挙げる
人工知能（AI）の分野が成長を続ける中、キュー・エンジニアリングは有望なキャリアとなっている。今日、多くの人が大規模言語モデル（LLM）と効果的に対話するスキルを身につけようと努力しています。あなたも同じ思いを持っていませんか？何から始めればいいのか、どのように進めればいいのか、お考えですか？私たちは、あなたがプロンプトエンジニアリングの専門家になるための学習パスを提供します。この包括的なガイドは、プロンプトエンジニアリングの基礎から高度なテクニックまで、段階的に習得できるように設計されています。初心者の方でも経験者の方でも、この体系的な学習パスにより、LLMをマスターするために必要な知識と実践的なスキルを身につけることができます。
中抜き
- キュープロジェクトとは何かを理解する。
- 6週間でプロンプト・エンジニアリングをマスターする方法を学ぶ。
- 毎週何を学ぶ必要があるのか、どのように練習すればいいのかを確認する。
ディレクトリ
- 第1週：キュー・エンジニアリング入門
- 第2週：プロンプト用LLMのセットアップ
- 第3週：効果的なプロンプトの書き方
- 第4週：プロンプティング・パターンを理解する
- 第5週：上級プロンプティングのヒント
- 第6週：高度なプロンプティング戦略
- 一般的な問題
第1週：キュー・エンジニアリング入門
プロンプト・エンジニアリング・ジャーニーの最初の週は、以下のトピックに焦点を当てる。
チップ・プロジェクトとは？
- NLPにおけるキューエンジニアリングの概念とその重要性を理解する。
- 効果的なプロンプトの書き方を理解し、それが言語モデリングのアウトプットに与える影響を理解する。
- キュー・エンジニアリングの歴史的背景と変遷を学ぶ。
LLMの仕組み
- LLMの基礎を探り、その仕組みを専門的でない簡単な言葉で理解しましょう。
- LLMがどのように訓練され、どのように機能するのかを、簡単な例えや例を用いて理解する。
- GPT-4o、Llama、Mistralなど、さまざまなLLMとそのユニークな特徴、応用シナリオについて学ぶ。
エンジニアリングの役割
- ティップ・エンジニア、データ・サイエンティストなどの職種に求められる職務内容と具体的なスキルを理解する。
- 実際のプロジェクトやサンプルタスクを通して、キュー・エンジニアリングの実践的な応用について学びます。
キュー・エンジニアリングの実践的応用
- 様々な業界におけるキュー・エンジニアリングの成功事例を紹介。
例職場におけるLLM：職務分類のための手がかり工学の使用に関するケーススタディ. - AIモデルのパフォーマンスに対するキューエンジニアリングの影響について議論し、AIモデルの有効性を向上させる方法を理解する。
実践
- LLMチャートMMLU-Pro、HuamnEval、Chatbot Arenaなど、様々なベンチマークについて学ぶことができます。さまざまなLLMチャートを探索し、さまざまなベンチマークにおける現在の主要モデルについて学びましょう。
例オープン-llm-リーダーボードのためのハギング・フェイス・スペースそしてLLMランキング｜人工分析 - 重要なスキルを特定し、ヒントを分析する エンジニアリングのケーススタディ仕事内容やプロフィールを見て、プロンプティング・エンジニアに求められる一般的なスキルや資格を特定することから始める。キューがどのようにデザインされ、どのような結果をもたらすかに焦点を当て、様々な産業におけるキュー・エンジニアリングの実践的な応用について調べ、まとめる。
例ケーススタディ - チップ・プロジェクトそして13の実世界ユースケースにおける生成AI主導型AIアプリケーションのインパクト.
