LLMのプロンプトエンジニアリング ―GitHub Copilotを生んだ開発者が教える生成AIアプリケーション開発

はじめに

OpenAIが2019年初頭にGPT-2を発表してからというもの、大規模言語モデル（LLM）は私たちの世界を急速に変えています。2019年には、プログラミングの際に何か技術的な疑問がある場合、インターネットを検索して答えを探していたものです。そして多くの場合、答えはインターネットにはなく、誰かが答えてくれるかもしれないという、おそらく無駄な期待を抱き、どこかしらのQ&Aフォーラムに投稿するほかありませんでした。しかし今日では、作業の流れを中断せず、LLMアシスタントに作業中のコードについて直接コメントを求めるだけで済みます。さらに、アシスタントが自分の仕様に合わせてコードを書くペアプログラミングセッションに参加することさえできます。これはソフトウェアエンジニアリングの分野に限った話ではなく、他に名前を挙げられるようなほとんどすべての分野で同様の大変革が起こりつつあります。

この革命が起きている理由は、LLMが本当に革命的な技術であり、以前は人間のインタラクションによってしか実現できなかったことをソフトウェアで実現できるようにするからです。LLMは、コンテンツの生成、質問応答、自然言語テキストからの表形式データの抽出、テキストの要約、ドキュメント分類、翻訳、（原則として）テキストに関してあなたが行えるほぼすべてのことを行うことができます。しかも、LLMはそれを格段に高速に実行し、休憩のために途中で中断することもありません。

起業家にとっては、LLMにより考えうるすべての分野で無限の機会の扉が開かれます。しかし、こうした機会の利用には、事前に準備が必要です。読者がLLMを理解し、プロンプトエンジニアリングを通じてLLMと対話し、ユーザー、勤務先、自分自身に価値をもたらすアプリケーションの構築するための道しるべとなるのが本書です。 ...