要約:
- プロンプトエンジニアはAIアプリケーションで使用されるプロンプトのシステムを設計し、展開を安全に保ちます。
- プロンプトエンジニアリングにはさまざまなテクニックがありますが、最も効果的なのはABテストや具体例の提供です。
- AIはバイアスの影響を受ける可能性があり、バイアスを修正するのは難しい場合があります。
- 大規模言語モデル（LLM）は人間の脳を模倣し、トランスフォーマーモデルが基礎となっています。
- プロンプトチェイニングは、複数段階でAIに指示を与えて結果を向上させる手法です。
- 自動プロンプトエンジニア技術は、LLMが他のLLMのためにプロンプトを書く手法であり、最適化に役立ちます。
感想:
プロンプトエンジニアリングはAI応用において重要な役割を果たしており、ABテストや具体例提供は効果的な手法であることが分かりました。AIのバイアスや記憶能力、人間の脳との類似性についての議論も興味深いです。自動プロンプトエンジニア技術の活用など、AI技術の進化に伴う新たなアプローチにも期待が持てる内容でした。