Prompt Engineeringは、言語モデルと自然言語処理システムの開発と最適化に焦点を当てたテクノロジー分野の新興分野です。 即応性のあるエンジニアの需要が高まるにつれ、多くの人がこの分野でのキャリアを追求することに興味を持っています。 プロンプト エンジニアになることを検討している場合は、プロンプト エンジニアリングとはどのようなものなのか、またこの役割で優れているために必要なスキルと知識をどこで学べるのかを理解することが不可欠です。以下の記事を読んで明確に理解してください。
1. Prompt Engineering とは何ですか?
プロンプト エンジニアリングは、モデルをよりよく理解して目的の出力を生成するように導く入力プロンプトを作成することによって、ChatGPT などの言語モデルの出力を最適化するプロセスです。 これには、正確な質問を作成し、明確な指示を提供し、言語モデルに特定の役割を割り当てることが含まれ、ブログのトピック、製品の説明、ドキュメントのコーディングなどの出力を効率的に生成できるようになります。
本質的に、プロンプト エンジニアリングは人間の意図と機械が生成したコンテンツの間の重要なリンクとして機能し、言語モデルがユーザーの要件を効果的に満たすことを保証します。
Prompt Engineering とは何ですか?
プロモーション エンジニアリングの詳細については、こちらをご覧ください。
参照情報: https://plaza.rakuten.co.jp/miichisoft/diary/202401180001/
2. プロンプトエンジニアって何をするの？
AI (人工知能) プロンプト エンジニアまたは LLM (大規模言語モデル) プロンプト エンジニアとも呼ばれるプロンプト エンジニアは、生成 AI の分野で極めて重要な役割を果たします。 この新興の専門職は、マーケティングや広告、教育、金融、人事、ヘルスケアなど、さまざまな業界にわたって関連性を示しています。
プロンプトエンジニアとしてのあなたの責任には以下が含まれます。
- AI を作成すると、言語モデルから目的の出力を引き出すことが求められます。
- AI システムによって生成された出力をテストおよび分析するために、さまざまなプロンプトを試します。
- プロンプトとその結果として生じる出力に関連する倫理的影響、文化的配慮、公平性、偏見を考慮します。
- 判断力を利用して AI が生成した出力の欠陥を特定し、結果を最適化するためにプロンプトを調整します。
追加の義務には以下が含まれる場合があります。
- AI プロンプトをアプリケーションやソフトウェアに統合して、複雑なタスクや反復的なタスクを自動化します。
- 部門を超えたチームと協力して、AI 機能を活用した製品を開発します。
- AI チャットボットを組織のワークフローに組み込みます。
- AI システムのパフォーマンスを監視して、その効率と有効性を確保します。
本質的に、プロンプト エンジニアは、AI システムが人間のニーズや倫理的考慮事項に沿った出力を生成するようにガイドするプロンプトを作成することで、言語モデルの開発と最適化の先頭に立ちます。
3. プロンプトエンジニアになる方法: 5 ステップ
プロンプトエンジニアとしてのキャリアを追求することに興味がある場合、この分野に参入し、キャリア目標を達成するために実行できる具体的な手順があります。 重要な手順の内訳は次のとおりです。
即戦力エンジニアになる方法: 5 ステップ
3.1. エンジニアとしてのキャリア目標
プロンプトエンジニアになるための旅に乗り出す前に、時間をかけて自分のキャリアへの願望と目標について考えてみましょう。 これらには、プロンプト エンジニアリングを現在の役割に統合すること、プロンプト エンジニアリングを使用して起業家精神を強化すること、社内のプロンプト エンジニアとしての地位を確保すること、または AI 言語モデル テクノロジーの進歩に貢献するためにプロンプト エンジニアリング スキルを習得することが含まれる場合があります。 AI テクノロジーのトレンドを常に把握し、企業が目的のために AI をどのように活用しているかを理解することは、キャリアの目標を業界の発展と一致させるのに役立ちます。
3.2. エンジニアリング資格を迅速に取得
プロンプトエンジニアリングの分野での雇用適性を高めるために、関連する資格の取得を検討してください。 これには、コンピューター サイエンス、データ サイエンス、エンジニアリング、または関連分野の学士号の取得が含まれる場合があります。 さらに、Blockchain Council などの組織が提供するプロンプト エンジニアリングの認定資格を取得することで、専門能力の開発と最新技術の熟練度への取り組みを証明できます。 プロンプト エンジニアリング コースに登録すると、経験豊富なインストラクターの指導の下で体系的な学習と貴重なスキルを得ることができます。
3.3. プロンプトエンジニアリングスキルの構築
この分野で成功するには、プロンプトエンジニアリング スキルを構築することが不可欠です。 プロンプト エンジニアリングの多面的な性質には、創造性、テクノロジーの習熟度、人間心理の深い理解など、多様なスキル セットが必要です。 プロンプト エンジニアリングの重要な特性の 1 つは、継続的な学習とスキル開発に熱心に取り組んでいる限り、技術的および非技術的の両方のさまざまなキャリア背景を持つ個人を引き付ける能力です。
業界で求められる必須スキルを確実に習得し磨くには、雇用主が求める特定の資格や能力に常に注意を払うことが重要です。 実際のアプローチには、LinkedIn、Glassdoor、Indeed、ZipRecruiter などの人気のキャリア プラットフォームで、即時エンジニアリングの職務内容を調査することが含まれます。 これらの求人情報で繰り返し強調されているスキルや資格を注意深く調べることで、スキル開発の過程で優先すべき需要の高いスキルを特定できます。
