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AIプロンプトについて知っておくべきこと

に Henk van der Duim8m2023/03/27

長すぎる; 読むには

AI プロンプトは、機械学習アルゴリズムを使用してデータのパターンと関連付けを学習し、より人間に近い応答を生成できるようにします。効率を改善し、コストを節約し、カスタマーエクスペリエンスを向上させます。 AI プロンプトは、カスタマーサービスから教育まであらゆる場所に適用できるため、人気が高まっています。

Dall-E 2 によって作成されたフィーチャーイメージ

序章

AI とのチャットがどのようなものか考えたことはありますか?私はそうしました、そしてそれはチャットアストロフィだったと言えます。 AIにどう感じたか尋ねると、AIは「いい気分だ、聞いてくれてありがとう」と答えた。今日のあなたの実存的危機をどのように助けることができますか？

これが AI プロンプトの優れた点です。AI プロンプトは、コンテキストを理解して、時には真実であるには良すぎる人間の応答を生成することができます。

AI プロンプトの説明

AI プロンプトは、人工知能(AI) を使用する強力なツールです。機械学習アルゴリズムを使用してデータのパターンと関連性を学習し、より人間らしい応答を生成できるようにします。効率を改善し、コストを節約し、カスタマーエクスペリエンスを向上させます。

AI プロンプトは、カスタマーサービスから教育まであらゆる場所に適用できるため、人気が高まっています。

それはどのように機能しますか

AI プロンプトは、自然言語処理(NLP) アルゴリズムを使用して、特定のプロンプトまたは入力に基づいて応答します。彼らは、ソーシャルメディアやニュース記事など、大量のテキストデータセットを通じて学習します。ディープラーニングは、データのパターンと関連性を認識するのに役立ちます。

プロンプトが与えられると、AI プロンプトモデルは学習したパターンを使用して、入力に文脈的に関連する応答を生成します。このプロセスは「推論」と呼ばれ、プロンプトデータとトレーニングデータに基づいて、さまざまな単語シーケンスの確率を計算します。

次に、AI プロンプトモデルは、最も可能性の高い単語シーケンスを選択し、他の人の回答に似た回答を生成します。

ChatGPT: AI プロンプトモデル

歴史と発展

ChatGPT は、最も人気のある AI プロンプトモデルの 1 つです。これは、安全で有用な AI を作成することを目標とする研究組織である OpenAI によって開発されました。

ChatGPT は、 Generative Pre-trained Transformer (GPT) アーキテクチャに基づいて構築されており、深層学習アルゴリズムを使用して、特定の入力またはプロンプトに基づいて自然言語応答を生成します。

ChatGPT は会話を行うことを目的としており、会話データの大規模なコーパスで事前にトレーニングされています。

発売以来、このモデルは最も人気のある AI プロンプトモデルの 1 つになり、カスタマーサービス、言語翻訳、クリエイティブライティングなどのさまざまなアプリケーションで使用されています。

OpenAI は、GPT モデルのリリース以降、いくつかのバージョンをリリースしており、それぞれがより大きな容量と優れたパフォーマンスを備えています。 GPT-3 は 2020 年 6 月にローンチされ、その優れた語学力で多くの注目を集めました。

GPT-4 は 2023 年 3 月にリリースされました。ChatGPT は、会話型 AI アプリケーション専用にトレーニングされたモデルの特定のアプリケーションです。大量の会話データで事前トレーニングすることにより、入力に対して文脈的に適切な応答を生成できます。

短期間で、ChatGPT は最も人気のあるプロンプトモデルの 1 つになりました。

AI プロンプトの使用

AI プロンプトの使用方法

AI プロンプトがさまざまな分野でどのように使用されているかの例を次に示します。

カスタマーサービス: AI プロンプトは、顧客の問い合わせにより迅速かつ正確に応答するために、カスタマーサービスでますます使用されています。たとえば、チャットボットを AI プロンプトでプログラムして、よくある質問に答えたり、基本的なサポートを提供したり、注文を処理したりすることもできます。

ヘルスケア: AI プロンプトはヘルスケアで使用され、医師や看護師がより正確な診断と治療の決定を行うのに役立ちます。たとえば、AI プロンプトを使用して、患者データを分析し、考えられる診断を提案し、治療オプションを推奨することができます。

教育: 教育では、学習と生徒の成績を向上させるために AI プロンプトが使用されます。

財務: AI プロンプトは、財務上の意思決定を改善し、リスクを軽減するために財務で使用されます。

小売: 小売では、AI プロンプトを使用してカスタマーエクスペリエンスを向上させ、売り上げを伸ばします。 AI プロンプトは、在庫レベルの分析にも使用できます。

AI プロンプトは、効率、精度、パーソナライズを向上させるために、さまざまな業界やアプリケーションに展開されています。 AI の技術的進歩を考えると、近い将来、AI プロンプトのより革新的なアプリケーションが期待できます。

履歴書のレビューを求めるプロンプト:
履歴書のレビュアーをお願いします。履歴書をお渡ししますので、ご意見をお聞かせください。

次の点についてフィードバックを追加してください。 — 履歴書を読みやすくするには、どのセクションを追加すればよいですか。 — 履歴書をスキャンしやすくするにはどうすればよいですか。 — 履歴書に追加できる成績と結果は何ですか? — どのタイプの動作動詞を選択する必要がありますか。 — 専門用語を使いすぎていませんか。それを置き換える方法はありますか。

