人工知能の未来を形作る:進歩と革新のための迅速なエンジニアリングの重要性
人工知能の未来を形作るためには、迅速なエンジニアリングが重要です
ChatGPTはリリース当日から話題になっています。革新的なチャットボットを既に100万人以上のユーザーが利用しています。ChatGPTは、異なる質問に対応し、広範なトピックに関する情報を生成するためにOpenAIによってトレーニングされた大規模な言語モデル(LLM)です。複数の言語を翻訳したり、ユーザー固有のユニークで創造的なコンテンツを生成したり、長いテキスト段落を要約したりすることができます。LLMは膨大なテキストデータでトレーニングされ、人間のような意味のあるテキストを生成します。さらに、ソフトウェアコードを生成する能力も持っています。大規模な言語モデルの主な利点の1つは、迅速に良質なテキストを便利かつ大規模に生成できることです。
プロンプトエンジニアリングとは何ですか?
GPT-3に関して具体的に話すと、それは人間の思考と会話に達した最も近いモデルです。どのGPT-3アプリケーションを開発する場合も、適切なトレーニングプロンプトとそのデザイン、コンテンツが重要です。プロンプトは大規模な言語モデルに供給されるテキストです。プロンプトエンジニアリングは、モデルから満足のいく応答を得るためのプロンプトの設計に関わります。データ内のパターンやトレンドをモデルが見つけるために、適切なコンテキストの良質なトレーニングプロンプトをモデルに提供することに焦点を当てています。
プロンプトエンジニアリングは、機械に好ましい結果をもたらす可能性のある入力を指示する概念です。要するに、モデルに何を行う必要があるかを伝えることを含みます。例えば、テキストからテキストへのチャットGPTモデルに提供されたテキストの要約を作成するように頼む場合や、テキストから画像へのDALL-Eモデルに特定の画像を生成するように頼む場合などがあります。そのために、タスクはプロンプトベースのデータセットに変換され、そのデータに基づいてモデルが学習し、パターンを理解します。
プロンプトの例は何ですか?
プロンプトは、単語や大きな文の連なり、またはコードブロックなど、何でもあります。それはまるで学生に任意のトピックの記事を書くように指示することのようです。DALLE-2などのモデルでは、プロンプトエンジニアリングはAIモデルに必要な応答をプロンプトとして説明することを含みます。プロンプトは、単純な文(例:「ラザニアのレシピ」)や質問(例:「アメリカ合衆国の最初の大統領は誰ですか?」)から、複雑な要求(例:「データサイエンスの面接が明日あるため、私のためにカスタマイズされた質問のリストを生成してください」)まで、プロンプトとして文脈を提供することによって異なります。
プロンプトエンジニアリングがAIの良い未来にとってなぜ重要なのか。
- 精度の向上:プロンプトエンジニアリングにより、AIシステムの訓練が多様で代表的なデータセットに基づいていることが確認されるため、より正確なAIシステムが実現できます。これにより、トレーニングデータではうまく機能するがテストデータでは機能しない過適合などの問題を回避できます。
- 偶発的な結果の回避:不適切なプロンプトで訓練されたAIシステムは、偶発的な結果をもたらす可能性があります。例えば、猫の画像を識別するのに長けたAIシステムが、すべての白黒写真を猫と分類することで、精度の低い結果をもたらすことがあります。
- 責任あるAIの促進:プロンプトエンジニアリングにより、AIシステムが人間の価値観や倫理的原則に沿った結論を出すことができます。AIのトレーニングに使用されるプロンプトを注意深く設計することにより、システムは偏見のないものであり、有害なものになりません。
応用
- 自然言語処理:NLPでは、プロンプトエンジニアリングによって、AIシステムが人間の言語を理解し、適切に応答するためのプロンプトが作成されます。例えば、プロンプトを設計して、AIシステムが皮肉、皮肉ではない表現を区別することを学ぶようにすることができます。
- 画像認識:プロンプトエンジニアリングは、画像認識において、AIシステムがさまざまな画像データに基づいて訓練されていることを確認するために使用できます。これにより、AIシステムのオブジェクトや人物の分類の精度と一貫性が向上します。
- チャットボットにおける感情分析:プロンプトエンジニアリングは、チャットボットが感情を理解するのに役立つプロンプトを設計します。例えば、チャットボットがポジティブな応答、ネガティブな応答、中立的な応答を区別するのに役立ちます。
- 医療:医療診断や治療などのAIシステムは、医療データを理解し、正確な診断を行うためのプロンプトで訓練されます。
人工知能(AI)は近年、進歩を遂げ、私たちの生活、仕事、技術との対話のあり方を変えてきました。AIが社会にポジティブな影響を続けるためには、プロンプトエンジニアリングの重要性を理解する必要があります。これは、AIシステムが安全で信頼性のあるシステムを構築するために設計されたプロンプトで訓練されていることを確認することによって達成できます。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
- AIの時代のコーディング:ChatGPTの役割と次世代プログラミング
- 新しい言語モデルを評価するための3つの重要な方法
- AI vs. 予測分析:包括的な分析
- 光ニューラルネットワークとトランスフォーマーモデルを実行した場合、どのようなことが起こるのでしょうか?
- このAIツールは、AIが画像を「見る」方法と、なぜアストロノートをシャベルと間違える可能性があるのかを説明します
- Field Programmable Gate Array(FPGA)とは何ですか:人工知能(AI)におけるFPGA vs. GPU
- Google AIは、MediaPipe Diffusionプラグインを導入しましたこれにより、デバイス上で制御可能なテキストから画像生成が可能になります