ChatGPT の導入により、求人広告が 51% 増加し、業界固有の AI の活用を最大化するための創造性、革新性、戦略的アプローチの追求も増加しました。
さまざまな業界で AI 主導のソリューションの需要が急増するにつれ、熟練したプロンプト エンジニアの必要性も高まっています。プロンプト エンジニアリングは、AI モデルの潜在能力を最大限に活用するために、効果的で正確かつ戦略的なプロンプトを作成する芸術と科学です。可能性と関連情報に光を当て、ビジネスにおける AI の魔法について得られる質の高い情報をご紹介します。
人工知能には、生成型 AI を含む複数のサブタイプがあります。このタイプは、さまざまなマルチメディア形式で新しいコンテンツやアイデアを生成する能力で知られています。人工ニューラル ネットワークを通じて人間の心の働きを再現できます。この方法論は、自然言語処理、画像認識、翻訳の提供に役立ちます。
さらに、生成 AI を通じて開発されるコンテンツには、3D モデル、音楽、ビデオ、画像、ストーリー、会話、シミュレーション、テキストが含まれます。生成 AI は、さまざまな言語と専門分野で機能し、幅広いビジネス アプリケーションを補完します。
Generative AI のような AI ツールでは、特定の結果を得るために、適切に設計された単語のコレクションからの入力が必要です。単語の選択と文の構成は、望ましい出力を生み出す上で重要な役割を果たします。
入力はプロンプトと呼ばれ、入力をキュレートして最適な出力を得ることをプロンプト エンジニアリングと呼びます。プロンプト エンジニアリングは、LLM または大規模言語モデルを最適化して、関心分野に特化した出力を提供する技術です。プロンプト エンジニアリングは、前述の機能に対するさまざまなアプローチで構成されており、これについては後で説明します。
プロンプト エンジニアリングの重要性は、顧客とのやり取りや全体的な情報や、それが展開される特定のビジネスについての学習のためのチャットボットなど、多数のビジネス アプリケーションでのサポートを通じてさらに証明されています。プロンプト エンジニアリングは、大規模言語モデル (LLM) の可能性を効果的に活用します。
また、入力に応じて正確かつ関連性のある出力を提供するため、対話と理解において重要な役割を果たします。プロンプト エンジニアリングの発展により、その重要性はさらに高まりました。これにより、音声入力、画像、テキストを組み合わせた入力など、適応型プロンプト技術と AI 対話のマルチモーダルな方法が生まれました。コンテキスト理解も向上し、プロンプトに基づいて、より適切で関連性の高い洞察が提供されるようになりました。
迅速なエンジニアリング スキルは、AI を最大限に活用するために不可欠であり、業界でも需要があります。まずは知識、実践、実生活での経験を積むことで、これらのスキルを習得できます。ここでは、開発する必要のあるさまざまな技術的スキルと非技術的スキル、および開発方法について説明しました。
生成 AI におけるプロンプト エンジニアリングの意味は、AI にさまざまなタスクを実行し、具体的に望ましい出力を提供するように指示することに似ています。いくつかの重要なカテゴリの例は次のとおりです。
移転可能な AI の動作メカニズムと、取引業界でのその応用について理解するのを手伝ってください。
医学的健康に基づいた段落を添付します。COVID-19 ワクチンが心臓の健康に与える影響という文脈でこの段落を説明してください。
土星の衛星タイタンは地球のような地形なのに茶色なのはなぜか教えていただけますか？
手話を英語の単語に変換するためのコードを教えてください。
ラクナウの地下鉄利用において公共の不便につながる既存のギャップを見つけます。
2024 年に開始された画像分析および解釈の技術を活用します。
地球の誕生から破壊までのライフサイクルを描いた画像を生成します。
発電機の稼働における重要性に基づいてエンジン部品の名前を分類します。
米国におけるTikTok禁止に基づいて、次のテキストを時系列で要約してください。
生成 AI プロンプトのエンジニアリングは、異なるプロンプト エンジニアリング手法を使用して行うことができます。これらについては、次のように説明します。
N ショット プロンプティング: AI に直接質問することもできますが、1 つまたは 2 つの類似した例を挙げてから質問するという別のアプローチを取ることもできます。最初のアプローチはゼロ ショット プロンプティングで、非常に一般的です。2 番目のアプローチは数ショット プロンプティングで、少し複雑な問題を扱うときに役立ちます。
プロンプトを組み合わせる: これは、さまざまなトピックや分野に関するものでもそうでないものでもかまわないすべての質問を、シンプルなプロンプトにまとめることを指します。これにより、1 回で包括的な回答が得られます。
