- プロンプトエンジニアリングは、大規模言語モデルとのコミュニケーション手法で、人間が自然言語で指示や質問を書き、モデルを制御すること。
- コーディングの経験は必要ないため、編集部の従業員もデータサイエンティストやエンジニアと連携し、プロンプトエンジニアリングの一翼を担うことができる。
- プロンプトの作成にかかる作業を考えると、テストされたプロンプト、出力例、どのプロンプトがもっとも優れているかを判断するための採点基準を保存することが重要である。
ニュースルームのリーダーたちとジェネレーティブAIの実験について話していると、「プロンプトエンジニアリング」という新しい言葉が出てきました。
専門的に聞こえますが、プロンプトエンジニアリングはプロンプトデザイン、プロンプトコンストラクションとも呼ばれ、大規模言語モデル（LLM）、つまりジェネレーティブAIに力を与える大規模データセットで事前に訓練されたシステムとコミュニケーションを取るための主な方法です。
特にチャットボットやクイズを開発するパブリッシャーにとっては、LLMとのやりとりのほとんどにプロンプトエンジニアリングが必要になります。また多くの場合、LLMのプログラミングは、オープンAI（OpenAI）のジェネレーティブAIチャットボットであるChatGPTのようなチャットインターフェースで行われます。
――プロンプトエンジニアリングとは？
ソフトウェアをプログラミングする伝統的な形態は、コンピューターコードを書くことです。リアルタイム情報システムを手掛けるアプライドXL（Applied XL）の共同創業者で、コンピュータージャーナリストでもあるフランチェスコ・マルコーニ氏によれば、LLMの場合、プログラミングは命令、つまりプロンプトを書くという形になります。
一方で米ノースウェスタン大学の教授で、コンピュテーショナル・ジャーナリズム・ラボ（Computational Journalism Lab）のディレクターを務めるニコラス・ディコポロウス氏によれば、プロンプトはモデルが「実行すべきタスク」と「出力として生成すべきもの」を記述することで、モデルを指示し、制御するために使われるものです。記述はすべて、人間の言葉である自然言語を用います。
プロンプトエンジニアリングにおける真のスキルは、LLMから望み通りの出力を引き出すプロンプトを書くことであり、たとえば、パブリッシャーのアーカイブで訓練することが可能です。また、特定のオーディエンスに向けて、特定のトーンで出力するよう指示することもできます。出力の質はプロンプトと同等にしかなりません。
たとえば、独自のチャットボットを開発したパブリッシャーは、自前のコンテンツのみで訓練したモデルを使用しています。その個性はプロンプトエンジニアリングによって決まり、プロンプトエンジニアリングではモデルがどのようなトーンで出力すべきかを指示します。
インサイダー（Insider）のCTOであるハリー・ホープ氏は、「AIの仕組みは、デジタル頭脳のようなものをコーディングすることだ」と話し、「基本的にコンピュータープログラムを訓練し、人の脳が学習するのとほぼ同じように学習させることができる。私にとってこれは、衝撃的なことだ」と続けます。
ただし、本物の脳と同じく、AIモデルがどのように機能するかを判断するのは難しいとホープ氏は述べており、「つまり、AIモデルとのやりとりはもう少し試行錯誤が必要だ。どのように機能しているのかよくわかっていないため、数学というより生物学のような感じがしている。だからこそ、私たちはプロンプトを通じて話し掛け、その結果を観察するのだ。そして、システムに入力したさまざまなものが、どのように出力されるかを測定することができる」と言います。
――誰がプロンプトをつくるのですか？
LLMとのコミュニケーションにコーディングの経験は必要ないため、編集部の従業員もデータサイエンティストやエンジニアと連携し、プロンプトエンジニアリングの一翼を担います。ほとんどの場合、パブリッシャーはこの仕事に特化した人材をまだ採用していません。ジャーナリストは本質的に質問を得意とするため、プロンプトデザインに参加するのは理にかなっている、とマルコーニ氏は話します。
しかし、プロンプトの作成には時間がかかります。「多くの場合、何度も繰り返し、洗練させていき、自分のアイデアを表現するさまざまな方法を試し、モデルにしてほしいことを理解させる必要がある」とディコポロウス氏は述べています。［続きを読む］
The post Q&A： プロンプトエンジニアリング とは？―大規模言語モデルとコミュニケーションを取るための手段 appeared first on DIGIDAY［日本版］.
Source: New feed