第2週：プロンプトのための大きな言語モデルの設定
今週は、ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）をさまざまな方法でプロンプトに設定する方法を学びます。ユーザはどの方法を使っても構いません。
LLMウェブサイトから直接アクセス
- LLMのウェブ・プラットフォームを通じて、これらのモデルを直接使用する方法を学ぶことができます。
- 人気のBig Language Modellingプラットフォームのアカウント作成方法とインターフェイスの操作方法をご紹介します。
オープンソースのLLMをローカルで動かす
- オープンソースのLLM（Llama3、Mistral、Phi3など）をローカルマシン上で動作させるためのセットアッププロセスを、Hugging Faceあるいは オーラマ とmsty.appまたはOpen WebUIを使用します。
- さまざまなオープンソースLLMのハードウェアとソフトウェアの要件を理解する。
API経由のプログラマティック・アクセス
- APIアクセスにサインアップする方法を学ぶ。例えば、GPT-4o、Claude、Geminiなどのような、プラットフォームを通じてLLMにAPIアクセスを提供することや、Llama、Phi、GemmaなどのようなモデルにアクセスするためにHugging Face Inference APIを使用することなどです。
- APIキーを設定し、様々なアプリケーションに統合してプロンプトを生成する方法を学びます。
AIコンテンツラボでAPIキーを設定する
実践
- ウェブサイトからLLMにアクセスアカウントを作成し、LLMのウェブサイトで直接プロンプトを作成してみてください。
- オープンソースLLMをローカルにセットアップするガイドに従って、ローカルのオープンソースLLMをダウンロード、インストール、設定し、様々なプロンプトを使ってテストしてください。
- APIキーの登録OpenAIのようなプロバイダーからAPIキーを取得するプロセスを完了し、そのキーを使ってプロンプトを生成する簡単なスクリプトを書く。
第3週：効果的なプロンプトの書き方
今週は、言語モデルを効果的にブートストラップするための様々なヒント・タイプを作成する方法を、明確なコマンド、例、反復、デリミター、構造化フォーマット、温度パラメーターに焦点を当てて学びます。
明確で具体的な指示を書く
- モデルが望ましい出力を生成するよう導く、明確で具体的な指示の書き方を学ぶ。
- 曖昧さを避け、回答の正確性を高めるために、明確さと具体性の重要性を理解する。
具体的な使用例
- プロンプトに具体例を用いてコンテキストを提供し、モデル出力の妥当性を向上させるテクニックを学びます。
- 期待される形式や回答タイプを例で示す方法を学ぶ。
キューを変換し、反復する
- アウトプットの質を向上させるために、キューを変換し、反復することの利点を探る。
- プロンプトを少し変えるだけで、結果が大きく改善することを学ぶ。
区切り文字の使用
- プロンプトでセパレータを効果的に使用して、異なるセクションや入力タイプを区切る方法を学びます。
- セパレーターを使用した例で、プロンプトの構成と読みやすさを高める方法を学びます。
構造化出力フォーマットの指定
- 応答の一貫性と整理を確実にするために、プロンプトで構造化された出力形式を指定することの重要性を理解する。
- 期待される出力形式を明確に定義するテクニックを学ぶ。
動作温度パラメーター
- 言語モデリングにおける温度パラメータの概念と、それが出力の創造性とランダム性にどのように影響するかを学ぶ。
- 多様性と一貫性のバランスを見つけるために温度パラメーターを調整し、モデルの反応をコントロールする方法を学ぶ。
実践
- 明確で具体的な指示を書く明確で具体的な指示でプロンプトを作成し、明確さがモデルの出力にどのように影響するかを観察する。
- 具体的な使用例具体的な例をプロンプトに盛り込み、例を挙げた場合と挙げなかった場合のアウトプットの関連性の違いを比較する。
- キューを変換し、反復するプロンプトを変化させ、小さな変化で結果がどのように改善されるかを反復してみてください。
- 区切り文字の使用プロンプト内の異なるセクションを区切るために区切り記号を使用し、回答の構成と読みやすさに与える影響を分析する。
第4週：プロンプティング・パターンを理解する
この週では、Large Language Model (LLM)出力における一般的な問題を解決するための、再利用可能で構造化されたアプローチを提供するハイレベルなテクニックであるヒント・パターンについて学びます。
キュー・モードの概要
- LLMに効果的なキューを書くためのキューパターンの概念とその役割を理解する（例）。
- ヒント・パターンとソフトウェア工学におけるデザイン・パターンとの類似点を学び、ヒント・パターンが特定の繰り返し発生する問題に対する再利用可能な解決策を提供する。
