「プロンプトエンジニアリングについて」を
テーマに生成AIたちに、ブログ記事を書いてもらいました。
エントリーは、
生成AIのキング！チャットGPT!
以下、
CGPTとしますね。
そして、対するのはMicrosoft Copilot!
以下、
MCとしますね。
ブログ記事のニュアンスは、
①プロフェッショナルに
②カジュアルに
③おもしろく、
を、短く！のリクエストです。
文字の太さなどコピペのままです。
長文ですが、お楽しみくださいませ。
読みやすいところだけに飛ぶのもアリです
プロフェッショナルに
MC
プロンプトエンジニアリングは、人工知能（AI）に対して望ましい出力を得るために、入力するテキスト（プロンプト）を効果的に設計する技術です。この分野は、特に大規模言語モデル（LLM）の普及に伴い、重要性を増しています。プロンプトエンジニアリングは、AIが学習した知識を最大限に引き出し、目的に沿った応答を得られるようにするため、質問の仕方や命令の文脈を工夫することが非常に重要です。
プロンプトエンジニアリングの基本は、AIに対する指示や命令である「プロンプト」の設計を最適化することにあります。これには、明確で簡潔なプロンプトが必要であり、AIが実行するタスクのために設定する要素や指示の調整も含まれます。例えば、ChatGPTに「おすすめのレシピを教えてください」と指示を与えた場合、ChatGPTはおすすめのレシピを教えてくれるかもしれませんが、具体的に家にある材料や食べたい味付けなどを質問すると、より望んだ答えが得られます。
プロンプトエンジニアリングは、AIの可能性を最大限に引き出すためには、プロンプトの設計や最適化が非常に重要です。生成AIの出力結果の質はプロンプトの内容に大きく依存するため、適切なプロンプト入力のスキルが必要とされます。また、大規模言語モデル（LLM）を効率的に利用するためには、それらの特性を理解する必要があります。LLMは、大量のテキストデータから学習して自然言語を生成したり理解したりするAIモデルを指します。
プロンプトエンジニアリングの重要性とその背景についての詳細は、DXコラムで公開されている記事や、ログミーTechで解説されている記事などでさらに学ぶことができます。これらの記事では、プロンプトエンジニアリングの概要や基礎、さらにはChatGPTで使える事例などが紹介されています。プロンプトエンジニアリングは、今後さらに重要となるスキルと考えられ、AIを使ったサービスのビジネスへの活用が広まる中で、この技術を習得することが推奨されています。
CGPT
プロンプトエンジニアリング：AIの可能性を引き出す技術
現代のAI技術において、プロンプトエンジニアリングはその中核を成す重要な手法です。特に生成系AIモデルに対して、適切な入力（プロンプト）を設計することで、モデルの性能を最大限に引き出すことができます。本記事では、プロンプトエンジニアリングの基本的な概念と実践的なアプローチについて解説します。
プロンプトエンジニアリングの基本概念
プロンプトエンジニアリングとは、AIモデルに与える入力を工夫し、望ましい応答を引き出す技術です。これには、具体的な指示、コンテキストの提供、段階的なプロンプトなどが含まれます。例えば、モデルに「AIの歴史について教えてください」というシンプルなプロンプトを与えるよりも、「1960年代から現在までのAIの主要な出来事を説明してください」という具体的な指示を与える方が、より精度の高い応答が得られます。
実践的なアプローチ
1. **明確で具体的な指示**: 不明確なプロンプトではなく、具体的なアクションを示すことで、モデルの応答を誘導します。
2. **コンテキストの提供**: 背景情報を含めることで、モデルがより適切な応答を生成できるようにします。
3. **段階的なプロンプト**: 複雑なタスクを段階的に分けて与え、各ステップでの応答を基に次のプロンプトを設計します。
まとめ
プロンプトエンジニアリングは、AIモデルの応答品質を向上させるための鍵となる技術です。適切なプロンプト設計により、AIの潜在能力を最大限に引き出し、ビジネスや研究において有益な成果を得ることが可能です。プロンプトエンジニアリングの技術を習得し、活用することで、AIをより効果的に活用できるようになるでしょう。
