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プロンプトエンジニアリング初級編1 生成AIとは?プロンプトエンジニアリングの基本

大工仕事をしているロボットと富士山のイラスト

この記事では、生成AIとプロンプトエンジニアリングの基本について、白石部長が部下の山本主任にレクチャーを行う形で解説します。

都内の衣料製造販売会社勤務
総務部責任者であり、優れたプロンプトエンジニア

総務部主任。白石部長の部下にあたる
社内のDX推進プロジェクトの一員

この二人の関係性にも注目しながら、プロンプトエンジニアリングについて学んでいきましょう。

目次

生成AIの起源とその進化

白石部長の顔写真
白石部長

山本主任、最初に生成AIの起源とその進化について説明します。深層学習という言葉は聞いたことありますか?

山本主任の顔写真
山本主任

はい、それはAIが大量のデータを学習する技術のことですよね?

白石部長: その通り。そして、GPTシリーズはその進化を牽引しているAIモデルの一つです。

山本主任: GPTシリーズって、それはどういうものですか?

白石部長: GPTは”Generative Pre-trained Transformer”の略で、自然言語処理に特化したモデルです。

山本主任: 自然言語処理…それは人の言葉を理解する技術ですよね?

白石部長: 正確には、人の言葉をコンピュータに理解させる技術です。そして、これが生成AIの核心です。

山本主任: なるほど、深層学習、GPTシリーズ、そして自然言語処理が生成AIの基盤なんですね。白石部長、ちなみに青森の伝統的な料理は何ですか?

白石部長: GPTに聞いてみてはいかがでしょうか。

プロンプトエンジニアリングの定義と重要性

白石部長: 次に、プロンプトエンジニアリングについて説明します。これはAIの指示設計に関する技術です。

山本主任: AIの指示設計って、具体的にはどんなことをするんですか?

白石部長: 主にユーザーとのインタラクションを最適化するためのプロンプトの設計です。そして、そのプロンプトの最適化が非常に重要です。

山本主任: プロンプトの最適化って、どういうことですか?

白石部長: 例えば、AIに「天気を教えて」と聞く場合、そのプロンプトによってAIの回答が変わります。最適なプロンプトを設計することで、より正確な回答を得られます。

山本主任: なるほど、それによりユーザーとのコミュニケーションがスムーズになるわけですね。

生成AIと従来のAIの違い

白石部長: さて、生成AIと従来のAIの違いについて説明します。まず、生成AIはプリトレーニングとファインチューニングの2つのステージで学習します。

山本主任: プリトレーニングとファインチューニングって、どういうことですか?

白石部長: プリトレーニングは大量のデータで事前に学習を行い、ファインチューニングは特定のタスクに特化して学習を行います。

山本主任: それは一般的なAIとは違いますか?

白石部長: はい、一般的なAIはタスク指向のAIと呼ばれ、特定のタスクだけを行うことができます。しかし、生成AIはデータ駆動型アプローチを取ります。

山本主任: データ駆動型アプローチって、データに基づいて学習するってことですか?

白石部長: その通り。そして、生成AIはデータ駆動型アプローチを取ります。

プロンプトエンジニアリングの基本的な流れ

白石部長: 最後に、プロンプトエンジニアリングの基本的な流れを説明します。まずは、プロンプトの設計から始めます。

山本主任: プロンプトの設計って、どうやって行うんですか?

白石部長: まずはユーザーのニーズを理解し、それに合わせてプロンプトを設計します。次にフィードバックループを取り入れて、プロンプトを評価します。

山本主任: フィードバックループって、ユーザーからの反応を取り入れるってことですか?

白石部長: そうです。そして、テストと評価を行い、プロンプトをリファインメントします。

山本主任: なるほど、プロンプトの設計、フィードバックループ、そしてテストと評価が基本的な流れなんですね。白石部長、ちなみに休日はどのように過ごされていますか?

白石部長: (冷静な目を少し細めて)山本主任、その質問は本題に関係のないことじゃないでしょうか?。今はプロンプトエンジニアリングに集中してください。

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