今もっとも必要とされる、新しいプログラミング言語はなにか?TypeScriptKobra?テスラ社の元AI担当チーフAndrej Karpathy(アンドレイ・カルパシー)氏はそれを「英語」だと言います。

AIのイノベーションが加速する中OpenAIやGoogleなどの企業は、「コード」を書くのではなく、自然言語で「プロンプト」を書きながらAIモデルを訓練するエンジニアを頼りにしています。

このプロセスはプロンプトエンジニアリングと呼ばれ、AIモデルを微調整して、より正確で人間に近いアウトプットを生成するために使用される技術です。

このコラムでは、プロンプトエンジニアリングとは何か、どのように機能するのか、そしてなぜAIの世界で重要なのかについて掘り下げていきます。

※本コラムはHackerRank社のコラムを元にお届けします

プロンプトエンジニアリングとは?

プロンプトエンジニアリングとは、AIモデルが特定の出力を生成するように訓練するために使用されるプロンプト(入力)を作成するプロセスのことです。

プロンプトは、数語のシンプルなものから段落全体の複雑なものまであり、AIモデルが応答を生成するための出発点として機能します。

プロンプトエンジニアリングの目標は正確かつ、包括的なプロンプトを作成することです。プロンプトが具体的であればあるほど、AIモデルは正確で適切なレスポンスを生成する可能性が高くなります。

ただしプロンプトは、AIモデルが応答を生成するために必要な、すべての情報を提供するのに十分包括的なものである必要があります。

プロンプトエンジニアリングがなぜ重要なのか?

プロンプトエンジニアリングが重要なのは、AIモデルがより正確で適切なアウトプットを生成できるようにするためです。

正確で包括的なプロンプトを作成することで、AIモデルは実行中のタスクをより理解し、人間にとってより有用なレスポンスを生成できるようになります。

たとえばオンラインストアの商品説明を生成するためにAIモデルを使うとします。このときプロンプトエンジニアリングがなければ無関係な説明や不正確な説明を生成してしまうかもしれません。

しかし商品の特徴やメリット、ターゲット層に関する情報を提供する特定のプロンプトを作成することで、AIモデルはより有用で効果的な説明を生成することができます。

会話型AIの人気の高まりはプロンプト・エンジニアの大きな需要を生み出しました。しかしこの役割の長期的な需要を予測するのは簡単ではありません。

プロンプトエンジニアが未来まで、AI開発において重要な存在であり続ける可能性はあります。しかし一部の専門家はプロンプトエンジニアリングは短期的なトレンドであり、人工知能の世代が進むごとに重要性が薄れていくかもしれないと推測しています。

もうひとつの可能性は、誰もがプロンプトエンジニアになるということです。消費者はすでに、チャットボットに送るプロンプトを改善することを学び、その結果AIがより強力なアウトプットを生み出すよう促しています。

すべての知識労働者がプロンプトエンジニアリングを使って、特定のタスクのためにノーコードのAIモデルをカスタマイズする未来を想像するのは難しいことではないでしょう。

【プロンプトエンジニアリングとは?】会話型AIに隠された魔法を理解する

プロンプトエンジニアリングの仕組みとは?

プロンプトエンジニアリングには次の通り、いくつかの重要なステップがあります。

タスクを定義する

最初のステップは、AIモデルが実行するタスクを定義することです。言語翻訳から画像認識まで、さまざまなタスクが考えられます。

データセットの作成

タスクが定義されたら、タスクの入力と出力の例を含むデータセットを作成します。このデータセットは、AIモデルの学習に使用されます。

プロンプトの設計

タスクとデータセットに基づいてプロンプトを設計します。前述したように、正確かつ包括的なプロンプトを作成することが目標です。

モデルの微調整

データセットとプロンプトをもとに、AIモデルを学習させます。ニューラルネットワークの重みとバイアスを調整し、望ましい出力が得られるまでモデルの微調整を行います。

テストと改良

最後に、モデルが正確で適切な出力を生成することを確認するためにテストします。必要であればプロンプトを改良し、望ましい結果が得られるまでモデルを再び微調整することもあります。

プロンプトエンジニアリングの例

言語翻訳

言語の翻訳では、AIモデルがターゲット(翻訳した後の)言語に正確に翻訳できるように、ソース(翻訳する前の)言語のプロンプトを正確かつ、包括的に作成することがプロンプトエンジニアリングです。

たとえば「I am going to the store」をスペイン語に翻訳するプロンプトは、「"I am going to the store "という文章を、インフォーマルな(形式ばらない)言葉を使ってスペイン語に翻訳してください 」となります。

画像認識

画像の認識に於けるプロンプトエンジニアリングとは、画像内のオブジェクトや特徴に関する情報を提供するプロンプトを作成することです。

たとえば画像内の犬を識別するためのプロンプトは、「草原に立っているこの画像の犬の品種を識別してください。」となります。

チャットボット

チャットボットでは、AIモデルがユーザーのメッセージの意図を理解し、適切なレスポンスを生成するためのプロンプトを作成することがプロンプトエンジニアリングになります。

たとえばカスタマーサービス用チャットボットのプロンプトは、「このユーザーのメッセージに対する応答を生成してください。注文した商品の配送が遅れたことに対する苦情です。」となります。

コンテンツ制作

コンテンツ制作に於けるプロンプトエンジニアリングでは、生成されるコンテンツの種類に関する特定のガイドラインを提供するプロンプトを作成します。

たとえばAIが生成する記事のプロンプトは、「二酸化炭素排出量の削減と健康状態の改善に焦点を当てた、植物ベースの食事の利点に関する情報提供の記事を書く」といったものです。

結論

プロンプトエンジニアリングは、モデルがより正確で適切な出力を生成することを可能にする、AIの世界に於ける重要な技術です。

正確で包括的なプロンプトを作成することで、エンジニアはAIモデルが実行中のタスクをよりよく理解し、人間にとってより有益な応答を生成するように訓練することができます。

AIが進化し続ける中、プロンプトエンジニアリングはよりインテリジェントで効果的なAIシステムを構築する上で、ますます重要なツールになると考えられます。

まとめ

以上、「【プロンプトエンジニアリングとは?】会話型AIに隠された魔法を理解する」でしたがいかがでしたでしょうか。

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