大規模言語モデルを使いこなすためのプロンプトエンジニアリングの教科書

大規模言語モデルを使いこなすためのプロンプトエンジニアリングの教科書

クジラ飛行机 (著)

“生成AIの使いこなしにぐっと差がつく!

本書は、ChatGPTをはじめとする「大規模言語モデル」から、望んだ回答をうまく得るための「プロンプトエンジニアリング」を網羅的にまとめた書籍です。

大規模言語モデルの応答能力を改善・向上させるテクニックはさまざまな研究によって明かになっています。本書では、そのような改善方法について、基本的なものから複雑なものまで紹介します。

一般的な業務で大規模言語モデルを使い方にも、アプリ開発などで使いたいエンジニアの方にも役立つように、幅広い内容をカバーしています。

後半では、大規模言語モデルのAPIを利用する方法も紹介します。最後の章では高度なプロンプトエンジニアリングの手法を組み込んださまざまなプログラムの例を掲載しています。

対象となる大規模言語モデルは、人気のChatGPT(3.5/4)をはじめ、Google Gemini、Anthropic Claude、Microsoft Bingチャット、オープンソースの大規模言語モデル(Llama 2など)です。
※大規模言語モデルの回答の一部や使い方については、紙面ではなく特典Webサイトで掲載している場合があります。

本書を通して、いろいろな言語モデルで活用できる汎用的な技術を身につけましょう。

Chapter1 プロンプトエンジニアリングと大規模言語モデル
Chapter2 プロンプトエンジニアリング入門
Chapter3 大規模言語モデルの基本タスク
Chapter4 Few-shotプロンプトと性能向上のテクニック
Chapter5 テンプレートを使った10倍役立つプロンプト集
Chapter6 Web APIとオープンLLMの使い方
Chapter7 AGIを目指した高度な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についても大体わかっているつもりではありますが、まだまだ学ぶことはありますね。

今回も学びはありました。

冒頭にプロンプトエンジニアリング。チートシートというのがありましたが、その中に「大規模言語モデルの性能をブーストするプロンプト」というのがありました。

さらにその中に「アイデア発想法や整理術を使って」というのがありまして、ここに学びがありました。

  •  5W1H
  • 逆転の発想
  • ブレインストーミング
  • SCAMPER
  • オズボーンのチェックリスト
  • ゴードン法
  • ペルソナ法
  • シックスハット法/6帽子の考え方
  • デザインシンキング
  • KJ法
  • SWOT分析
  • PDCAサイクル
  • PESTEL分析
  • チェックリスト法

上記のようなアイデア発想法を指示して、「〇〇の手法を使ってアイデアを作成してください」と投げかけてみることでアイデアを幅広く出力してもらうことができます。

新しいプロンプト技術として使いこなしたいと思います。

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