反復プロンプト: これには、生成 AI によるさらなる応答のフォローアップが含まれます。これにより、疑問を解消したり、追加情報を求めたりすることができます。
思考の連鎖プロンプト: プロンプトを組み合わせるのは逆です。すべての部分を含む単一の質問を出すのではなく、質問を小さくて複雑でない部分に分解します。ここでのプロンプトは連続的になります。
テンプレート入力プロンプト: ここで、ユーザーは特定のテンプレートを提供して、要件ごとに複数の応答を受け取ることができます。場所とコンテンツの置き換えについては、特別な指示と明確さを与える必要があります。
ロールプレイング: 興味深い方法として、AI に役割を割り当て、その視点を特定の問題に対する答えとして取得します。これにより、出力として専門家の視点を生成することができます。
生成型 AI の優れたパフォーマンスにより、ビジネスへの導入が進んでいます。その使用方法は次のとおりです。
通話翻訳機能を備えたサムスンのGalaxy AIの発売は、新たなセンセーションを巻き起こしている。同社のスマートフォンでは、画像編集や検索など、多くの機能も利用できる。この機能の背後にあるAIは、サムスンのGauss機械学習プラットフォームである。
Expedia Group は、AI を組み込んで、手間をかけずにパーソナライズされた旅行検索エクスペリエンスを提供する旅行サービス プロバイダーです。ユーザーは AI 搭載のパーソナル アシスタントと対話して、クエリに基づいて適切なオプションを提供できます。これには、OpenAI の ChatGPT を約 1 兆個の変数にトレーニングすることが必要でした。AI は過去の価格変動を示すこともできるため、予約に最適な時期に関する洞察が得られます。
顧客関係管理とクラウドベースのソフトウェアで有名な同社は、2023年3月に世界初のCRM向け生成AIをリリースしました。Einstein GPTと名付けられたこの生成AIは、パーソナライズされたコンテンツを作成することができます。さまざまなAIモデルやOpenAIとの統合が簡単です。ChatGPTアプリはSlackプラットフォームと統合して、多くの機能を提供できます。提供される機能には、調査ツールや、会話の要約や執筆支援を即座に提供する機能などがあります。
ソフトウェア開発会社の ITRex も、生成 AI 搭載ツールのユーザーです。コンテンツ作成にこのツールを使用することで、コンテンツ作成に関わるすべての分野で AI の能力を活用しています。ITRex は、職務記述書や技術記事の作成、初期調査の実施、コンテンツのドラフトのキュレーション、人間が書いた文章の編集にこのツールを使用しています。
Shopify は有名な e コマース プラットフォームです。ユーザーが簡単にアクセスしてインターフェイスを操作できるように、ChatGPT をアプリに組み込んでいます。最終的な目標は、ショップ オーナーの生産性と購入者のエクスペリエンスを向上させることです。パーソナライズされたアプローチで製品を推奨するだけでなく、リーチの向上にも役立ちます。AI は、メールの下書きや、SEO に適したコンテンツ、製品の説明、ソーシャル メディアの投稿のキュレーションを支援します。
ジェネレーティブ AI には、労働力に影響を与えるほどの大きな可能性があります。作業を効率的かつ迅速に実行し、タスクを自動化し、多様な洞察を提供する明らかな能力により、将来の職務はより知識指向とスキル指向になるでしょう。組織におけるジェネレーティブ AI の導入は広く目撃されています。AI の効果的な利用とトラブルシューティングに基づいた職務につながることが期待されています。
IT およびソフトウェア関連、カスタマー サービス、消費者および小売、コンテンツ キュレーション関連の仕事も減少する一方、製造業の仕事は急増すると予想されています。これからの時代にスムーズな作業と機能性を確保するために推奨される対策は、データ リテラシーとスキルを拡張することです。候補者は、従来のキャリア パスよりも革新的なキャリア アプローチを採用する心構えを持ち、知性を活用して成果の向上を図る必要があります。批判的思考、感情的知性、リーダーシップ、複雑な問題解決など、現在および近い将来 AI で置き換えることのできないアクションが求められるでしょう。
効果的なプロンプトを作成するためのヒントやコツは、常に役立ちます。ここで見つけてください:Â
明確にする: 希望する出力を明確に特定することが重要です。特定の形式で結果を取得し、AI にコンテキスト情報を提供するのに役立ちます。明確にするために、プロンプトにキーワードを組み込むことに重点を置いてください。