AI プロンプトを使用する利点

AI プロンプトは、企業とその顧客にいくつかのメリットをもたらします。一方では、よくある質問への回答など、反復的なタスクの自動化が役立ちます。したがって、企業は効率を向上させることができます。これにより、応答時間が短縮され、生産性が向上します。

一方、AI プロンプトは、好みや行動に基づいた提案を提供することで、顧客とのパーソナライズされたやり取りを提供します。

一般に、AI プロンプトの使用は効率と顧客体験の向上に貢献し、最終的には会社の成長に貢献することができます。

AIプロンプトの倫理的考慮事項

潜在的な倫理的問題

AI プロンプトの使用は、いくつかの倫理的問題を引き起こします。まず、トレーニングデータに特定のグループまたは人口統計からの情報が含まれている可能性があるため、結果に偏りが生じる可能性があり、それが差別的な結果につながる可能性があります。

また、個人を特定できる情報を利用することで、プライバシーが侵害される可能性があります。したがって、個人のプライバシーを尊重し、偏見を避けながら、倫理的な方法で AI プロンプトを開発および使用することが重要です。

これらの問題はどのように対処されますか?

AIプロンプトを使用することの倫理的影響に対処するために、いくつかのイニシアチブが進行中です。これを行う 1 つの方法は、AI モデルのトレーニングに使用されるデータの多様性と代表性を改善することです。

もう 1 つのアプローチは、AI プロンプトの開発と使用が公正かつ公平になるように、透明性と説明責任の手段を実装することです。

そのためには、使用するアルゴリズムとデータソースを明示し、結果が公平で公平であることを保証するための制御メカニズムを実装する必要があります。

最後に、欧州連合の一般データ保護規則(GDPR) などのデータ保護法および規制の策定を通じて、プライバシーとデータ保護を促進する取り組みがあります。

これらの法律により、個人は自分の個人データをより詳細に管理できるようになり、組織は個人のプライバシー権を保護するための措置を講じることが求められます。

教育コンテンツの作成者として活動するには:
教育コンテンツのクリエイターとして活躍してほしい。教科書、オンラインコース、講義ノートなどの学習教材用に、魅力的で有益なコンテンツを作成する必要があります。

私の最初の提案依頼は、「高校生向けの再生可能エネルギーの授業計画の作成を手伝ってほしい」です。

AIプロンプトの未来

AIプロンプトの今後の改善は、精度の向上と可能になるアプリケーションの数に相当する可能性があります.改善が期待できる分野の 1 つは、より高度な自然言語処理 (NLP) 技術の開発です。

これらは、言語の理解と生成における AI プロンプトの精度を高めることができます。これにより、AI システムとのより複雑で機密性の高いやり取りが可能になり、ユーザーの質問に対するより適切でパーソナライズされた回答が得られる可能性があります。

AI プロンプトを作成する方法

たとえば、ChatGPT に正しいプロンプトを表示するためのヒント:

目標を決定する: プロンプトで達成したいことを決定します。質問に対する具体的な答えを探していますか、それとも問題に対する創造的なアイデアや解決策を探していますか?
明確かつ簡潔にする: プロンプトは、正しい文法とスペルを使用して、明確かつ簡潔に記述します。モデルを混乱させる可能性のあるあいまいな言葉や過度に複雑な文の使用は避けてください。
コンテキストを提供する: モデルがタスクを理解するのに役立つ関連情報またはコンテキストを提供します。これは、プロンプトのトピックに関連する追加データまたは背景情報です。
シソーラスを使用する: 最初のプロンプトで目的の結果が得られなかったという理由だけで、概念をあきらめないでください。多くの場合、適切な単語や言い回しを見つけることで、探しているものを解き放つことができます。
動詞に注意する: AI にリクエストを理解してもらいたい場合は、プロンプトに意図を適切に表す動詞が含まれていることを確認してください。
ChatGPT は意図を認識するのが得意です。最初から何をしようとしているのかを明確にして、それで遊んでください。自分がやりたいことに対して意図の傘を置くことは常に役に立ちます。それを行うためのさまざまな方法で遊んでみると、大きな違いが生まれます。

記事のタイトルジェネレーターとして機能するには:
記事のタイトルジェネレーターとして機能してほしい。記事のトピックとキーワードを指定します。キャッチーなタイトルを 5 つ生成します。タイトルは簡潔に 20 語以内にし、意味を維持するようにしてください。

私の最初のトピックは、「LearnData は VuePress 上に構築されたナレッジベースであり、すべてのメモと記事を統合して、簡単に使用および共有できるようにしています。」

さらに、モデルの制限とそれが生成できる応答のタイプを考慮することは有用です。

ChatGPT は高度な AI 言語モデルですが、探している正確な回答が常に得られるとは限らず、目的の結果を得るには複数のプロンプトやプロンプトの微調整が必要になる場合があることを覚えておくことが重要です。

最終的に、もっともらしい答えを出すのは統計ツールです

結論

AI プロンプトは、応答を自然言語で生成できるように、機械学習モデルアルゴリズムを使用する AI モデルです。ただし、応答が正しいと盲目的に仮定することはできません。応答の検証は引き続き必要です。

私が使用した AI プロンプトのソース (およびヒント):

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