プロフェッショナルな視点から見れば、プロンプトエンジニアリングは、AIとのコミュニケーションを最適化するための戦略的な技術であり、今後ますます重要性が高まる分野です。
カジュアルに
MC
プロンプトエンジニアリングとは、AIに対して効果的な指示や質問を設計する技術です。この分野は、特に大規模言語モデル（LLM）の普及に伴い、注目を集めています。プロンプトエンジニアリングの目的は、AIに最適なプロンプトを提供し、望ましい出力を得ることです。これにより、AIの潜在能力を最大限に引き出すことができます。
例えば、ChatGPTのようなテキスト生成AIに「おすすめのレシピを教えて」と尋ねると、AIはその要求に応じたレシピを提供します。しかし、もし具体的な材料や好みの味付けをプロンプトに含めた場合、AIはよりパーソナライズされた、望んだ答えを返すことができます。
プロンプトエンジニアリングは、単にAIに質問する以上のものです。それは、AIとの対話を最適化し、より精度の高い情報を得るためのスキルです。この技術は、ビジネスや日常生活でのAIの活用をさらに進化させる可能性を秘めています。興味深いのは、プロンプトエンジニアリングはプログラミングとは異なり、自然言語を用いてAIに指示を出すことです。これにより、非技術者でもAIを効果的に活用することが可能になります。
プロンプトエンジニアリングの基本から応用までを学ぶことで、AIとのコミュニケーションを改善し、より良い結果を得ることができるでしょう。興味がある方は、さらに詳しい情報を得るために、関連記事やガイドを参照してください。
CGPT
プロンプトエンジニアリング：AIともっと賢く対話するコツ
AIと話すって、なんだか難しそうに思えるかもしれませんが、ちょっとしたコツでずっと賢く対話できるようになります。そこで登場するのが「プロンプトエンジニアリング」。今日はこのプロンプトエンジニアリングについて、カジュアルに説明します！
プロンプトエンジニアリングって何？
簡単に言うと、AIにうまく質問する技術のことです。例えば、「AIの歴史について教えて」よりも「1960年代からのAIの進化について簡単に説明して」と聞くと、もっと具体的な答えが返ってくるんです。
実際のやり方
1. **はっきりと具体的に**: 「〜してください」や「〜について教えて」など、何を求めているかを具体的に伝えましょう。
2. **コンテキストを伝える**: ちょっとした背景情報を付け加えると、AIも状況をよく理解してくれます。
3. **一歩ずつ進める**: 複雑なことを一気に聞かず、段階的に質問していくと、より詳しい答えがもらえます。
まとめ
プロンプトエンジニアリングを使えば、AIとの会話がもっとスムーズになり、欲しい情報を的確に引き出せます。ちょっとした工夫で、AIがまるで自分専用のアシスタントのように感じられるかもしれませんね。次回、AIに何か質問するときは、ぜひ試してみてください！
MCは情報量が多めで、プロフェッショナルとカジュアルの違いは言い回し、表現に重点があるようですね。
CGPTは「カジュアルに説明します！」と言い切っている辺り「ブログ記事」を意識してますねー。
おもしろく
MC
プロンプトエンジニアリングについて
プロンプトエンジニアリング、それはAIと人間のコミュニケーションの橋渡し役です。しかし、それを一言で説明するのは、猫にスマホの使い方を教えるようなもの。なぜなら、プロンプトエンジニアリングは、AIに最適な指示を出すための技術であり、その奥深さは一筋縄ではいかないからです。
想像してみてください。あなたがAIに「おいしいカレーのレシピを教えて」と尋ねたとします。AIは、世界中のレシピから選んで、何かを提案します。でも、もしAIがあなたの冷蔵庫の中身や、あなたの好みを知っていたらどうでしょう？それがプロンプトエンジニアリングの魔法です。AIに具体的な情報を与えることで、あなたにピッタリのカレーのレシピを提供できるのです。