プロンプトエンジニアリング スキルの開発に関しては、重点を置くいくつかの特定の領域を詳しく掘り下げてみましょう。
3.3.1. ライティングスキル
ライティングに習熟していれば、言語モデルとユーザーの両方の心に響く、明確で自然な響きのプロンプトを確実に作成できます。 会話調のトーンを使用してコマンドや質問を作成する練習をし、インタラクティブなセッションを通じてプロンプトを調整して、より良い出力を生成するように AI モデルを教えます。 たとえば、フォローアップ プロンプトの文言や構造を操作して精度を高めたり、特定の応答を引き出すための指示を指定したりできます。 有名な著者が使用するスタイルや、大手企業の独特のブランド ボイスなど、多様な文章スタイルに慣れることは非常に貴重です。 さらに、特定のブランドの声のスタイルでコンテンツを生成するなど、特定のスタイルを模倣するように言語モデルをプロンプトすると、プロンプト エンジニアリングのためのライティング スキルをさらに磨くことができます。
3.3.2. さまざまな言語モデルに関する知識
ChatGPT-3.5、ChatGPT-4、Google の Bard、Microsoft の Bing Chat などの言語モデルの急増に伴い、さまざまな言語モデルを活用するための熟達した知識が不可欠になっています。 これには、各言語モデルのニュアンスを理解し、その機能を最大限に活用し、さまざまなプロジェクトやユースケースに最適なモデルを推奨できることが含まれます。
さまざまな言語モデルに関する知識
3.3.3. 促すテクニック
さまざまなプロンプト手法のスキルを習得することが重要です。 これには、ゼロショット プロンプト、少数ショット プロンプト、思考連鎖プロンプト、および知識生成プロンプトの習熟度が含まれ、それぞれが言語モデルをガイドして目的の出力を生成する特定の目的を果たします。
3.3.4. コンテキストとユーザーを理解する
言語モデルが正確な結果を生み出すようにガイドするために、コンテキスト情報をプロンプトに組み込むことが重要です。 これには、状況の詳細とユーザーの要件を理解し、ユーザーのニーズとエクスペリエンスに共感できるプロンプトを作成することが含まれます。
3.3.5. 機械学習の専門知識
機械学習の熟練度は、プロンプトエンジニアリング作業に大きなメリットをもたらします。 これにより、ユーザーの行動を予測し、ユーザー中心のコンテンツを生成するためのプロンプトを調整し、それに応じてプロンプトを調整するユーザーのニーズを理解できるようになります。
3.3.6. データ分析
効果的なプロンプト エンジニアはデータ分析を活用して、プロンプトのパフォーマンスとコンテンツ生成を強化します。 データ分析の重要な用途には、出力に関するユーザー フィードバックの収集と評価が含まれ、これにより、エンジニアが迅速な有効性を評価し、必要な調整を行えるようになります。 さらに、データ分析は、トレンドのトピックやコンテンツのギャップを特定するのに役立ち、新しい関連性の高いコンテンツの作成を促進します。
3.3.7. 主題に関する専門知識
プロンプト エンジニアリングでは、主題に関する専門知識を備えているため、プロンプト エンジニアは専門分野内のユーザーに対応できます。 この専門知識により、言語モデルをガイドして特定のユーザー グループを対象としたコンテンツを生成する、カスタマイズされたプロンプトの作成が可能になります。 たとえば、乗馬などのニッチな分野での専門的な経験を活用することで、プロンプト エンジニアは、その分野の愛好家にとって関連性が高く、魅力的なコンテンツを引き出すプロンプトを作成できるようになります。
3.4. プロンプトエンジニアリング経験を得る
このキャリアパスの初期段階では、自主的に機会を創出することが、プロンプトエンジニアリングにおける貴重な経験を積むための信頼できるアプローチであり、個人が自分のスキルを磨き、現実世界の課題に立ち向かうことができるようになります。 プロンプト エンジニアリングの取り組みを開始するには、次の戦略を検討してください。
- さまざまな AI 言語モデルの活用を実践して、さまざまなテクノロジーの応用における包括的な理解と熟練度を獲得します。
- チャットボットの開発や、ユーザーの症状に基づいて医療指導を提供するヘルスケア アプリケーションなど、特定の業界向けのツールの設計など、プロンプトエンジニアリングを伴う個人プロジェクトを引き受けます。
- 現在のマネージャーまたはスーパーバイザーと協力して、既存の役割内でのプロンプト エンジニアリングの応用可能性を探り、実践的な環境でスキルを応用して強化する機会を作ります。
エンジニアリング、ソフトウェア開発、コーディングの経験により、即時エンジニアリングのポジションへの適性が強化されることを認識してください。
3.5. プロンプトエンジニアリングの仕事に応募する
希望する業界内でプロンプトエンジニアリングの機会を得るために就職活動を開始してください。 さまざまな求人を探す場合は、応募書類を最適化してください。
- 履歴書を更新して、プロンプト エンジニアリングにおけるスキル、資格、実務経験に焦点を当てます。
- 各求人応募に記載されている特定の要件と期待に合わせてカバーレターを調整します。
- ポートフォリオまたは Web サイトを作成して、プロンプトエンジニアリング プロジェクトを紹介し、自分の能力とスキルの実践的な応用を確認します。
- LinkedIn プロフィールを強化して、プロンプト エンジニアリングにおけるあなたの熟練度や専門知識を反映し、潜在的な雇用主にあなたの専門ブランドと資格を効果的に提示します。
