ピザ屋に電話して "ピザ "を注文することはないだろう。あなたが望むディナーを提供するために、あなたは好きなクラスト、トッピング、スパイス、添付の飲み物、そしてアレルギーの可能性があるものを指定する。
この話の教訓はこうだ：あなたの指示が詳しければ詳しいほど、ピザはあなたの好みに近づく。これは、以下のような生成AIツールを使う場合にも当てはまる。 オープンAIのChatGPT または グーグルのジェミニ .
このブログポストでは、プロンプト・エンジニアリングとしても知られる、AIツールに明確な指示を与え、具体的な質問をする方法を紹介する。
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、特に言語モデルに与える入力テキストを、最も正確で、適切で、創造的な応答を引き出すように設計し、改良するプロセスである。
プロンプトエンジニアリングを学ぶべき理由
ジェネレーティブAIは、コンテンツライティングから建築モデリングまで、幅広い用途において最も強力でインパクトのあるツールの1つに成長しつつある。マッキンゼー を見つける によると、現在アメリカ経済全体で働いている時間の最大30％が、Gen AIベースの技術によって2030年までに自動化される可能性があるという。
Gen AIを最大限に活用するには、プロンプト・エンジニアリングをマスターする必要がある。
インタラクションの加速：プロンプトエンジニアリングは、人間の意図と機械の出力の間の主要なインターフェースとして機能する。機械学習（ML）モデルがあなたの自然言語クエリを理解するためには、プロンプト・エンジニアリングを知る必要があります。
AIの創造性の育成：ジェネレーティブAIの差別化要因は、プロンプトに応じてテキスト、画像、データを「生成」することである。創造的な回答を得るためには、明確なプロンプトを入力する必要がある。
正確な応答を引き出すことGen AIにおける大きな課題は、幻覚-AIモデルが間違った仮定や固有のバイアスに基づき、誤った情報や誤解を招く情報を生成する現象-である。これを排除するには、優れたプロンプトエンジニアリングスキルが必要です。
リターンの最大化生成AIは大規模な言語モデルで構成され、膨大な量のデータを処理する。モデルの能力を最大限に活用し、そのリミットを回避するには、優れたプロンプト・エンジニアリングが基本です。
関連性の向上：AIによって生成されるものはすべて、意図されたオーディエンスに関連している必要があります。例えば、オーディエンスの属性、利息、ニーズ、課題などを指定することで、AIが生成するソーシャルメディア投稿の関連性を向上させることができる。
このようなメリットを享受するためには、プロンプト・エンジニアリングを使って生成AIから望む結果を得る方法を理解する必要がある。いくつかの例から始めよう。
プロンプト・エンジニアリングの例
やること、やらないこと、ベストプラクティス、そして AIプロンプトテンプレート を参考にしてほしい。しかし
/に入る前に https://clickup.com/ja/blog/128442/undefined/ AIハック /%href/
プロンプト・エンジニアリングのような実践的なスキルを学ぶには、実際にそれを見るのが一番だ。
ここでは、仕事の分野を超えたプロンプト・エンジニアリングの例をいくつか紹介しよう。
ソフトウェア開発におけるプロンプト・エンジニアリング
プログラミングでも、バグ修正でも、文書作成でも、 開発者のためのAIツール を使えば、あなたの仕事はずっと簡単になる。その方法を紹介しよう。
コードレビュー支援
"Pythonを使用して構築されたロボットプロセス自動化（RPA）アプリケーションのコードレビューチェックリストを作成します。特に可読性と企業セキュリティに重点を置く。"
テクニカルドキュメンテーション
"Node.jsを使用したWebアプリケーションにOAuth 2.0を実装するための包括的なガイドを書く。各フェーズのステップバイステップの説明とコードスニペットを含めること。"
バグ修正
"Javaアプリケーションのメモリリークを特定し修正するための体系的なアプローチについて、使用するツールやよくチェックする箇所を含めて説明してください。"もしあなたが初心者で、これが少し複雑すぎると感じているなら、私たちが手助けします。使用方法 ClickUpのChatGPTはエンジニアリングのプロンプトです。 を使用して、アイデアやプロセスプランなどを作成できます。
エンジニアのためのChatGPTプロンプトテンプレート_ClickUpの200以上のすぐに使えるChatGPTプロンプト。
製品管理用AIプロンプト ### Gen AI prompts for product management