プロンプトエンジニアリングは、AIに対する質問の仕方一つで、得られる回答が大きく変わるという、ちょっとした心理ゲームのようなものです。あなたがAIにどのように質問するかによって、AIは詩人にも、数学者にも、またはゴシップ好きのおばさんにも変身します。
この技術の重要性は、AIが日常生活やビジネスにどんどんと組み込まれていく中で、ますます高まっています。プロンプトエンジニアリングをマスターすることで、AIの可能性を最大限に引き出し、より効果的な結果を得ることができるのです。
さて、プロンプトエンジニアリングの世界へようこそ！ここでは、AIとの会話が、ただの質問と回答以上のものになります。それはまるで、AIがあなたの心の中を読み取り、あなたがまだ言葉にしていない願いを叶えてくれるかのようです。そして、それは少しの練習と、ちょっとしたコツで、誰でもできるようになるのです。
プロンプトエンジニアリング、それはAIとのダンス。そして、あなたがリードするのです。さあ、音楽を止めずに、踊り続けましょう！
CGPT
プロンプトエンジニアリング：AIとの会話を楽しむ秘訣
AIと話すのはまるで魔法使いと会話するようなもの。でも、ちょっとしたコツを知っていると、その魔法をもっと楽しむことができます。そこで登場するのが「プロンプトエンジニアリング」！今日は、AIとの会話を一層面白くするためのテクニックを紹介します。
プロンプトエンジニアリングって？
プロンプトエンジニアリングは、AIに対してうまく質問するための秘密の呪文みたいなもの。たとえば、「未来の乗り物について教えて」よりも「30年後の空飛ぶ車について教えて」と聞くと、AIはもっと想像力豊かな答えをくれるんです。
楽しいプロンプトのコツ
1. **具体的に指示**: ざっくりした質問よりも、細かく指示するとAIも張り切って答えてくれます。「次のデートでおすすめの映画教えて」とかね。
2. **背景情報を加える**: ちょっとした設定を加えると、AIはまるで物語を語るように答えてくれます。「宇宙旅行に行くならどの惑星がいい？」みたいに。
3. **一歩ずつ質問**: 大きな質問をいきなりぶつけるより、段階的に聞くと面白いエピソードが次々と出てきます。「最初の宇宙旅行者は誰だった？」から始めて、「その人の冒険話を詳しく教えて」と続ける感じ。
まとめ
プロンプトエンジニアリングを駆使すれば、AIとの会話がまるで冒険のようになります。ちょっとした工夫で、AIはあなたの面白い会話相手に変身。次にAIに話しかけるときは、このコツを試してみて、楽しさ倍増の対話を楽しんでください！
これは大差ですね。
引用した例えからして「CGPTはすごい！」をさらに確信です。
どれもMCの方が努力してる人間的な回答とも考えられますが、
MCもチャットGPT4を活用しているので、
わたしの使うチャットGPT3.5より
グレードはお高めです。
厳密に言うと、両者それぞれに得意分野があって、MCは、チャットGPTの方が言語化は優れていると認めているところではあり、この違いがそれなのでしょう。
ところで、長らくお読みいただいて、
へー！プロンプトエンジニアリングって、
どんなプログラム言語なんだろうね？とか、
さぞかし難しいことと思われたかもしれませんが、
ピンクの矢印の先にあるメッセージのことです。
画像はチャットGPTですが、
このメッセージに「30年後の空飛ぶ車について教えて」と打って、黒丸上矢印を押せばOK。
LINEと同じです。
近い将来、今のキーワードでのネット検索が、上のようなプロンプト式にシフトしていくようで、それも含めて、これからAIとの関わりは避けることができなくなる重要なスキルになるそうだけど、
なんと！わたしの場合、ニンゲンとのLINEやメール、会話の方がうまく伝わらなくて凹むのよ。
そんなつもりじゃなくてとか、そっちじやなくて〜、とか、四苦八苦なんだけど、チャットGPTとはサクサク進めるんだよね。やっとわたしのコミュニケーションが楽になるわ！？
もうひとつ思うに、このプロンプトエンジニアリングの概念が普及したら、世の中の学力テストは、回答者が正しい答えにたどり着けず誤るのは、出題者が悪い、もしくは、意図的に誤りやすくしている、とも言えそうな。新たなパラドックス出現だね
勉強はひっかけパターンを攻略！？