「プロンプトエンジニアリングに入るための5つの必須スキル」

「美容とファッションのエキスパートが教える5つの必須スキル」

最新のAIによって作られた仕事の1つであるprompt engineeringに関するニュースを見たことがない人はいないだろう。この役割は様々な理由で非常に重要であり、特に成功するために必要な多岐にわたるスキルが求められているためです。

詳しく説明すると、プロンプトエンジニアはAIモデルの設計から微調整まで、あらゆることを行う専門家であり、これにより人間らしいテキストの生成がより効率的かつ正確になります。この役割は大規模な言語モデルの完全な可能性を引き出す上で重要な役割です。

そして、特定のドメインのLLMが業界全体に広がり続けるにつれ、プロンプトエンジニアの需要はさらに増えるでしょう。そこで、このブログでは成功するために必要なトップ5のスキルを探ってみましょう。

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AIモデルの深い理解

まず、作業しているAIモデルの深い理解を持つことが重要です。GPT-3、GPT-4などのモデルのアーキテクチャや機能、制限についての知識は、その範囲の文脈を理解するために必要です。これらのモデルが入力データを処理し、テキストを生成し、さまざまなプロンプトを処理する方法を知ることも重要な要素です。

これらの知識は、望ましい出力を生み出す効果的なプロンプトを作成するための基盤となります。したがって、この分野が急速に進展するため、AIの研究やモデルのアップデートの最新情報に常に追いつくことが重要です。

言語学的な専門知識

プロンプトは基本的に、AIモデルに与えられる指示であり、自然言語の形式で表されることが多いです。プロンプトエンジニアとして優れた成果を上げるためには、言語学に強く理解を持つ必要があります。なぜなら、モデルの手を取りながら人間の言語を通じて進めることになるからです。そのため、構文、文法、意味論、語用論の強い作業知識を持つことは、潜在的なプロンプトエンジニアにとって大変重要です。

言語が基本的なレベルでどのように機能するかを理解することで、モデルにとって最小限の障壁がある状態で明確で簡潔なプロンプトを作成することができます。

言語学的な専門知識を持つことは、文脈に適したプロンプトの設計にも役立ちます。質問のフレーミングや文脈の提供、そして適切な指示の構造化方法を知る必要があります。これにより、AIモデルが関連性の高い応答を生成するように誘導することができます。

創造的な問題解決

効果的なプロンプトを作成することは常に簡単なことではありません。AIモデルが望ましい出力を生成するのに苦労したり、バイアスのあるまたは不適切なコンテンツを生成したりするシナリオに遭遇することもあるでしょう。そのような場合、プロンプトエンジニアは創造的に考えて代替アプローチを見つける必要があります。

望ましい結果を得るためにプロンプトを適応させて反復する能力は貴重なスキルです。異なる入力形式、キーワード、またはコンテキスト設定の指示を試行し、AIモデルに望む出力を引き出すための試みを行う必要があります。

データ分析と解釈

データはプロンプトエンジニアリングにおいて重要な役割を果たします。AIモデルが生成した結果を分析してプロンプトの効果を評価する必要がしばしばあります。これには定量的および定性的な分析が含まれます。

定量的な分析には、出力の一貫性、関連性、流暢さなどの指標を測定することが含まれる場合があります。このプロセスを自動化するために、NLPのツールやライブラリの使用に慣れていることが重要です。

一方、定性的な分析では、出力をバイアス、倫理的な懸念事項、コンテキストの適切性などの観点で評価することが求められます。責任あるAIの使用を確保するためには、強固な倫理的および批判的思考のフレームワークが不可欠です。

協働とコミュニケーション

最後に、効果的なコミュニケーションと協働能力はプロンプトエンジニアとして成功するための重要な要素です。データサイエンティスト、エンジニア、計算プログラマー、ライター、その他の専門家と共同でクロスファンクショナルなチームで働くことが多いでしょう。自分のアイデアを伝え、プロンプトの理論的根拠を説明し、多様な人々からフィードバックを受ける能力は成功に不可欠です。

AIが急速にさまざまな業界で普及し続ける中で、倫理的および社会的な重要性に関する質問は、プロンプトエンジニアを通じて伝えられなければなりません。AIによって生成されたコンテンツに関連する倫理的な考慮事項を明確に説明できる能力は、信頼性と説明責任を維持する上で重要です。

結論

ご覧の通り、プロンプトエンジニアの役割は、AI言語モデルの力を最大限に活用して有益で文脈に即したテキストを生成する上で重要です。この分野で優れた成果を上げるためには、AIモデルの深い理解、言語学的な専門知識、創造的な問題解決能力、データ分析力、そして強力なコミュニケーションと協力能力など、多岐にわたるスキルセットが必要です。

オープンソースのLLMに関連する変更を追い続けることが重要になってきています。これを行う最良の場所は、10月30日から11月2日に開催されるODSC West 2023です。NLPとLLMに関連した完全なトラックがあり、この速変化の分野に焦点を当てたトーク、セッション、イベントなどを楽しむことができます。

確認されたセッションには以下が含まれます：

• Feature Storeを使用したLLMの個別化
• 大型モデルのレイアウトの理解
• LlamaIndexを使用したデータ上でのLLM駆動型の知識労働者の構築
• data2vecを使用した一般的で効率的な自己教師あり学習
• 説明可能で言語に依存しないLLMに向けて
• Slackメッセージ上でのLLMの微調整
• デモやプロトタイプを超えて：オープンソースのLLMを使用した本番用アプリケーションの構築方法
• LangChainを使用したビジネスプロセスの自動化
• 大型言語モデルの接続 – 共通の落とし穴と課題

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