アジャイルソフトウェア開発チームでは、ロードマップを明確にして進捗を推進できるプロダクトマネージャーが不足しがちです。その AIツール ChatGPTのようなAIツールが役に立つ。
機能の優先順位付け
"RICEスコアリングモデル(Reach, Impact, Confidence, Effort)を使って、次のプロジェクト管理ツールの機能の優先順位をつけてください：カンバンボード、リアルタイムコラボレーション、自動レポート作成、サードパーティとの統合"
ユーザーペルソナの作成
「パーソナルフィットネス初心者の多忙な社会人をターゲットにしたフィットネス追跡アプリの詳細なユーザーペルソナを作成してください。人口統計学的な詳細、目標、課題、アプリの使用方法を含める。"
製品ロードマップの作成
"パーソナライズされたショッピング体験のためのAIの統合に焦点を当てた、Eコマースプラットフォーム拡張のための6ヶ月の製品ロードマップの概要を説明する。フェーズ、マイルストーン、期待される成果を詳述してください。 ClickUp ChatGPT商品管理用プロンプト をクリックして、すぐに始めましょう。
/画像 https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2023/08/ChatGPT-Prompts-for-Product-Management-Template.png ChatGPTプロンプト製品管理テンプレート /%img/
クリックアップを使用した製品管理用の130以上のChatGPTプロンプト。
プロジェクト管理におけるプロンプトの例
Gen AIにプロジェクトプランの作成を依頼し、カスタマイズすることができます。あるいは、その一部を最適化する手助けをしてもらうこともできます。以下ではその両方を見ていこう。
プロジェクトプランの作成
「新しいオンラインマーケットプレイスを立ち上げるための詳細なプロジェクトプランを作成する。各フェーズの鍵になる活動、必要なリソース、タイムラインを明記する。"
リソースの最適化
「ソフトウェア開発プロジェクトの現在のリソース配分を分析し、品質を損なうことなくタイムリーな納品を実現するための最適化を提案する。スキル設定、作業負荷の配布、クリティカルパスタスクなどの要因を考慮する。"190+.
/参照 https://clickup.com/templates/chatgpt-prompts-for-project-management-kkmvq-6374567 プロジェクト管理のためのChatGPTプロンプト /%href/
ClickUpがあなたのためだけにキュレーション。
クリックアップ・ブレインは、クリックアップに接続されたあらゆる仕事から、文脈に基づいた正確な答えを瞬時に導き出します。
コンテンツ作成プロンプト
コンテンツ作成プロンプト 最高のAIコンテンツ作成ツール は、マーケティングの成果を大幅に向上させるのに役立つ。下記を試してみてください。
ソーシャルメディアキャンペーン
「環境にやさしいシャンプーの発売を控えて、ソーシャルメディアキャンペーンを企画しましょう。3種類のInstagram投稿と3種類のTwitter投稿を含む。各プラットフォームに関連するハッシュタグをつけてください。"
メールマガジンのコンテンツ
"テック系スタートアップの月刊ニュースレターのために、製品のアップデート、チームメンバーのスポットライト、今後のイベント、読者に新機能を試すよう促すコールトゥアクションを含む、魅力的なコンテンツを作成する。"
正確なアウトプットを得るために、製品のアップデートやチームメンバーについての詳細を伝えることもできます。下の例
「チームメンバーにスポットライトを当てましょう。彼の名前はジェイク、素晴らしい開発者です。彼は今月で1年完了します。彼はこれまで、クライアントの大きな問題を解決してきました。あるクライアントは、「ジェイクがいなければ、私たちは混乱のループから抜け出せなかっただろう。彼は、私たちが一石二鳥の仕事をすることを助けてくれた。"と言っていた。
ClickUp Brainで正確なミーティングメモを簡単に作成。
使用方法 ClickUp Brain をライティングアシスタントとして使えば、スペルチェック、長い文書の要約、テーブル、テンプレート、トランスクリプトなどの作成ができます。
やることは、ほとんどのビジネスはまだAIが生成したコンテンツを好まないということだ。 AI検知ツール .コンテンツにGen AIを使う最良の方法は、ブレーンストーミング・ツールとして、あるいは空白ページの問題を解消する出発点として使うことだろう。
チャットボットアプリケーションにおけるプロンプトエンジニアリング
技術的に言えば、ChatGPTまたはGoogle Geminiは、我々が会話しているチャットボットである。私たちの入力を理解し、応答を生成する。膨大なデータと大規模な言語モデルでトレーニングされている。
