AI プロンプトの書き方:効果的な AI プロンプトを書くためのガイド
説得力のあるプロンプトを書くための専門家によるガイダンスで、AI の力を最大限に引き出しましょう。このガイドを読んで、効果的な AI プロンプトの書き方を学んでください。
説得力のあるプロンプトを書くための専門家によるガイダンスで、AI の力を最大限に引き出しましょう。このガイドを読んで、効果的な AI プロンプトの書き方を学んでください。
AIがすぐに世界を席巻することはないかもしれませんが、ここ数年で大きな進歩を遂げました。あまり遠くまで行って、そのペースだけを見る必要はありません。 ジェネレーティブ AI ツール 採用されています。今日、 5 人の労働者のうち 3 人 ジェネレーティブAIを既に使用しているか、間もなく使用する予定です。同様に、ジェネレーティブAIブームの最も有名な例であるChatGPTも 1億8000万人のユーザーを獲得。
しかし、これらのツールが急速に登場したことで、AI プロンプトの書き方をあまり知らない人々が不意を突かれました。こうしたジェネレーティブ AI ツールから可能な限り最高の成果を引き出すには、質の高いプロンプトが不可欠です。AI を使うと、それは次のことだけではありません。 何 あなたが言うには; どうやって それ以上ではないにしても、同じくらい重要だとおっしゃいますね。
この包括的なガイドでは、人工知能をすぐに使い始めることができるように、人工知能を促す方法を順を追って説明します。
AI プロンプトの書き方を説明する前に、基本から始めて AI プロンプトとは何かを理解しましょう。
プロンプトとは、AI システムに必要な応答やアウトプットを生成させるための指示です。これらは、AI システムによって出力に変換されるユーザー入力です。AI システムを使用すると、言語や構造を試すことで首尾一貫した応答を作成できます。プロンプトが、使用している AI システムとうまく一致していれば、期待どおりの結果が得られます。
優れたAIプロンプトは、優れた応答を生成する上で大きな違いをもたらすため、必要です。それが何を意味するのか説明しましょう。すべての看板にスペイン語またはギリシャ語と書かれている海外ツアーに行くことを想像してみてください。確かに、1つや2つは理解できるかもしれませんが、その場所をうまくナビゲートできますか?
AIにわかりにくいプロンプトや一貫性のないプロンプトを出すと、その反応は外国語の看板を見たときと似ています。これらのプロンプトのうちの 1 つか 2 つは正しく表示されるかもしれませんが、一般的には首尾一貫した応答を出すのに苦労します。品質の高い AI プロンプトは、ユーザーの目標と AI の理解をうまくつなぐ架け橋となり、その結果、次のようなシステムが実現します。 包括的な AI ベースの学習。
AI プロンプトには、コンテキスト、目的、およびニーズに応じてさまざまなタイプがあります。以下でそれらについて簡単に説明しましょう。
ジェネレーティブ・プロンプトは、AIに画像、テキスト、音楽の作成を依頼します。
例
これらのプロンプトを使用して、AI に情報の解釈を依頼できます。
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これらのプロンプトは、AI から有益な回答を得るのに役立ちます。
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条件付きプロンプトは、定義された要素に対するAIの応答を制限します。
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比較プロンプトを使用して、AI に 2 つのものを比較させることができます。
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プロンプトを言い換えると、テキストのトーンを変えるのに役立ちます。
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これらのプロンプトは、特定のアプリケーションやドメインで作業する場合に役立ちます。
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AI プロンプトゲームをレベルアップするための貴重なヒントをいくつかご紹介します。
AIシステムに無限のプロンプトを出す前に、それらをよく理解することが重要です。AI モデルには、ライティングに優れたものもあれば、画像生成に優れたものもあれば、ビデオ生成に長けているものもあります。
たとえば、ChatGPTとGeminiはテキスト生成機能で有名ですが、DALL.Eは画像生成に適しています。同様に、Sora は動画の生成に優れており、GitHub Copilot はコード生成で有名です。
時間をかけてさまざまなプロンプトを試してみると、モデルがどれだけうまく機能するかを理解できます。データセットでどの程度最適化され、トレーニングされているかを判断するのに役立ちます。その結果、AI モデルを最大限に活用できるように、それに応じてプロンプトを微調整できます。
コンピューターとAIモデルの1つは、あいまいさが嫌いなことです。コマンドが具体的であればあるほど、そのコマンドのパフォーマンスは向上します。たとえば、ChatGPT に X、Y、Z に数行書き込むように頼むと、すべてのシナリオに適合する一般的なピースが生成されますが、それは望みどおりではありません。
