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プロンプトエンジニアリング(PE)概論

プロンプトエンジニアリング(PE)概論

プロンプトエンジニアリングは、AIに対して効果的な指示や質問を与える方法です。これにより、AIがより正確で有益な回答やアイデアを提供することができます。

1.プロンプトエンジニアリング入門: AIとの効果的なコミュニケーションの基本

 プロンプトエンジニアリングの概要と、効果的なコミュニケーションをするための基本的なポイントを紹介します。

2-1.質問の作り方: AIに最適な質問を投げかける方法

質問の作り方や、具体的な例を用いて、AIに適切な情報を引き出す方法を解説します。

2-2.PoweredGPT流構造化プロンプト: 4つの基本コンポーネント

 プロンプトエンジニアリングは、AIモデルを効果的に活用し、人間のような応答を得るための技術です。ここでは、プロンプトの4つの基本コンポーネントと、それらがどのように組み合わせられるかを探ります。  

3.プロンプトのリファイン: 精度を高めるテクニック

プロンプトの繰り返し改善や、詳細な情報提供の方法を説明し、精度向上につなげます。

4.マルチステッププロンプト: 複雑なタスクを分解する

複数のステップに分けてプロンプトを投げる方法と、その効果を解説します。

5.クリエイティブなプロンプト: AIの想像力を引き出す方法

クリエイティブなアイデアや解決策をAIから引き出すプロンプトの例や方法を紹介します。

6.AIとの対話: 会話型プロンプトの活用

会話型プロンプトを使って、AIとの対話をスムーズに行う方法を解説します。

7-1.ロールプレイング:AIに誰かになりきり演じてもらう

AIに役割を与えて効果的なコミュニケーションを実現する方法を解説します。

7-2.PoweredGPT流基本プロンプト(構造化+ロールプレイングプロンプト)

 "PoweredGPT流:構造化ロールプレイングプロンプト"は、ユーザとAIモデルとの対話をより具体的かつ精度高く行うための手法です。ユーザの意図を正確に伝え、AIモデルがそれに応じた適切な回答を生成するための前提条件を設定することが可能となります。 

7-3.構造化プロンプト:AIの命令(要求タスク)とその応用例

構造化プロンプトエンジニアリングにおける「命令」は、AIモデルに実行してほしい特定のタスクを指示するための重要なコンポーネントです。その活用範囲は広く、シンプルな質問応答から複雑な文書生成まで、さまざまな形で利用できます。いくつかの具体的な応用例を挙げてみましょう。 

8.チームでのプロンプトエンジニアリング: 効果的なコラボレーション

 チームでプロンプトエンジニアリングを活用する際のコツや、効果的なコラボレーション方法を紹介します。

9-1.最新情報の取り込み: AIにアップデートされた情報を提供する方法

ChatGPTは2021年9月までの情報しか学習していないため、最新情報に対応できない場合があります。ここでは最新情報を取り込んでAIに提供する方法を紹介します。

9-2.ChatGPTは人間のような回答を行うエンジン:ウエブ検索やデータベースとリンクすることでより最新の正確な回答を実現

 ウエブ検索とプラグインで最新情報の取り込みと幻覚症状の問題は大幅に改善

大規模言語モデルでは幻覚症状が問題とされてきました。しかし、これらは「ウエブブラウザ機能」と「プラグイン機能」の一般公開により大きく改善されました。そして、今後のChatGPTの方向性が明確になりました。

10-1.AIの誤りと対処法: うまくいかない時の対処法

AIが誤った情報を提供したり、期待通りの回答が得られない場合の対処法を解説します。

10-2.AIの過ちを発見する10のアイディア

 自然言語処理モデルを利用する際に、AIの過ち(Hallucination「幻覚」など)が発生する可能性があります。この問題への対応について解説します。まずは、AIの回答に間違いがあるかどうか発見することが重要です。ところが、自分の専門以外の内容については、正しいのか正しくないのか、判断が付きづらいことが少なくありません。そのため、さまざまな方法やアイディアを利用して、回答の正確性を確認しましょう。  

