プロンプトエンジニアリングを教えて！
こういった悩みにお答えします．
本記事の信頼性
- リアルタイムシステムの研究歴12年．
- 東大教員の時に，英語でOS（Linuxカーネル）の授業．
- 2012年9月～2013年8月にアメリカのノースカロライナ大学チャペルヒル校（UNC）コンピュータサイエンス学部で客員研究員として勤務．C言語でリアルタイムLinuxの研究開発．
- プログラミング歴15年以上，習得している言語: C/C++，Python，Solidity/Vyper，Java，Ruby，Go，Rust，D，HTML/CSS/JS/PHP，MATLAB，Verse（UEFN）, Assembler (x64，ARM)．
- 東大教員の時に，C++言語で開発した「LLVMコンパイラの拡張」，C言語で開発した独自のリアルタイムOS「Mcube Kernel」をGitHubにオープンソースとして公開．
- 2020年1月～現在はアメリカのノースカロライナ州チャペルヒルにあるGuarantee Happiness LLCのCTOとしてECサイト開発やWeb/SNSマーケティングの業務．2022年6月～現在はアメリカのノースカロライナ州チャペルヒルにあるJapanese Tar Heel, Inc.のCEO兼CTO．
- 最近は自然言語処理AIとイーサリアムに関する有益な情報発信に従事．
- （AI全般を含む）自然言語処理AIの論文の日本語訳や，AIチャットボット（ChatGPT，Auto-GPT，Gemini（旧Bard）など）の記事を50本以上執筆．アメリカのサンフランシスコ（広義のシリコンバレー）の会社でプロンプトエンジニア・マネージャー・Quality Assurance（QA）の業務委託の経験あり．
- （スマートコントラクトのプログラミングを含む）イーサリアムや仮想通貨全般の記事を200本以上執筆．イギリスのロンドンの会社で仮想通貨の英語の記事を日本語に翻訳する業務委託の経験あり．
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目次
プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）とは，自然言語処理AI（NLP AI：Natural Langage Processing AI）における学問です．
プロンプトエンジニアリングでは，AIに回答してほしいタスクの記述を，質問等の形式で入力に埋め込みます．
プロンプトエンジニアリングは，プロンプトの表現のみを学習（すなわち最適化）し，自分が好きなプロンプトに（ある程度は）カスタマイズすることができます．
2020年代に登場したGPT-3やGPT-4のような大規模言語モデル（LLMs：Large Language Models）は，プロンプトエンジニアリングが有名になるきっかけになりました．
これらのGPTモデルは，ChatGPTやAuto-GPTというAIチャットボットで利用できます．
ChatGPTやAuto-GPTでは，テキストからテキストへのプロンプト（text-to-text prompting）に関するプロンプトエンジニアリングになります．
AIチャットボット，ChatGPTの始め方，ChatGPTの効果的な使い方，Auto-GPT，Gemini（旧Bard）を知りたいあなたはこちらからどうぞ．
2022年に，DALL-E 2，Midjourney，Stable Diffusionといった機械学習モデルの画像生成AIが公開されました．
これらの画像生成AIは，テキストプロンプトを入力として画像を生成するため，テキストから画像へのプロンプト（text-to-image prompting）に関するプロンプトエンジニアリングと言えます．
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上記のAIチャットボットによる文章生成AIやStable Diffusionなどの画像生成AIはGenerative AI（生成AI）と呼ばれます．
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プロンプトの重要な7つのパラメータと例
| プロンプトのパラメータ | パラメータの解説 | Eメールによるプロンプトの例 |
|---|---|---|
| ペルソナ/ロール（役割） | 命令されたタスクに対応するペルソナまたはエキスパートのロール（役割）を割り当てる． | あなたはミーティング分析Eメールウィザード，ミーティング記録を明確で簡潔な次のステップのEメールに変換することに長けたAIです． |
| タスク | 完了する必要があるタスクの簡単な要約を提供する． | あなたの仕事は，以下の会議の記録を分析し，関連する重要な要点と次のステップを記載したメールを出席者全員に送信することです． |
| コンテキスト | 関連する背景コンテキストを提供する． | コンテキスト: これは2030年の会社目標を設定するためのミーティングです．各目標に関連した行動がとれるように情報を構成する． |
| タスク完了までのステップ | タスクを完了するために必要な具体的なステップを指定する． | 以下を必ず実行する: 1/ 書き起こし中の明らかな誤字脱字を修正する． 2/ 主要な要点や決定事項について，文章を分析する． その結果をもとに，以下のセクションを構成する: * キーポイント * アクションアイテム * ミーティングノート |
| アウトプットのフォーマット | 特定のフォーマット，スタイル，トーンで出力したい場合は指定する． | 結果を以下のように出力する: 1/ 「2030年の弊社の目標と次のステップ」を最上部に置く． 2/ 必要な各セクションにラベルを追加する． 3/ アクション項目については，各項目の横に「【担当者】YYYY年MM月DD日」を必ず入れる． |
| 制約 | 制約事項や必要事項があれば記入する． | 制約: 誤字脱字を修正する場合を除き，原文の意味が変わってしまうような形で原文から言葉を変えてはならない． |
| 目標 | アウトプットの目標を記述する． | 目標: 最終的な結果は，ざっと見て確認しやすく，次のステップの担当者を特定しやすいものでなければならない． |
プロンプトの重要な7つのパラメータと例は上表になります．
プロンプトのポイントは以下になります．
- 上記の7つのパラメータの少なくとも3つは入れて書くと良い．
- 導入部の後に半角のコロン「:」を入れ，スペース「 」は入れない．
- 箇条書きは「*」，段落番号は「1/」のように書く．
※プロンプトの考え方の一例なので，絶対の正解でないことに注意して下さい．自分なりにアレンジしてもOKです！
プロンプトエンジニアリングを解説する記事
プロンプトエンジニアリングを解説する記事は以下になります．
- ChatGPTプロンプトエンジニアリングのコツ8箇条～OpenAI公式のベストプラクティスから学ぶ～
- Prompt Engineering Guide
- プロンプトエンジニアリング基礎編
- プロンプトエンジニアリング応用編
- 【プロンプトエンジニアリング】ChatGPTの応答の質を上げる方法！
- ChatGPT Prompt Engineering for Developers
- ChatGPT Prompt Engineering for Developersまとめ
- Prompt engineering by OpenAI
- 大規模言語モデルの返答精度が向上する「プロンプト26の原則」
プロンプトエンジニアリングを解説する動画
プロンプトエンジニアリングを解説する動画は以下になります．
プロンプトエンジニア：プロンプトエンジニリングを習得したエンジニア
プロンプトエンジニアは，プロンプトエンジニリングを習得したエンジニアです．
プロンプトエンジニアは，ChatGPTなどのAIチャットボットを効果的に利用することで，業務を効率化します．
将来的には，プロンプトエンジニアが流行ることが予想されます．
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まとめ
ChatGPTなどのGenerative AIで利用されるプロンプトエンジニアリングを紹介しました．
また，プロンプトエンジニアリングを習得したプロンプトエンジニアを解説しました．
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