これらのモデルをさらに独自の情報や業界固有の情報で訓練することで、ユーザーとのニュアンスや文脈を考慮したパーソナライズされた会話を可能にすることができる。この場合、カスタマは "このバックパックはいくらですか？"といった質問をするかもしれない。
しかし、優れたカスタマーサービス・チャットボットは、買い物履歴、場所、生産性、過去のクレームなどの組織データから答えを導き出し、商品をアップセルすることで、ユーザー体験を大幅に向上させることができる。
コンピュータ・プログラミングとバージョン管理システムのプロンプト・エンジニアリング
プロンプトエンジニアリングは、開発者が様々なプログラミング言語で特定のコードスニペットを生成するのに役立ちます。
"SQLデータベースに接続し、関数に渡されたパラメーターに基づいてSELECTクエリを実行するPython関数を書いてください。"
バージョン管理ワークフローにAIを対応させることで、コミット履歴に基づくコードレビューの推奨、リファクタリングが必要と思われるコードベースの領域の提案、定型的なバージョン管理タスクの自動化などが行われ、コード品質とチームの生産性が向上する。
プロンプトAIクリエイティブテクノロジー
プロンプトエンジニアリング、特にDALL-Eのようなモデルは、テキストの説明から想像力豊かで複雑なビジュアルを生成する前例のない能力を解き放ちます。
例えば、ゲーム開発者は、"モダンな建築スタイルとクールな色で、夕暮れ時のファッションストアが両側に並ぶハイストリートのイメージを生成してください "といったプロンプトを使用することができます。この結果、手作業で大がかりな描画を行うことなく、ゲーム環境を迅速に視覚化することができる。
上記プロンプト用に DALL-E が作成した画像
プロンプトエンジニアリングによるデータベース分析
通常、データベースから情報を抽出するには、SQLの知識を持つ人が複雑なプログラミング言語のクエリを書く必要があります。ジェネレーティブAIはこれを変え、非構造化または半構造化データソースからデータを取得するためのクエリを自然言語で記述できるようにした。
データ処理
「データサイエンティストになって、分析用のデータをきれいに前処理するコードを書いてください。私のデータセットには、過去 30 日間の全カスタマーのショッピング情報が含まれています。"
ここでは、空の行を削除したり、カートの価値が50ドル未満の行を削除したりといった、特定のクリーニングタスクをGen AIにやってもらうことができる。
データの可視化
"データセットを可視化するコードを Python で書いてください。私のデータセットには、過去 30 日間の 50 歳以上のすべてのカスタマーのショッピング情報が含まれている。"
"買い物の傾向を表示する"、"カテゴリー別に整理する "など、視覚化と微調整のための追加仕様を与えてください。
AIプロンプトによるセンチメント分析
センチメント分析は、オンラインのユーザー生成コンテンツ、特にソーシャルメディア投稿で絶大な人気を誇っています。あなたの製品に関する顧客の感情を理解するためのプロンプトは、次のようになります。
「についてメンションしているソーシャルメディアの投稿を含むデータセットに基づいて、それらをポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルに分類してください。各感情に関連する具体的な機能/側面を特定しなさい。"
プロンプトエンジニアリングの仕事の基本を学んだなら、次はその大きな応用と意味を見てみよう。
データ駆動型部門におけるプロンプト・エンジニアリングの役割
上記の例から、あらゆる業界で基本的なデータ分析やセンチメント分析をやることができることがわかるだろう。しかし、ジェネレーティブAIとプロンプトエンジニアリングは、データドリブンな分野やアプリケーションにおいて特別な価値をもたらしている。その方法を紹介しよう。
教育
優れたプロンプト・エンジニアリングは、教育者が正確で関連性が高く、魅力的でパーソナライズされたコンテンツを大規模に作成するのに役立ちます。教育におけるGen AIの最も可能性の高いユースケースには、次のようなものがあります：
パーソナライズされた学習体験：生徒一人ひとりの好み、習熟度、利息に基づいて、わずかな時間でレッスンやプランを作成する。
コンテンツ作成の自動化：要約、クイズ、読解問題などのサポート教材を迅速に作成。
言語学習と練習：学習者の現在のレベルに合わせた会話練習シナリオ、文法練習、語彙ドリルを生成。
個別指導とサポート：AIを活用した個別指導により、生徒の特定の質問や苦手分野に対応し、解説、リソース、練習問題を提供します。
研究開発
的確で文脈に関連したプロンプトを作成することで、研究者はAIモデルを活用して膨大なデータを選別し、新しい仮説を生成し、さらには実験結果をシミュレートする。
