要約

  • LLM(Large Language Model)に質問することは、インテリジェントな検索に似ています。
  • LLMとのやり取りは、ウェブサイトのチャットボット、AIアシスタント、コーディングアシスタントなどを通じて行われます。
  • Prompt(プロンプト)は、AIシステムに特定のタスクを実行する方法や特定の入力に対応する方法を伝えるための設計された指示とコンテキストです。
  • Promptエンジニアリングは、プロンプトが安全かつ効率的に構築されるようにするためのプロセスです。
  • プロンプトエンジニアリングは、安全性を最優先に考慮し、返される応答が有害でないようにします。
  • LLMによる応答の幻覚や誤情報を避けるために、プロンプトにはデータが提供され、LLMの応答生成時にそのデータの使用が制約されます。
  • プロンプトエンジニアリングは、要件を信頼性のあるAI行動に変換し、AIシステムをコントロール可能で予測可能かつ目的と一致した状態に保つための主要なメカニズムの1つです。

考察

プロンプトエンジニアリングは、AIシステムが適切な応答を返すために欠かせない重要なプロセスであることが明確に示されています。特に安全性や信頼性を確保するために、プロンプトの構築方法には細心の注意が払われる必要があります。プロンプトエンジニアリングが適切に行われることで、AIシステムはユーザーからのクエリに適切に応答し、様々な分野で柔軟かつ信頼性の高い機能を提供できるようになります。

元記事: https://www.gov.uk/government/publications/ai-insights/ai-insights-prompt-engineering-html