海外の一流AI研究者が教えるプロンプトエンジニアリングをまとめてみた【ChatGPT Prompt Engineering for Developers】
Vložit
- čas přidán 28. 07. 2024
- 今回は海外の一流研究者が教えるプロンプトエンジニアリングの講義「ChatGPT Prompt Engineering for Developers」について要点をまとめてみました。
英語で分からない人もいると思うので、是非見ていってもらえればと思います ！
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00:00 オープニング
01:57 紹介する講義の内容について
02:22 プログラムを始めるのにPythonは最適
02:35 ChatGPTを使う際の大原則２つ
02:55 区切り文字を使おう
03:57 プロンプトインジェクションとは？
04:54 構造化された出力を要求しよう
05:41 モデルに考える時間を与える
06:22 ステップごとに指示を与える
07:04 モデルに１度考えさせるとは？
08:15 講義のその他の情報
08:37 プロンプトエンジニアリングは今後必要？
09:38 エンディング
■講義「ChatGPT Prompt Engineering for Developers」のリンク
www.deeplearning.ai/short-cou...
■以前の関連動画
ChatGPTのプロンプトの作り方を徹底解説！望む回答を得るためのテクニックとコツ
• ChatGPTのプロンプトの作り方を徹底解説...
■Udemy
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■X, インスタグラム
/ vtuber_nyanta
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■note
note.com/nyanta123
■言語モデル関連のおすすめ書籍
[書籍]大規模言語モデルは新たな知能か――ChatGPTが変えた世界
amzn.to/3YhtYCk
[紹介動画]一流研究者による大規模言語モデルの解説がわかりやすい
• 一流研究者による大規模言語モデルの解説がわか...
■にゃんた愛用のガジェット達
HHKBのキーボード(タイピングが心地よい！)
amzn.to/3VHE4Nd
パームレスト(外出時もタイピングの位置が安定する)
amzn.to/3Rtcz7G
マウス(手の負荷が下がる！)
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iiyamaモニター(ChatGPT用にディスプレイが必要･･･！)
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モニターアーム(コスパ良かった！)
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■連絡先(全て返信できないかもしれません！)
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■楽曲提供
フリーBGM DOVA-SYNDROME : dova-s.jp/
効果音ラボ : soundeffect-lab.info/
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最後の、カミカミNG集ちょっと面白かったですｗ
ありがとうございます！笑
実は喋るのが苦手でめちゃくちゃNGがあるのですが、
面白かったならよかったです！😆
貴重な日本語で噛み砕いての動画ありがとうございます。続きがみたいです！
ありがとうございます！続きですね！
有用な内容になるか検討してみます！😊
めちゃめちゃ分かりやすい説明で本当に有益な情報でした! まとめて頂いて本当に助かります。
ありがとうございます！
そのように言ってもらえて嬉しいです！！
指示が無い状態→フレームの無いパズル
指示が有る状態→フレームの整ったパズル
※ここでいうフレームとはプロンプトのことを示す
プロンプトが理路整然として、さらに多角的なベクトルを与えると、ChatGPTは文章全体として矛盾が生まれない様に、回答に整合性を取るメカニズムが働く。
素晴らしいですね、体感で思ってたことが言語化された感あります
ありがとうございます！
そういってもらえて嬉しいです！😊
いつもわかりやすくて助かっております 開眼物でした 最後のNG😂
コメントありがとうございます！
そのように言って貰えて嬉しいです😊
プロンプトエンジニアリングって噛まずに言うの難しかったです😂
分かりやすい解説をありがとうございます。ちょうどキーワードからブログを作成する手続きを作ろうとしていて、どのよう指示を与えるか考えていたところでした。参考にさせて頂きます。😊
コメントありがとうございます！
ブログ作成に使用しているんですね～
少しでも参考になったようで嬉しいです！😊
素晴らしい！
ありがとうございます！！😄
声がすごい心地よいから理解がよりスムーズなんだけど、噛み噛みの苦労があったんですけ。ご苦労さまです。
ありがとうございます！
(最近は少しずつ噛む量が減ってきました😂)
有益情報ありがとう。続きが見たい。
動画構成がサトマイさんｗ
ありがとうございます！！
私のチャンネルサトマイさんの動画から来てくださってる方が多いので
参考にさせてもらってます😆笑
冒頭のサトマイさんのようなスピード感のあるダイジェスト、ほんと助かります🙏
日本語の情報が少なく、大変参考なります。