プロンプトエンジニアは、研究者が大規模で正確な結果を得るために適切な入力を設計する手助けをすることができます。これが価値あるものになるシナリオには、次のようなものがある：
文献レビュー：文献レビュー：包括的な文献レビューを行い、関連する研究、鍵になる発見、現在の知識ベースにおけるギャップを特定する。
データマイニング：大規模なデータセットからパターン、相関、異常を発見する。
仮説生成：同じ研究領域内で複数の仮説を立て、複数の道筋を探る。
実験シミュレーション実験やモデルの結果をシミュレーションすることで、コストと時間のかかる物理実験の必要性を減らす。
ヘルスケア
プロンプトエンジニアリングは、複雑な医療データを解釈し、診断サポートを提供し、患者ケアをパーソナライズし、研究やトレーニングを促進するAIモデルの能力を向上させる。
プロンプトエンジニアは、以下のようなシナリオにおいて、医療専門家がデータからより良い洞察を得られるよう支援します。
- 検査、ラボ結果、レポート、医療画像に基づく診断支援。
- パーソナライズされた治療プラン：患者の病歴、遺伝子データ、現在の健康ステータスを分析し、臓器移植の拒絶反応の予測など、カスタム治療プランを提案する。
- 創薬：創薬：学術論文や臨床試用版データの拡張機能を駆使し、特定の疾患に対する新薬候補を特定する。MITが抗生物質でやること ## プロンプトエンジニアリングの実用例
ジェネレーティブAIは3つのフォームでコンテンツを作成することができる：テキスト、イメージ、オーディオ／ビデオだ。最も効果的な AIの使用例 これら3つのフォームを横断すると、以下のようになる。
テキスト生成におけるプロンプトエンジニアリング
これは現在、生成AIの最も一般的なユースケースである。ジャーナリストやマーケティング担当者から内気な開発者まで、さまざまな分野のユーザーが次のような用途に使用している。 AIテキストジェネレーター を使うことができる。
一般的な使用例は以下の通りです：
- ブログやホワイトペーパーなどのマーケティング・コンテンツ
- InstagramやTwitterなどのソーシャルメディア・コンテンツ
- 技術文書
- スピーチやプレゼンテーション
- 記事の代替／アイキャッチ見出し
- 読みやすい要約や紹介文
他にも ミーティングメモのAIツール ビデオ通話をテキストメモに書き起こしたり、テキストメモを要約して鍵やアクションアイテムなどを特定することができる。
画像生成におけるプロンプトエンジニアリング
テキストほどまだ広く使われてはいないが、画像生成は創造性のための素晴らしい機会を提供する。一般的な使用例には以下が含まれる：
- デジタルアート
- マーケティング／ソーシャルメディア用のグラフィックデザイン
- イベントや会議のコンセプトデザイン
- インテリアデザインや建築のプロトタイピング
- 雑誌の表紙やその他のビジュアル
オーディオ・ビデオ制作におけるプロンプト・エンジニアリング
プロンプトエンジニアリングによるオーディオ・ビデオ生成は、エンターテインメント、教育、バーチャルアシスタンスへの応用が大きい。AIコンテンツ作成ツールの実用的な使用例としては、以下のようなものがある：
- ビデオゲームやマルチメディアプロジェクト用のカスタム音楽トラックやサウンドエフェクト
- プロジェクトのテーマや感情的な要件を満たす音楽
- 珍しい動物や鳥の鳴き声
- サウンド付きの短いプロモーションビデオやアニメーションビデオ
- 映画の予告編
- オーディオとビデオのプロトタイプ
ジェネレーティブAIのインパクトは非常に大きく、あらゆる分野、産業、地域、ビジネスタイプに影響を与えている。今後10年間で、プロンプトエンジニアリングは、今日の「Google」のように、物事を学び理解する能力を定義するかもしれない。
ジェネレーティブAIが急速に進化するなかでも、プロンプト・エンジニアリングを始めるために使える基礎的な手法をいくつか紹介しよう。
プロンプト手法
専門用語に入る前に、生成AIの主な利点は、自然言語で入力できることであることを覚えておいてほしい。ですから、ChatGPTやGoogle Gemini、Microsoft Copilotに自然な感じで話しかけてみてください。
反応を観察しながら、入力を微調整してください。以下は、その過程で役に立つかもしれないコンセプトです。
ゼロショット学習
事前の例や文脈なしにAIにタスクを与えることを、ゼロショット・プロンプトと呼ぶ。これは以下のような特徴がある。
- プロンプトは自明である。
- モデルは事前学習のみに基づいて要求を理解し実行できる
- 新しいユーザーが大規模な言語モデルを理解するための最初のプロンプトとして最適
プロンプトの例"次のコードスニペットで使われている主なプログラミング言語を特定してください: print('Hello, World!')"
