AI支援プログラミング

第3章. プロンプトエンジニアリング

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

プロンプト・エンジニアリングは、機械学習と自然言語処理のサブフィールド（ ）であり、コンピュータが人間の言語を理解し解釈できるようにするための研究である。主な目標は、大規模な言語モデル（人間のような言語レスポンスを処理・生成するように設計された洗練されたAIシステム）に対して、 、我々が求めている答えを生成するように適切な方法で会話する方法を見つけ出すことである。

こんな風に考えてみよう：誰かにアドバイスを求めるとき、その背景を少し説明し、自分が何を必要としているのかをはっきりさせなければならないだろう？LLMもそれと同じだ。質問やプロンプトを慎重に作らなければならない。時には、LLMがあなたの求めていることを理解できるように、質問の中にヒントや余分な情報を入れることもあるだろう。

これは、単発の質問をするだけではない。LLMと会話をするようなもので、何度もやり取りをし、必要な情報が得られるまで質問を微調整することもある。

例えば、AI支援プログラミングツールを使ってウェブ・アプリケーションを開発するとしよう。JavaScriptでシンプルなユーザ・ログイン・システムを作成する方法を尋ねることから始める。初期化レスポンスは基本的なことをカバーしているかもしれないが、その後、より高度な機能が必要であることに気づく。そこで、より具体的なプロンプトでフォローアップし、パスワードの暗号化やデータベースへの安全な接続について質問する。AIとのインタラクションを重ねるごとにレスポンスに磨きがかかり、プロジェクト固有のニーズに合うように徐々に形づくられていく。

プロンプトエンジニアは今、最も注目されている職種である。ウィリス・タワーズワトソンのデータによると、プロンプトエンジニアの平均年収は約13万ドルだが、この数字は控えめな方かもしれない。優秀な人材を誘致するため、企業は魅力的なエクイティ・パッケージやボーナスを提供することで取引を有利にすることが多い。

この章では、プロンプト・エンジニアリングの世界を深く掘り下げ、役に立つ戦略やコツを解き明かしていく。

芸術と科学

プロンプト・エンジニアリング はアートとサイエンスのミックスだ。一方では、AIに思い通りの反応をさせるために適切な言葉や口調を選ばなければならない。会話を一定の方向に導くことだ。会話を一定の方向に導き、言葉を洗練させ、詳細でニュアンスのある返答を引き出すには、ちょっとした直感と創造的なタッチが必要だ。

そう、これは特にソフトウェア開発者にとっては厄介なことなのだ。通常、ある規則に従ってコードを書くと、うまくいくか、コンパイラが間違ったことを教えてくれる。それは論理的で予測可能なことだ。

しかし、プロンプト・エンジニアリングはどうだろう？そうでもない。もっと自由で予測不可能なものだ。

そしてまた、プロンプト・エンジニアリングにはかなりの科学的要素もある。第2章で説明したように、AIモデルがどのように機能するのか、その勘所を理解する必要がある。創造性とともに、正確さ、予測可能性、そして結果を再現する能力も必要だ。多くの場合、これは実験し、さまざまなプロンプトを試し、結果を分析し、正しいレスポンスが得られるまで微調整することを意味する。

プロンプト・エンジニアリングでは、毎回うまくいく魔法のような解決策は発見できない。確かに、プロンプト・エンジニアリングのすべての「秘密」を持っていると主張するコース、ビデオ、本はたくさんある。しかし、それらを鵜呑みにすると、がっかりするかもしれない。 ...