- プロンプトモデルを探求する目的は、再利用でき、異なるシナリオに適応できるプロンプトを書くためのフレームワークを提供することによって、プロンプトエンジニアリングを容易にすることである。
入力セマンティクス
- 入力のセマンティック・カテゴリーと、LLMが提供された入力をどのように理解し処理するかについて学ぶ。
- LLMと相互作用するカスタム言語や記法を定義するMeta-Language Creationプロンプトパターンについて学ぶ。
出力のカスタマイズ
- LLMの出力を特定のニーズや形式に適合させることに焦点を当てた「出力カスタマイズ」カテゴリーを理解する。
- LLMの出力が正確なテンプレートやフォーマットに従っていることを確認するために、「テンプレート」プロンプト・モードを調べる。
- LLMが出力を生成する際に特定の役割や視点を担う「役割」キューイングモデルについて学ぶ。
誤認
- LLM出力の潜在的なエラーを検出し、解決することに焦点を当てたエラー認識カテゴリの学習。
- ファクト・チェックリスト」プロンプト・モードについてはこちらをご覧ください。
- LLMがそのアウトプットについて振り返り、潜在的なエラーや改善点を特定するよう促す「リフレクティブ」プロンプティング・モデルを探求する。
キューの最適化
- LLMに送信されるプロンプトを最適化し、プロンプトの質を確保することに重点を置いたプロンプト最適化カテゴリーについて学ぶ。
- LLMがユーザーの質問を最適化し、より正確な回答を導き出す「質問最適化」プロンプトモデルについてご紹介します。
- LLMがタスクを完了したり、問題を解決したりするための複数の方法を提供することを確実にするために、代替アプローチのプロンプトモデルを探求する。
インタラクションとコンテキスト・コントロール
- インタラクションのカテゴリーを理解することで、ユーザーとLLMの間のインタラクションのダイナミクスが強化され、対話がより魅力的で効果的なものになる。
- LLMが質問をして対話をリードする「逆インタラクション」のプロンプティング・モデルを学ぶ。
- 対話における文脈情報の維持・管理に焦点を当て、文脈制御カテゴリーについて学ぶ。
- 継続的な対話の一貫性と関連性を確保するために、「Context Manager」プロンプトモデルを探求する。
エクササイズ
- さまざまなキュー・パターンを探る様々なキューイングパターンを検討し、LLMのアウトプットにおいて繰り返し起こる特定の問題にどのように対処するかを理解する。
- 手がかりパターンの分析例キュー・パターンの実際の使用例を調べ、具体的な目標や結果を達成する方法を理解する。
- キューイング・パターンの識別と分類例題の中にある様々なキューパターンを認識し、適切なカテゴリーに分類する練習をする。
- 複数のキュー・モードを組み合わせる複数のキューイングモードを組み合わせることで、より複雑なキューイングの問題に対処し、全体的な出力を向上させる方法を探ります。
第5週：上級プロンプティング・テクニック
今週は、プロンプトの効果をさらに高め、洗練されたものにするための高度なプロンプト・テクニックについて掘り下げていきます。以下はその例です。
Nショット・チップ
- モデルの反応を導くために、0、1、またはそれ以上の例（Nショット）を提供するNショットのヒントを学ぶ。
- コンテキストと事例を提供することで、Nショットのヒントがどのようにモデル出力の精度と妥当性を向上させるかを学びます。
思考連鎖
- 思考連鎖（COT）のテクニックを探究し、ガイド付きモデルを通して、問題について段階的に推論する。
- このメソッドが、より首尾一貫した、論理的に一貫性のあるアウトプットを生み出すのにどのように役立つかを学ぶ。
自己撞着性
- 自己無撞着法を理解するには、モデルに複数の解を生成させ、最も無撞着な解を選択する必要がある。
- このテクニックが、生成された回答の信頼性と精度をどのように向上させるかをご覧ください。
思想樹
- シンキングツリー技法について学ぶことは、与えられた問題に対して複数の道筋と潜在的な結果を検討することをモデルに促す。
- この枝分かれする思考プロセスを促進し、意思決定スキルを向上させるためのキューの組み立て方を学ぶ。
マインドマップ
- マインドマップのアプローチを探求し、モデルが相互に結びついたアイデアや概念のネットワークを構築する。
- より包括的で多面的な対応を生み出すために、この技術をどのように活用するかを学ぶ。
エクササイズ
- Nショットのヒントそのモデルにいくつかの例（Nショット）を提供し、それが応答の関連性と精度をどのように向上させるかを観察する。
- 思考の連鎖を試す問題に対するモデルの段階的な推論を導くプロンプトを作成し、アウトプットの一貫性を分析する。
- 自己矛盾の適用モデルに問題に対する複数の解を生成させ、最も一貫性のある解を選択させることで、信頼性を向上させる。