数ショット学習
実際のタスクを提示する前に、AIモデルに目の前のタスクの例をいくつか与えることを、スモールショット・プロンプトと呼ぶ。
- プロンプトは規定的である。
- モデルが文脈と期待されるアウトプットのフォーマットを理解するのを助ける
- ゼロショットでは十分なガイダンスが得られないような複雑なタスクに最適
プロンプトの例「入力と出力のペアがあります：入力：入力：5,出力：2525; 入力：10; 入力に対する出力を計算しなさい：7 - 4."
思考の連鎖プロンプト
最終的な答えまたは希望する出力につながる中間ステップまたは推論パスを生成するようにモ デルをプロンプトすることを、思考の連鎖(COT)プロンプトと呼びます。
- プロンプトは一度に1つのステップを取る。
- 最終結果までモデルを歩かせる
- モデルに "仕事を見せる "ような複雑な問題解決タスクに最適
プロンプトの例「与えられた文字列'hello'を逆にするには、まず、文字列を個々の文字に分割します。次に、これらの文字の注文を逆にします。最後に、これらの文字を1つのストリングに戻します。最終的な出力は？"
プロンプトの上級テクニック
さらに複雑で高度なプロンプトエンジニアリングのテクニックをいくつか紹介しよう。
ゼロショットCoT
ゼロショット思考連鎖(COT)は、学習データに事前の例がない複雑な問題に取り組むために、2つの方法を組み合わせたものである。
ジェネレイティブAIモデルを使って、一度も遭遇したことのないソフトウェアコードをデバッグすることを想像してみてほしい。
ゼロショットCOTを使用すると、このモデルは、この特定の問題についてトレーニングを受けていないにもかかわらず、問題の理解を明確にし、論理的に原因を推測し、潜在的な解決策をステップごとに明確にする。
自動プロンプトエンジニア(APE)
AIがAIに正しい答えを見つけるようプロンプトを出すとしたらどうだろう？それがプロンプト・エンジニアの自動化だ。
AIモデルと対話するためのプロンプトを自動生成または最適化するアルゴリズムと技術をAPEと呼ぶ。このモデルでは、アルゴリズムは、同様のタスクの自動化の成功例と失敗例のコーパスを分析する。
そして、成功する可能性が最も高い出力として特定されたキーワード、構造、命令を組み込む。AIがスクリプトを生成すると、APEシステムはその有効性を評価し、学習したことに基づいてプロンプトを改良し、プロセスを反復的に改善する。
使用する方法にかかわらず、効果的なプロンプト・エンジニアリングへの道のりでは、いくつかの課題に直面する可能性があります。
プロンプトエンジニアリングのリミットと課題
新たなフィールドとして、Gen AIは浮き沈みを繰り返している。その一方で、ユーザーは必要なアウトプットを得るために様々なプロンプトやスタイルを試している。このような急速な動きをする技術には、課題がつきものである。
プロンプト・エンジニアリングの最大のリミットと、それを克服する方法をいくつか紹介する。
モデル依存関係：あるモデルではうまくいくプロンプトも、別のモデルでは同じ結果が得られないかもしれない。
モデルの違いに気を配りましょう。調整と最適化を行いながら進めてください。
複雑さと特異性：効果的なプロンプトを出すには、モデルの言語と能力を深く理解する必要があります。
大規模な言語モデルを最大限に活用するために、漠然としすぎず、具体的すぎずのバランスを見つけましょう。
バイアスと感度：AIモデルは学習データからバイアスを受け継ぐ可能性があり、プロンプトエンジニアリングによって不注意に増幅させる可能性があります。さらに、幻覚、バイアス、鈍感などは、有害、誤解を招く、または非倫理的な出力につながる可能性があります。
AIの使用について慎重に検討し、倫理的に監視するためのシステムを構築する。
スケーラビリティ：スケーラビリティ：タスクの範囲が大きくなるにつれて、それぞれのユニークなシナリオに対する手作業のエンジニアリングプロンプトは非現実的になる。
将来のニーズに備えて、プロンプトの自動生成や最適化を検討すること。
解釈可能性：解釈可能性：解釈可能性の欠如は、プロンプトの反復的な改善や問題の診断を困難にする。
