8K

モデルによって生成された画像を図 3 に示します。私が求めているビーチのイメージに近いのですが、具体的な雰囲気を掴むことができませんでした。私は頭の中に描いたビジョンを説明するための形容詞を思い出せませんでした。

そこで、夏の日の形容詞のリストを ChatGPT に要求したところ、図 4 に示す 18 個の形容詞のリストが得られました。

私はそれらの形容詞の中から自分のビジョンに合ったものをいくつか選択し、それをプロンプトとして使用しました。

私が使用した変更されたプロンプトのセットは次のとおりです。

夏の日、ビーチ、晴れ、リラックス、楽しい、穏やか、遊び心、風光明媚、暖かい、美しい、非現実的、8K

最終的に、私の頭の中にあったイメージにほぼ近い美しい画像が得られました (図 5 を参照)。モデルがあなたの頭の中にあるイメージとほぼ一致するイメージを作成したのを見るのは、ただただ驚くべきことです。ここでも、これを達成するのに役立つプロンプトが役立ちます。

結論

プロンプト エンジニアリングは間違いなく将来に向けた新たな機会です。私は個人的に、特に ChatGPT の台頭により、この分野には多くの可能性があると感じています。そうですね、記事や論文などを読んで得た私の見解や学びを提供しようと思いました。これが私の最初のブログ投稿です。改善できるよう、お気軽にフィードバックやコメントをお寄せください。私がこれを書いたのと同じくらい、この記事を読んで楽しんでいただければ幸いです。

参考文献

[1]アートジェネレーター
[2]オープンAI
[3] DALL・E 2
[4] ChatGPT
[5]リソース