11-1.エシカルなプロンプトエンジニアリング: 倫理的なAI使用の指針

 AI技術の急速な発展に伴い、倫理的な問題やエシカル(Ethical、倫理的な)な使用法が重要な課題となっています。エシカルなプロンプトエンジニアリングは、AIを安全かつ適切に活用するための指針を提供します。 

11-2.「一般社員に対し生成系AIを利用する際の注意喚起を促すガイドブック」(ひな形)

生成系AIは、業務効率化やイノベーションの可能性を秘めており、多くの企業が活用し始めています。しかし、一方で情報漏洩や著作権侵害などのリスクも存在します。このため、従業員への適切な注意喚起や教育が重要となります。そのため、「一般社員に対し生成系AIを利用する際の注意喚起を促すガイドブック」を作成しました。

12.プロンプトエンジニアリング研究者と専門家: 影響力のある人物の紹介

プロンプトエンジニアリング分野で影響力のある研究者や専門家を紹介し、彼らの業績やアイデアを紹介します。これにより、読者は分野の最先端の情報や知見にアクセスできるようになります。

13.プロンプトエンジニアリングの未来: AIとのコミュニケーションの進化

プロンプトエンジニアリングの今後の発展や、AIと人間のコミュニケーションがどのように進化していくかを考察し、これからの展望を提供します。これにより、AIとのコミュニケーションの可能性や、将来のビジネスチャンスを見据えることができます。

14.プロンプトエンジニアリングの教育法: 知識、思考力、適応力を磨く方法

プロンプトエンジニアリングを使いAIを有効的に活用するには、単にプロンプトの作成方法を学ぶだけではなく、業界のドメイン知識(自分が属する業界の専門知識をさす)、思考力、そして広い知識・見識が求められます。プロンプトエンジニアリングの教育法について解説します。

15-1. プロンプトエンジニアリングの技術的背景:ChatGPTにおけるプロンプトエンジニアリングの重要性

ファインチューニングとFew-shot learningの違いについて説明し、ChatGPTで効果的な回答を得るためのプロンプトエンジニアリングの重要性を解説します。 

15-2.これから重要なスキルの一つとなるプロンプトエンジニアリング

 プロンプトエンジニアリング(Prompt Engineering)は、AIを含む機械学習の分野において、モデルに与える入力データ(プロンプト)を設計することで、モデルの出力を制御する技術です。例えば、ChatGPTでは、与えられたプロンプトに応じて文章を生成することができます。プロンプトエンジニアリングでは、与えられたプロンプトを工夫することで、より正確な、望ましい出力を得ることができます。 

15-3.ChatGPTの内部での処理プロセスを理解することは的確な回答につながる

プロンプトエンジニアリングは人工知能の開発手法の一つであり、人工知能が特定のタスクを達成するために必要な情報を提示する「プロンプト」と呼ばれる入力に基づいて、言語生成や応答生成のような自然言語処理タスクを実現することを目的としています。その具体的なプロンプトエンジニアリングの手法をご紹介します。

15-4.ChatGPTの驚くべき機能: 自然言語処理を超えて

 ChatGPTは、もともとは自然言語 生成を目的として開発されましたが、従来では考えられなかったほどの巨大な学習データ量とパラメータの巨大化によって、自然言語生成だけでなく、さまざまな知的生産に関わるタスクが可能となりました。それら、ChatGPTの恐るべき機能について解説します。 

16.OpenAIなどが提唱した具体的手法:数々のプロンプトエンジニアリングの手法

プロンプトエンジニアリングは人工知能の開発手法の一つであり、人工知能が特定のタスクを達成するために必要な情報を提示する「プロンプト」と呼ばれる入力に基づいて、言語生成や応答生成のような自然言語処理タスクを実現することを目的としています。その具体的なプロンプトエンジニアリングの手法をご紹介します。


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