思考の連鎖の方法を使用し、重要な出力について /AI の論理的な推論を見るよう主張すること。
オーバーフィッティングとアンダーフィッティング：オーバーフィッティングとアンダーフィッティング： オーバーフィッティングは、プロンプトが特定の例に合わせて作られすぎて、一般的な例に対して効果が低くなっている場合に起こる。アンダーフィッティングは、プロンプトが広範すぎて、一般的な出力や無関係な出力につながる場合に起こります。
バランスを見つけてください。
コストとリソースの制約：高品質なプロンプトエンジニアリングは、特に商業的設定において、多大な計算リソースと専門家の時間を必要とする場合がある。
実用的なアプリケーションと投資収益率に焦点を当てる。
クリックアップでプロンプトエンジニアリングに挑戦しよう
テイラー・スウィフトの曲名は？パスタに入れるチーズの量は？このデータセットは分析に適しているか？この患者にアレルギーがある薬は？このスプリントでまだ割り当てられていないタスクは？
生成AIモデルの範囲は常に拡大している。その結果、プロンプトエンジニアリングは、業界を問わずプロフェッショナルの間で必須のスキルとして浮上している。
プロンプト・エンジニアリングは、LLMの言語を話す能力によって、最高の結果を引き出すことができるかどうかが決まります。
ChatGPT、Google Gemini、DALL-Eなどの無料LLMを使って、プロンプト・エンジニアリングに挑戦してみるのもいいだろう。次の誕生日パーティーのためにお気に入りの曲のリミックスを作ったり、クレジットカードの明細を見て最も大きな出費を視覚化したりしてみよう。
ClickUp Brainで仕事をより速く、より効果的に。ClickUpはAIを知識管理、プロジェクト管理、ライティングのプラットフォームに統合しています。
さらに？ClickUp Brainにはプロンプトが内蔵されており、何百ものテンプレートが用意されているため、正しいスタートを切ることができます。 ClickUpを今すぐ無料でお試しください。 !
プロンプトエンジニアリングに関するFAQ
1.プロンプトエンジニアリングとは何ですか？例付きで教えてください。
ChatGPTのような生成AIモデルに対して、特定の、または望ましい出力を生成するように導くための入力を作成することを、プロンプトエンジニアリングと呼びます。
プロンプトエンジニアリングの例
ソフトウェア開発者が、GPT-4のような言語モデルを使って、特定のウェブサイトからニュースの見出しを収集するウェブスクレーパー用のPythonスクリプトを生成したいとします。
プロンプト："例-news-site.com "から最新のニュースのヘッドラインをスクレイピングするために、Beautiful Soupライブラリを使ったPythonスクリプトを生成してください。スクリプトはページネーションを処理し、ヘッドラインをリストに格納すること。"
2.プロンプトの例は？
生成AIモデルに与える入力はすべてプロンプトである。優れたプロンプトエンジニアリングによって、アウトプットを大幅に改善し、より有用で、適切で、正確で、魅力的なものにすることができます。
プロンプトの良い例は以下の通りです：「竹繊維のタオルのエコフレンドリーな利点、耐久性、柔らかさを強調する150語の商品説明を生成してください。環境に配慮した生活を奨励し、ブランドの持続可能性へのコミットメントをプロモーションするコールトゥアクションを含める。"
3.プロンプトエンジニアリングを始めるにはどうすればいいですか？
プロンプトエンジニアリングを始める最良の方法は、自分で試してみることです。自然言語で対話し、モデルを理解する。並行して
- オンライン認定コースに申し込む
- 使用するAIモデルに特化したドキュメントを読む。
- 大規模な言語モデルについて議論しているコミュニティやフォーラムをフォローする。
- 定期的に練習し、各インタラクションから学ぶ
- 成功したプロンプトと失敗したプロンプトを分析し、何がうまくいくかを理解する。
AIや自然言語処理技術の進歩は、プロンプトの構成に影響を与える可能性があるため、常に最新の情報を入手する。