これは、出力が要件と一致していることを確認するために、より具体的にする必要があることを示しています。例えば、ChatGPTに高得点を取るブログ記事を書いてもらいたいのであれば、一般的な内容を書くよりも少し具体的に書くべきです。次のようなプロンプトを出すことができます。
「数学の試験でより良い成績を収めることを目指す学生を対象に、600語のブログ記事を書いてください。問題へのアプローチ、解答の確認などのヒントを含めてください。生徒が理解しやすいように、会話の口調を使ってください。」
ご覧のとおり、このプロンプトは包括的で、次の内容が含まれています。
ChatGPTやその他のプロンプトベースのAIにプログラミングの観点からアプローチするのではなく、会話型のレンズを通してそれらを見るべきです。彼らとは普通に話すべきですが、人によってはパラダイムシフトが必要かもしれません。会話をより有機的にするために、誰かに話すように話しかけてください。
そのための最善の方法は、AlexaやBobなどの名前でAIプログラムを呼び出すことです。AI に名前を付けて呼びかけるときには、重要な会話の詳細をすべて含めることになるので、この方法が役立ちます。人と話すとき、相手は説明を必要としたり、議論中のトピックから外れたりすることがあります。理解を深めるために、質問の内容を見直したほうがいいかもしれません。
これは、AIシステムとのインタラクションから生じるため、インタラクティブプロモーションと呼ばれています。ここでは、1 つの質問をする、答えを得る、別の質問をする、という複数の段階のアプローチを取る必要がある場合があります。すでに実施済みです。通常、10 ~ 20 回試した方が、はるかに良い回答が得られます。
ChatGPTの最も強力な機能の1つは、誰のIDでも引き継ぎ、あたかもその人が応答しているかのように応答を生成できることです。多くの人が持っていますが ChatGPTにシェイクスピアのように書くように頼んだ、教師からフィクション作家、マーケティングエグゼクティブまで、あらゆる職業に就かせることができます。
たとえば、ChatGPTにスマートフォン会社、ジャーナリスト、顧客のマーケティング担当者の役割を引き受けるよう依頼できます。スマートフォン市場の変化に対する彼らの見解や、将来についてどう考えているかを彼らに尋ねることができます。
ここでは、このコンテキストでのプロンプト生成の例をいくつか示します。
自由形式の質問と選択形式の質問をいつ使うべきかを知ることは、ドアをいつ閉めたり開けたりするかを知っているようなものです。自由形式の質問は、AI システムを使ったブレーンストーミングセッションのきっかけとなり、創造力を働かせてダイナミックなアイデアを提供してもらうためのものです。それどころか、自由回答形式の質問は、単純な「はい」または「いいえ」の回答が必要な状況に適しています。
最初の質問に答えるために、AIはスマートフォン価格の下落の一因となるいくつかの要因を提示します。2つ目の例では、製造業の改善がスマートフォン価格の下落の原因であるかどうかをAIが直接回答します。
いろいろ遊んでみると、最高のAIプロンプトを作成できる素晴らしい方法です。クラフトを磨き、欠点を特定するのに役立つからです。そのためには、AI システムにさまざまなプロンプトを投げて、どのように反応するかを確認します。始めるのに役立つ例をいくつかご紹介します。
お分かりのように、これらの例は型にはまらないものであり、確かに日常的に考えるものではありません。だからこそ、AI システムの限界を押し広げる助けになるのです。AI がこれらのプロンプトにどのように反応するかを確認することが重要です。AI が犯すミス、得意な分野、想像力が限られていると思われる点に注目してください。そうしないと直面する可能性のある制限を回避できるようになったため、これらの詳細はプロンプトの効果を高めるのに役立ちます。
AIが世界を乗っ取ることについてあなたの考えが何であれ、現在の現実は、AIがすべてを行うことはできないということです。一部の分野では賢く、他の分野では馬鹿げています。AI プロンプトの書き方を議論する際には、この違いを理解することが重要です。
たとえば、Open AIのChatGPTは、2021年以前にインターネットからのデータセットを使用してトレーニングされていました。したがって、2024年の出来事について尋ねると、その限界が明らかになります。同様に、そのトレーニングデータセットには、インターネット上またはインターネット外の個人データや、過去にAIと共有した情報は含まれていませんでした。ChatGPT やその他の AI システムにプロンプトを出す前に、このコンテキストを念頭に置いておいてください。
確かにそうですが、AIは優れたサーヴァントと考えるかもしれませんが、現実にはもう少し微妙な違いがあります。AI プロンプトを学びたいなら、自分と使っている AI システムとの間に反復的な関係があると考えなければなりません。同僚と協力して何か価値のあるものを生み出すようなものだと考えてください。
改善を提案しながら、どの回答が役に立ち、どれが役に立たなかったかをAIシステムに伝えることで、必要なアウトプットのタイプを理解しやすくなります。その結果、その方向へのパフォーマンスが向上し、より良い結果が得られます。
質の高いプロンプトは、人間とAIの間の有意義な会話の要です。適切なコンテキストで AI プロンプトを記述し、具体的に記述し、改善を提案する方法を知っていれば、対話の生産性が大幅に向上します。
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