学科 生成AI基礎①【オンライン】

1限目
学科 生成AI基礎①
生成AI学習に向けて

2限目
学科 生成AI基礎①
生成AIのはじまりとこれから

3限目
学科 生成AI基礎①
プロンプトについて

4限目
学科 生成AI基礎①
課題制作

5限目
学科 生成AI基礎①
課題制作

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本日のテーマ

現時点で生成AIは、あくまでも時短テクニックとしてとらえましょう！
経験という蓄積されたデータや技術を簡易的に呼び起こしてもらう
ものと考えると良いかもしれません。

プロンプトデザインについて

生成AIにおけるプロンプトとは、AIモデルに入力するテキストやコードなどのことで、
AIに何らかのタスクを実行させるための指示や命令、質問、文脈、あるいは単なる入
力データとして機能します。
例えば、文章生成AIに対して「猫の詩を書いて」と入力すれば、「猫の詩を書いて」と
いうテキストがプロンプトになります。
画像生成AIに対して「青い目の白い猫の絵」と入力すれば、「青い目の白い猫の絵」
というテキストがプロンプトになります。

プロンプトデザインの重要性

出力の品質に直結:
曖昧なプロンプトでは、AIは意図しない出力を生成する可能性があります。
明確で具体的なプロンプトを与えることで、期待通りの高品質な出力を得ることができます。
AIの能力を最大限に引き出す:
AIはプロンプトに含まれる情報に基づいて動作するため、適切なプロンプトを与えることで、
AIの潜在能力を最大限に引き出すことができます。
効率的なAI活用:
適切なプロンプト設計によって、試行錯誤の回数を減らし、効率的にAIを活用することができます。

プロンプトデザインの要素

明確性: プロンプトは曖昧さを排除し、具体的で明確な指示を与える必要があります。
具体性: 抽象的な表現ではなく、具体的な情報を含めることで、AIはより正確な出力を生成できます。
文脈: 必要に応じて、AIに処理する対象の文脈や背景情報を提供することで、より適切な出力を得ることができます。
制約: 出力の形式や内容に制約を設けることで、より意図に沿った出力を得ることができます。
例示: 具体的な例を示すことで、AIは意図をより正確に理解し、適切な出力を生成できます。
キーワード: 重要なキーワードを含めることで、AIは関連性の高い情報を抽出し、適切な出力を生成できます。

プロンプトデザインのテクニック

以下は、プロンプトデザインにおけるいくつかのテクニックです。
ゼロショットプロンプティング: 事前に例示を与えずに、直接タスクを指示する方法です。
フューショットプロンプティング: いくつかの例示を与えてから、タスクを指示する方法です。AIは例示からパターンを学習し、より適切な出力を生成できます。
連鎖思考（Chain-of-Thought）プロンプティング: 段階的に思考を導くようなプロンプトを与えることで、複雑な問題解決をAIに促す方法です。
ロールプレイング: AIに特定の役割（例えば、「プロのライターとして」「科学者として」）を与えて、その役割に基づいた出力を生成させる方法です。

プロンプトデザインの例

悪い例:
「文章を書いて」
良い例:
「100文字以内で、日本の首都である東京の魅力を紹介する文章を書いて。
外国人観光客向けに、歴史的な建造物と現代的な文化が融合している点を強調して。」

プロンプトエンジニアリングとの違い
プロンプトデザインは、より広義な概念であるプロンプトエンジニアリングの一部と捉えることができます。
プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの作成だけでなく、AIモデルの選択、評価、改善など、AIシステム全体の設計と最適化を含むより
包括的な分野です。

プロンプトデザインのテクニック
以下は、プロンプトデザインにおけるいくつかのテクニックです。
ゼロショットプロンプティング: 事前に例示を与えずに、直接タスクを指示する方法です。
フューショットプロンプティング: いくつかの例示を与えてから、タスクを指示する方法です。AIは例示からパターンを学習し、より適切な出力を生成できます。
連鎖思考（Chain-of-Thought）プロンプティング: 段階的に思考を導くようなプロンプトを与えることで、複雑な問題解決をAIに促す方法です。
ロールプレイング: AIに特定の役割（例えば、「プロのライターとして」「科学者として」）を与えて、その役割に基づいた出力を生成させる方法です。

プロンプトデザインの例
プロンプトエンジニアリングとは？
プロンプトエンジニアリングとは、人工知能（AI）、特に自然言語処理（NLP）モデル（大規模言語モデルなど）に対して、意図した出力を得るために、効果的な「プロンプト（指示や質問）」を作成・設計・最適化する技術です。
簡単に言うと、AIに「何をどのように伝えれば、自分が欲しい答えを返してくれるか」を研究する分野です。

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