「New DeepMindの研究で、言語モデルのための最高のプロンプトシードが公開されました」

「New DeepMindの研究から、最高の言語モデルのプロンプトシードが公開されました」

計算的に最適化されたプロンプトが言語モデルを優れたものにし、そしてこれがプロンプトエンジニアリング全体にどのような影響を与えるか

人工知能（AI）の堅調な進歩を目の当たりにする中で、月々にそれぞれ難易度の高いタスクを達成するAIについて、将来の労働力に関して一般的な懸念があります。もしAIが現在人間が行っている多くのタスクを自動化し続けるならば、明日の職業はどのようになるのでしょうか？「これらのシステムのプログラミングは数年間は人間の仕事だ」というアイデアが空気中に存在し、また「AIモデルの保守や再訓練には常に人間が必要だ」とか、「効果的なプロンプトを作ることは人間のスキルだ」とも言われています。本記事では、特に後者である「プロンプトエンジニアリング」が「キャリア」として創造される理由に焦点を当てます。確かに、効率的なプロンプトを書くことには何らかの熟練が必要であり、AIモデルに自分が期待していることを正確に実現させるために、または特に問題に対してその回答を改善するために十分に「考える」ようにさせるためには、効率的なプロンプトの書き方には一定の技術が必要です。以下はその一例です：

大規模な言語モデルを使った要約のための効果的なプロンプトの作成

AI開発者自身のチュートリアル、実践、および例からの2年以上の経験によるキーポイントの抽出

towardsdatascience.com

しかしこれらの人間の介入のどれも、恒久的に関連するものではない可能性が非常に高いです。特にプロンプトエンジニアリングに関しては、すでに間もなくこれらのスキルはあまり関連しないように見えます。深層学習（DeepMind）による最近のプリプリントに報告された非常に興味深い発見について、なぜそれがそうなのかを知るために、さらに読み進めてください。この発見は、大規模な言語モデル（LLMs）を使用する際に直ちに自分自身に適用できるものです。例として手を動かしながらChatGPTの無料版でもご紹介します。

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プロンプト最適化

さらに掘り下げる前に、「プロンプト」という概念を理解する必要があります。プロンプトはAIモデルに与えられた指示であり、それによってモデルが何を行うかを伝えます。AIモデルは、ユーザーが生成したテキスト入力またはプロンプトに応答して、テキスト、グラフィック、音声などの出力を生成します。入力プロンプトの品質と特異性は、モデルによって生成されるコンテンツと品質に重大な影響を与えます…

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