指示を提供する: 必要に応じて、AI に特定のパスを取るように指示します。または、AI に結果を導き出すために使用したアプローチについて知らせるように依頼します。
実験: プロンプトを少し変更して、どのプロンプトが最も適切な結果を提供するかを確認するのが最も簡単な方法の 1 つです。ただし、時間がかかり、混乱を招く可能性があります。したがって、全体的な出力と AI の動作に焦点を当てて、入力を設計するための最適な形式を見つけてください。
重要な情報を組み込む: 出力に到達するために不可欠な重要なポイント、データ、または情報を組み込むことをお勧めします。または、特定のセクションから情報を取得して出力を提供するように AI に指示することもできます。
中立であること: プロンプトに偏りがあると、同じような口調の出力につながります。したがって、中立性を維持することが重要です。
複雑さを避ける: シンプルさと複雑さのバランスを取ることをお勧めします。専門用語や複雑な表現は誤った解釈につながり、出力の品質低下につながる可能性があります。
AI と機械学習の専門家になる 6,679 億ドル 2030 年までの Generative AI 市場規模の予想 24.4% 2023 年から 2030 年までの世界の Generative AI 市場の予測 CAGR 4.4 兆ドル Generative AI が世界経済に毎年追加する価値の予想 Generative AI によるビジネス変革 Purdue University Online および Simplilearn のプログラム修了証書 プログラム修了時に Purdue の同窓会会員資格を取得 4 か月 プログラムを表示 応用 Generative AI スペシャライゼーション Purdue University Online および Simplilearn のプログラム修了証書 プログラム修了時に Purdue の同窓会会員資格を取得 4 か月 プログラムを表示 前へ次へ 何をお探しですか? すべての関連プログラムを表示
ジェネレーティブ AI をビジネスに取り入れている企業の多くは、職務に応じて人材を雇用しています。一般的な例としては、次のような職務と説明が挙げられます。
職務には、以下の責任が含まれます。
アクセンチュアのこの職務では、以下のアクションを実行する必要があります。
プロンプトエンジニアには、次の職務を実行することが期待されます。
インドの即席エンジニアの平均給与は月額約 INR 46,824 です。給与の全体範囲は INR 43,000 から INR 47,000 までです。
企業が生成型 AI の力を活用して新たな高みに到達し、市場の進歩に対応する中、仕事のシナリオは変化しています。現在、従来の職務ではなく、AI に特化した知識とスキルに基づく新しい能力が求められています。ビジネス要件のペースに遅れずについていき、キャリア チャンスを高めたいと考えている候補者にとって、AI や迅速なエンジニアリング固有のスキル開発に関するコースは大きな恩恵となります。
Simplilearn は、現在の必須事項を念頭に置き、ジェネレーティブ AI に関連する次の 2 つのコースを提供しています: ビジネス変革のためのジェネレーティブ AI と応用ジェネレーティブ AI スペシャライゼーション。専門家による指導、実践的な経験、最高品質で世界クラスの大学との提携など、さまざまな特典が用意されており、学生と働くプロフェッショナルの両方が受講できます。
はい、プロンプトエンジニアリングはさまざまな生成 AI モデルに広く適用できます。
必須のスキルとしては、コンピューターと AI の基礎に関する技術的知識、業界における主題の専門知識、創造性、問題解決、独創的な思考などのソフトスキルなどがあります。
プロンプトエンジニアリングは、必要に応じて調査を増やし、出力を強化することで時間を節約します。出力の品質を向上させ、関連性と正確性を強調します。
既存の従業員は、AI や新しいプロジェクトに関して自分自身をアップグレードすれば、大きなチャンスを得ることができます。忠誠心を示し、質の高い成果を出したそのような個人は、文化と従業員の忠誠心を重視する組織では価値のある存在とみなされます。
AI および機械学習コースは通常数週間から数か月の範囲で、料金はプログラムと機関によって異なります。
銀行におけるデジタル変革: なぜ今なのか、そしてその方法は?
ChatGPT AI とは何ですか? なぜ重要なのですか?
インドにおけるデジタル変革とテクノロジー関連職の将来: Simplilearn レポート 2020
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元記事: https://www.simplilearn.com/what-is-prompt-engineering-article