「生成型AIのためのプロンプト微調整の技術を習得する その全ての可能性を引き出す」

Mastering prompt fine-tuning techniques for generative AI, unlocking its full potential

ChatGPT、Midjourney、GoogleのBardなどの生成型AIモデルは、人間のオペレーターとともに機械のできることの限界を押し上げている時代にいます。そのため、効果的なプロンプトの微調整能力は貴重なスキルとなっています。適切なプロンプトの作成により、創造性、生産性、問題解決能力を引き出すことができます。そこで、生成型AIプログラムのプロンプト微調整のための戦略について探ってみましょう。

明確かつ具体的になる

AIモデルとのコミュニケーションにおいては明確さが重要です。手を取り合いと呼ぶ人もいますが、何と呼ぼうとも、モデルに望む動作を明確に伝える必要があります。そうしないと、結果が期待に応えないことがあります。プロンプトには明確かつ簡潔な指示や質問を含めて開始しましょう。望む応答の形式やタイプを明示しましょう。たとえば、歴史的な出来事の要約を求める場合は、「アメリカ南北戦争の要約を3文で提供してください」と始めることができます。具体的な指示はAIを望ましい出力に導き、関係のない応答や話題外の回答のリスクを最小限に抑えるのに役立ちます。

オープンエンドのプロンプトで実験する

具体性は重要ですが、創造性が必要な場合にはオープンエンドのプロンプトを避けないでください。創造的な文章作成やブレインストーミングのためには、AIが自由に探索するようなプロンプトを使用してください。たとえば、「未来の都市で人間とAIの予想外の友情についての短編小説を書いてください」というようなプロンプトは、AIが創造性を発揮し、想像力に富んだ応答を提供してくれます。そこから生成された結果を調整し、AIに生成したアイテムに焦点を当てるか無視するように依頼することができます。このようなやりとりは非常に有益で興味深い結果をもたらすでしょう。

温度と最大トークン数を調整する

Midjourneyなどの多くのAIモデルは、「温度」や「最大トークン数」といったパラメータを提供しており、応答のランダム性や長さに影響を与えます。ただし、各モデルによってこれらの特徴を変更する方法は異なることに注意してください。温度は生成されたテキストのランダム性の度合いを制御します。0.2のような低い値は確定的な応答を生成し、0.8のような高い値はランダム性を導入します。最大トークン数は応答の長さを制限します。これらのパラメータを調整して、AIの出力を好みに微調整してみてください。

芸術を創造するモデルの場合、温度の調整は画像に対して多様な効果をもたらすことがあります。

反復的な改善

プロンプトの微調整を反復的なプロセスと考えてください。最初の応答が期待に応えない場合は、プロンプトを改善して再試行してみましょう。望ましい結果を得るまで反復してください。プロンプトを徐々に調整することで、AIに特定の要件をよりよく理解させることができます。

プリトレーニングを活用する

ChatGPTやBardなどのほとんどのAIモデルは、巨大なデータセットで事前トレーニングされています。プロンプトに関連する特定の情報やシナリオを参照することで、この事前トレーニングを活用しましょう。たとえば、医療のトピックについて話し合っている場合は、「最近の医学研究の進歩を考慮して、遺伝性疾患に対する遺伝子治療の潜在的な利点を説明してください」というように始めることができます。このような文脈は、AIがより関連性の高い情報を生成し、より的確な応答を提供するのに役立ちます。

人間のデモンストレーションを活用する

ChatGPTなどの一部のAIモデルは、人間のデモンストレーションを活用することができます。単なる質問をするだけでなく、プロンプトで望ましい応答をデモンストレーションしてください。たとえば、AIにコードを生成させたい場合は、正しいコードの一部を提示し、それを続けたり、コードをさらに説明するように指示することができます。この方法は、AIを具体例によって導き、より正確な結果を導くことができます。また、作業している対象に基づいてAIに役割を演じさせることもできます。コンピュータサイエンスの教師の役割を持つAIに質問をするように依頼してみましょう。

結論

以上のように、プロンプトの微調整の技術を習得することは、生成型AIプログラムのフルポテンシャルを引き出すための強力なスキルです。創造的なインスピレーションを求めたり、複雑な問題を解決したり、コンテンツを生成したりする場合に、これらの戦略は望ましい結果を生み出すためのプロンプトの作成をサポートします。同時に、責任ある倫理的なAIの使用を確保します。

次のレベルのプロンプティングを行いたい場合、ODSC WestのLLMトラックを見逃すことはありません。最新の大規模言語モデルの先駆者たちから学びましょう。NLPとLLMに特化したトラックで、この速変する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。

確定セッションは以下の通りです:

  • 特徴ストアを使ったLLMのパーソナライズ
  • 大規模モデルのランドスケープの理解
  • データのLlamaIndexを使用したデータ上でのLLMパワードな知識労働者の構築
  • data2vecを用い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への取り組み
  • Slackのメッセージ上での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
  • 大規模言語モデルの接続: よくある落とし穴と課題

何を待っていますか? 今すぐパスを手に入れましょう!

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

人工知能

「パクストンAIの共同創業者兼CEO、タングイ・シャウ - インタビューシリーズ」

タングイ・ショウは、Paxton AIの共同創設者兼CEOであり、法的研究と起草の負担を軽減するためにGenerative AIを使用するプラ...

データサイエンス

2023年にAmazonのデータサイエンティストになる方法は?

ほとんどのビジネスは現在、膨大な量のデータを生成し、編集し、管理しています。しかし、ほとんどのビジネスは、収集したデ...

人工知能

「サティスファイラボのCEO兼共同創設者、ドニー・ホワイト- インタビューシリーズ」

2016年に設立されたSatisfi Labsは、会話型AI企業のリーディングカンパニーです早期の成功は、ニューヨーク・メッツ、メイシ...

人工知能

「LeanTaaSの創設者兼CEO、モハン・ギリダラダスによるインタビューシリーズ」

モーハン・ギリダラダスは、AIを活用したSaaSベースのキャパシティ管理、スタッフ配置、患者フローのソフトウェアを提供する...

人工知能

「Ntropyの共同創設者兼CEO、ナレ・ヴァルダニアンについて - インタビューシリーズ」

「Ntropyの共同創設者兼CEOであるナレ・ヴァルダニアンは、超人的な精度で100ミリ秒以下で金融取引を解析することを可能にす...

AIテクノロジー

「LXTのテクノロジーバイスプレジデント、アムル・ヌール・エルディン - インタビューシリーズ」

アムル・ヌール・エルディンは、LXTのテクノロジー担当副社長ですアムルは、自動音声認識(ASR)の文脈での音声/音響処理と機...