ChatGPTの金融関連の仕事での最新給与30万ドルの秘密
プロンプトエンジニアリングは、近い将来、誰もが習得する必要のあるスキルとなるでしょう。ChatGPT、Bard、およびその他の大規模言語モデル（LLM）で動作するチャットボットは、業務プロセスに革命をもたらす可能性を秘めています。しかし、これらのAIとの対話をより効果的にするためには、いくつかの重要な情報を知っておく必要があります。
1. プロンプトエンジニアリングが誰もが習得する必要があるスキルとなる理由
まず第一に、適切なプロンプトの設定が不可欠です。良いプロンプトは、AIが適切に理解し、適切な応答を生成できるようにするために重要です。具体的で明確な質問や指示が含まれるプロンプトを作成することが重要です。
次に、コンテキストの提供が重要です。AIは会話の流れや前後の文脈を理解する能力に制限があります。したがって、会話の中で継続的に適切なコンテキストを提供することは、AIがより正確で適切な応答を生成するのに役立ちます。
また、フィードバックループを確立することも重要です。AIが誤った情報を提供したり、意図しない応答を生成した場合、その情報を修正し、AIの学習にフィードバックすることで、将来の対話の品質を向上させることができます。
さらに、データの品質と量も重要です。良質なトレーニングデータを使用してAIモデルをトレーニングすることで、より正確な応答を期待することができます。データの量も重要であり、多様な文脈やトピックをカバーすることが重要です。
以上のポイントを考慮することで、AIとの対話をより効果的にし、ビジネスや個人のニーズに適した情報をより効率的に取得できるようになります。
2. プロンプトエンジニアリングの研究
先週、スタンフォード大学がカリフォルニア大学バークレー校および調査会社サマヤAIと協力して発表した研究論文では、AIモデルに与えられるプロンプトの長さが、特定のコマンドを正確に実行する能力にどのような影響を与えるかを調査しました。この研究によれば、プロンプトが長くなるにつれて実行が急激に難しくなり、プロンプトの最初と最後にある情報はまだ役に立ちますが、途中の情報は無視されることが多いことがわかりました。
この現象の背景には、言語モデルの実装における特定の制約が関係しています。言語モデルは通常、長いシーケンスにはあまり対応できないTransformersで実装されており、応答生成時にキーワードの周囲の単語の数を考慮する「コンテキストウィンドウ」と呼ばれる制約があります。
また、言語モデルの精度には「独特のUカーブ」と呼ばれる現象が存在します。これは、データセットの中央にある情報ほど、モデルがそれに気づく可能性が低くなるというものです。特定の情報が文書の中間にある場合、モデルのパフォーマンスは、その情報がない場合よりも低くなる可能性があります。
なぜコンテキストウィンドウを広くしないのかという疑問が浮かびますが、1か月前に発表された研究によれば、位置補間を使用するとコンテキストウィンドウのサイズを最大16倍に拡大できることが示されています。しかし、スタンフォード大学の研究では、プロンプト全体がウィンドウに収まらない場合の結果には、「ほぼ重なった」曲線が見られると指摘されています。
3. AIモデルの限界に関する金融機関の取り組み
この種の研究は、学生やハイテク企業に限らず、多くの金融機関も積極的に取り組んでいます。金融機関は、AIボットの能力や限界を試すための専門知識を持つ人材を採用しています。たとえば、BloombergはBloombergGPTを開発しており、給与水準が30万ドル以上となる複数の上級AI研究者を積極的に募集しています。同様に、金融アドバイスボットIndexGPTを開発しているJPモルガンも、生産性や研究能力の向上を図るために、AIに特化したスタッフを他の銀行と比較してかなりの割合で雇用しています。
これらの役割で成功するためには、候補者は即時かつ重要な情報を効果的に取り扱う方法を習得する必要があります。特に、AIボットの開発や運用に携わる人々は、コンピューターサイエンスや自然言語処理などの専門知識に加えて、金融業界の知識やデータ解析のスキルを習得することが重要です。また、モデルのトレーニングや運用における実践的な経験も重要であり、これらのスキルを磨くためには積極的な学習と実践が欠かせません。
このような職種では、中央から離れた情報を効果的に処理する方法も重要です。なぜなら、AIボットはコンテキストを理解し、適切な応答を生成する能力が求められるからです。そのため、候補者は中央から離れた情報を把握し、適切に活用する能力を養うことが求められます。
4. 結論
プロンプトエンジニアリングがAIとの対話をより効果的にするための重要なスキルであり、将来的には広く必要とされることが予想されます。適切なプロンプト設定、コンテキスト提供、フィードバックループの確立、そしてデータの品質と量の重視が、AIモデルの対話能力の向上に不可欠です。また、金融機関を含む多くの組織がAIボットの開発や運用に専門知識を持つ人材を採用し、この分野における人材需要が高まっています。
これらのスキルや知識を習得し、実践することで、AIとの対話をより効果的にし、ビジネスや個人のニーズに合った情報を効率的に取得することが可能となります。以下は、プロンプトエンジニアリングが財務とESGの意思決定に革命をもたらす記事であり、ぜひ一読してください。
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