「ChatGPT（GPT-4）および他の言語モデル向けの専門プロンプトの書き方」

「ChatGPT（GPT-4）および他の言語モデル向けの美容・ファッションに関する専門プロンプトの書き方」

初心者に優しいLLMsを使ったプロンプトエンジニアリングガイド

プロンプトエンジニアリングとは、「AIモデルに正確に望む動作をさせるために、より良い指示を書く」という方法です。

プロンプトの作成は自転車に乗るのと似ています。バランスを保つために機械物理学の博士号は不要です。少しの理論的な知識は役に立ちますが、最も重要なのは試行錯誤です。

このガイドは、AIバイクに乗るための「少しの理論的な知識」だと考えてください。説明、例、テンプレートによるイラストがあるテクニックのリストを見つけることができます。

このガイドは主にChatGPT（GPT-4）に焦点を当てていますが、以下で共有されているすべてのテクニックはClaudeやLLaMAといった他のLarge Language Models（LLMs）にも適用できます。

• CI/CDパイプライン：Azure上のデータ処理アプリケーションのためのパート1：コンテナインスタンス
• 統計的推定と推論の初心者向け解説
• 偽りの預言者：自家製の時系列回帰モデル

目次

  このガイドには以下の内容が含まれています：💡 なぜプロンプトエンジニアリングを気にする必要があるのか？💡 プロンプトは思っているよりも難しいエンジニアリングである理由💡 プロンプトのアイデアだけでなく、問題が必要💡 AIの幻覚に注意する🟢 プロンプトの基本 🟢 文脈の指定（プライミングとも呼ばれる）🟢 望ましい書式の指定🟢 <プレースホルダー> の使用方法  ∘ プレースホルダーをパラメータとして使用する方法  ∘ プレースホルダーを指示として使用する方法🟢 スタイル/トーンの指定🟢 望ましい応答の長さの指定🟢 ターゲットオーディエンスの指定🟢 多例プロンプトの指定🟢 温度制御🟢 ゼロショットプロンプト（例なし）🟢 フューショットプロンプト（複数の高品質な例）🟢 ゼロショット/フューショット - シンプルバージョン💡 インコンテキスト学習 vs. チャット履歴🟡 思考の連鎖プロンプト  ∘ ゼロショット思考の連鎖  ∘ フューショット思考の連鎖🟢 役割プロンプト🟢 知識生成プロンプト  ∘ 知識生成プロンプトとChatGPTプラグイン🟠 知識統合プロンプト*   ∘ 知識統合* とMicrosoft Edge🟠 方向性刺激（DS）プロンプト 🟡 再帰的批判と改善（RCI）プロンプト🟡 自己洗練プロンプト🟡 逆プロンプトエンジニアリング🟡 プロンプトの修正🟡 プログラムシミュレーションプロンプト🟠 オールインワン（AIO）プロンプト*🟢 オールインワン（AIO）プロンプト用のテンプレート🟢 オールインワン（AIO）プロンプトのさらなる例*  ∘ Dolores、Emailのミューズ  ∘…

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