- シンキングツリーを使う複数の経路と結果を検討し、意思決定プロセスを評価するよう、モデルに促すプロンプトを作成する。
第6週：上級キュー・デザイン戦略
今週は、言語モデルとのインタラクションのパワーと精度をさらに高めるための、高度なキュー・デザイン戦略を探る。
反応
- する 反応 モデルに「行動」と「推論」をさせることで、新しいタスクを学習し、意思決定や推論を行うテクニック。
- このアプローチを使って、よりインタラクティブで魅力的なアウトプットを生み出す方法を学びましょう。
再記述と応答プロンプト
- 再述して応答する」テクニックを理解するには、モデルに与えられた入力を再述するように促し、それから応答する。
- このアプローチによって、どのように明瞭性が向上し、同じ入力に対して複数のビューが提供されるかを学ぶ。
自己最適化
- 精度と一貫性を向上させるために、モデル自身に応答を見直して改善するよう促す「自己最適化」手法を探求する。
- 自己評価を促すことで、この手法がどのようにアウトプットの質を向上させることができるかを検証する。
反復練習のヒント
- 反復的なキューイングとフィードバックにより、モデルの出力を継続的に最適化する「反復的キューイング」アプローチを学ぶ。
- このテクニックを使って、回答の質と関連性を長期にわたって向上させる方法を学ぶ。
チェーンテクノロジー
- ベリフィケーションチェーン幻覚現象を軽減するための検証質問とその回答の使用。
- ナレッジチェーンダイナミックな知識に基づいて包括的な回答を生成するプロンプトを作成する。
- エモーショナル・チェーンプロンプトの最後に感情的な刺激を加え、モデルのパフォーマンスを高めようとする。
- 密度連鎖複数の要約を作成し、その要約は徐々に詳細になるが、長さは長くならない。
- シンボリック・チェーン複雑な環境を、凝縮された記号的空間表現を用いて、連鎖的な中間推論ステップで表現する。
実践
- リアクト・テクノロジーの導入特定の刺激に対する反応や応答をモデルに求めるプロンプトを作成し、出力のインタラクティブ性を評価する。
- 再表明と応答プロンプトの使用また、出力が明瞭で多様であるかどうかを分析する。
- アプリケーションの自己最適化正確さと一貫性を向上させるために、モデルが自分の回答を見直し、改善することを奨励するヒントを開発する。
- チェーンテクノロジーの探求様々な連鎖技法（自然言語推論連鎖、知識連鎖など）を用いて一連のキューを作成し、応答の一貫性と深さを評価する。
評決を下す
この学習パスに従うことで、誰でもキューエンジニアリングのエキスパートになることができます。これにより、効果的なヒントの設計方法や、大規模な言語モデルのパフォーマンスを最適化するための高度なテクニックの使用方法について深く理解することができます。この知識は、複雑なタスクに取り組み、モデルの出力を向上させ、AIと機械学習の成長分野に貢献することを可能にします。継続的な練習と新しいアプローチの探求により、このダイナミックでエキサイティングな分野の最前線に立つことができます。
キューエンジニアリングは、ジェネレーティブAIモデルの構築とトレーニングの中核となる部分です。包括的で完全なジェネレーティブAIキャップストーン・プログラムで、キュー・エンジニアリングとジェネレーティブAIの他のすべての側面をマスターしてください。このコースでは、AIの基礎から高度なテクニックまでをカバーし、様々なニーズに対応したジェネレーティブAIモデルの微調整を支援します。今すぐコースを見る
一般的な問題
Q1.プロンプトエンジニアリングとは何ですか？なぜ重要なのですか？
A. キュー・エンジニアリングとは、マクロ言語モデルが所望の出力を生成する際のガイドとなる入力の設計を指す。これは、AIが生成する応答の精度と関連性を向上させるために不可欠である。
Q2.ビッグ・ランゲージ・モデルを使うための一般的なツールやプラットフォームは？
A. よく使われるツールやプラットフォームには、OpenAIのGPTモデル、Hugging Face、Ollama、Llamaなどがある。 ミストラル といったオープンソースの大規模言語モデル。
Q3.初心者はどのようにキュー・エンジニアリングを学べばいいのでしょうか？
A. 初心者は、自然言語処理（NLP）とビッグランゲージモデリングの基本を理解することから始め、簡単なプロンプトで実験し、徐々にこのラーニングパスに記載されているより高度なテクニックを探求することができます。
Q4.プロンプト・エンジニアリングで働くために必要なスキルは何ですか？
A. 主なスキルは、NLPの能力、大規模な言語モデルの理解、効果的なプロンプトを設計する能力、プログラミングとAPI統合に精通していることです。
Q5.キューエンジニアリングは実戦にどのような影響を与えますか？
A. 効果的なキューエンジニアリングは、顧客サービスやコンテンツ生成からデータ分析や意思決定支援まで、さまざまな業界にわたってAIモデルのパフォーマンスを大幅に向上させることができる。