4. Prompt Engineeringをどこで学びますか?
プロンプトエンジニアリング教育およびトレーニング プログラムが、さまざまな機関やオンライン プラットフォームによって提供されています。 プロンプトエンジニアリングを学ぶことができるいくつかの道を次に示します。
Prompt Engineeringをどこで学びますか?
4.1. 学術機関
多くの大学や単科大学は、自然言語処理、計算言語学、AI、機械学習の学位プログラム、コース、専門コースを提供しており、カリキュラムの中核要素としてプロンプト エンジニアリングをカバーしています。
4.2. オンライン学習プラットフォーム
Coursera、Udacity、edX などの Web サイトは、自然言語処理、AI、会話型 AI のコースと専門分野を提供しており、そこではプロンプトエンジニアリングの概念、技術、アプリケーションについて学ぶことができます。
4.3. 業界のワークショップとカンファレンス
AI、言語テクノロジー、会話型インターフェイスに焦点を当てたワークショップ、セミナー、業界イベントに参加して、プロンプトエンジニアリングの最新の開発状況を常に把握し、その分野の専門家とネットワークを築きましょう。
4.4. 自習と研究
関連するリソース、研究論文、オンライン チュートリアルを調べて、プロンプト エンジニアリングの概念、方法論、ベスト プラクティスについての理解を深めます。
4.5. 専門的なトレーニング プログラム
プロンプト エンジニアリング、会話型 AI、自然言語理解における実践的な指導と実践的なスキル開発を提供する、専門的なトレーニング プログラムまたはブート キャンプを探します。
5. よくある質問
プロンプトエンジニアリングに不可欠なプログラミング言語は何ですか?
AI アプリケーションでプロンプト システムを実装および最適化するには、Python、Java、JavaScript などのプログラミング言語の習熟度が非常に重要です。 さらに、TensorFlow、PyTorch、spaCy などの自然言語処理、機械学習、AI 開発用のライブラリやフレームワークに精通していると、プロンプト エンジニアとしての能力を高めることができます。
言語学または言語研究の背景を持って、プロンプト エンジニアリングのキャリアを追求することはできますか?
もちろんです！ 言語学または言語研究の背景は、プロンプト エンジニアリングにおけるキャリアの強力な基盤となります。 言語構造、意味論、談話分析に関する専門知識は、人間のコミュニケーションや文脈のニュアンスを捉える効果的なプロンプトを設計する際に役立ちます。
プロンプトエンジニアリングにおける主な課題は何ですか?
プロンプト エンジニアリングにおける主な課題には、ユーザーの意図を正確に解釈するプロンプトの設計、多様な言語パターンや文化的差異への適応、プロンプト コンテンツの偏見と敏感さへの対処、プロンプト主導のインタラクションにおける AI テクノロジーの倫理的使用の確保などが含まれます。
6. 結論
プロンプト エンジニアリングは、人工知能、自然言語処理、ユーザー エクスペリエンス デザインの交差点に位置する刺激的で学際的な分野です。 AI を活用した会話型インターフェイスの需要がさまざまな業界で高まり続けるにつれ、人間とコンピューターのインタラクションの未来を形作る上で、プロンプトエンジニアの役割がますます重要になっています。
このガイドで概説されている 5 つのステップ (キャリア目標の検討、資格の取得、スキルの構築、経験の獲得、仕事への応募) に従うことで、意欲的な即戦力エンジニアは、このダイナミックで急速に進化する領域でやりがいと影響力のあるキャリアへの道を切り開くことができます。 プロンプトエンジニアリング原則の強力な基盤と、継続的な学習とイノベーションを組み合わせることで、個人は AI テクノロジーの進歩に貢献し、世界中のユーザーにとってより直観的で魅力的なエクスペリエンスを生み出すことができます。
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