3:17 区切り文字について、APIを叩く際に役割(role)を指定して、役割別にプロンプトを構成している場合は、区切り文字は特に設定しなくても問題ないということでしょうか。
例えば、以下のような場合です。
(前略)
"messages": [
{"role": "system", "content": "userが入力した文章を要約してください。"},
{"role": "user", "content": "昔々あるところに(中略)川へ洗濯に行きました..."}
]
(後略)
ありがとうございます！
冒頭のダイジェスト試しに入れてみて「どうだろう･･･」と思ってたので嬉しいです！😆
講義の中ではroleで分離することに関する言及はされていなかったように思うので
正確な事はわからないのですが、公式documentのChat vs Completionsのセクションを見ると
systemのroleで指示を出しても、userの方でも再度指示を出しているようなので
毎回区切り文字を設定することが推奨されているのじゃないかなと個人的に思いました！
platform.openai.com/docs/guides/chat/chat-vs-completions
間違っていたらすみません･･･！
@@aivtuber2866 リンクの共有までご丁寧にありがとうございます！私もじっくり読んでみます！
ちょうど知りたかったところなので、助かりました。
安定したプロンプトテンプレートのライブラリみたいなサイトが欲しいです。
コメントありがとうございます！
役に立ったようでよかったです！
確かに、プロンプトテンプレートのライブラリとかあると便利ですね😆
有益な情報ありがとうございました
具体的でクリアな指示ってとこがやっぱりキモなんですね。いろいろ試して見ます
ありがとうございます！
少しでも役に立ったようで良かったです！😊
確かにステップバイステップの考え方はニューロンの数が増えていけば解決するかもですが、具体的な指示に関しては、いつまで経っても解決しなそうな気はしますね。
そうですね！
思考を直接読み取れない限りは
ある程度言語化する必要はずっとありそうですよね🤔
@@aivtuber2866 ありがとうございます😊
いずれ大規模言語モデルが小型化して、ローカルに保存できるようになれば、個人ごとにカスタマイズされた言語モデルができて、指示もかなり空気を読んでくれるのかもしれませんね。
すごくわかりやすい！ 詳細も動画化を希望しています(^o^)
ありがとうございます！
そう言ってもらえて作った甲斐がありました！
詳細もまとめてみたいと思います！😊
私はPythonの初学者ですが、Google Colabではなく、VScordなどのエディタでPythonのコードやスクリプトを実行して結果を得る方法についての講義動画があればとても嬉しいです。もし可能であれば、ご検討いただけると嬉しいです。よろしくお願いします！
要望ありがとうございます！
確かに毎回Google colaboなので、簡単なアプリ開発とかで
スクリプトを実行するなども今後取り扱いたいと思います！
.ipynbファイルだったら、vscode上でもコラボみたいに実行できますよ。
無量空所くらったらこんな感覚になるのかな🤤
クリアで具体的な指示を出す、段階的に指示を入れるというのはまさしくその通りだと思います
人間でも勘違いさせやすい指示を出すことで想定外の結果を出すこともあるのでいくらAIといえどその必要性はあると思う
AIがいくら万能といえど使い手によって結果に差が生じるということは以前から考えていました
コメントありがとうございます！
結局入力の解釈に選択肢が沢山あったら
入力意図と出力が合致する確率が小さくなりますもんね！😊
生成させた回答と評価したい回答を比較した上で回答の真偽を確かめるというプロンプトを書くといいということでしたが、二つ回答を生成させるということですか？
プロンプトエンジニアリング、早口言葉みたいですね😅
コース登録だけして忘れてました、これから見ます😊
プロンプトエンジニアリング言いにくいですよね😅
(20回くらい嚙みました)
コース受講頑張ってください！
トークン数でいえば、英語の方が少なく済む事もあって、なるべく翻訳してプロンプト作った方がいいのかなぁと最近思ってます。
特にstable diffusionのようなジェネレーティブAIでプロンプト入力する時も、自然言語で人物を文章化して指示することと、画質向上系はキーワードにするという事をBeing先生に教わりました✨
RNNも同じように考えていいのかな？と疑問に思ってます😅
英語の方がトークン数が少なくなりますし、回答の質としても良いですもんね！
私も中々良い回答が得られないときは英語にしてます😊
画像生成はほとんどやったことないですが、自然言語とはまた違うコツが必要なのですね！
AIは文脈からみて論理矛盾があると要約では落とす傾向があるんだよね。例えば、4つのトピックスで書かれた相手の文章の要約をお願いすると、3つが落ちていた場合、書いた相手からすると「どこをどう読めばそんな解釈ができる」だとか「話をつまむな」ってケンカになるわけ。文脈も理解できないアホが相手ってだけだが、建設的な意見交換には程遠い。そこで基礎にもどり段階を踏めば、矛盾も含めた結構いい要約になったりする。
この段階を踏むってのは、文脈を理解する上で大切なんだが、無意識にできるようになるまで訓練が必要だった。ありがたいことに生成AIの登場で手順だけでも知っておけば良くなった。頭のなかでやっていたことをAIが見せてくれるので「文脈理解の可視化」とわたしは呼ぶ。プロンプトエンジニアと聞くと何やら恐ろしげだが、情報リテラシの基礎訓練を面倒くさがらずに繰り返しておこうって、要はそれだけなのかも知れないよね。