JDLA生成AIテスト＞生成AIの利活用＞特徴（3/3）

２０２３年は生成ＡＩが大注目を浴びる１年でした。
Ｇ検定でおなじみのＪＤＬＡ（日本ディープラーニング協会）も生成AIに関する新しい検定試験を作ったので、受験することにしました。
試験日は１２月２日（土）です。

Generative AI Test(生成AIの理解度やリテラシーを図るミニテスト)

こちらの記事に書きました通り、生成AIの試験は生成AIを使って準備を進めていこうと思います。順不同で書いていきますので、後日マガジンにまとめようと思います。

さて、今回は生成AIの利活用についてです。

生成AIの性能を拡張する使い方を理解している。
- プロンプトエンジニアリング

JDLAシラバスより

生成AIでまとめた内容は以下の通りです。

まずはBingから。

生成AIの性能を拡張するためには、プロンプトエンジニアリングを活用することが重要です12345。プロンプトエンジニアリングとは、生成AIが出力する文章、画像、音楽、動画などの品質を向上させるために、適切な質問や指示を設計する技術です12345。プロンプトエンジニアリングを活用することで、生成AIがより正確で適切な出力を生成する確率が高まります12345。

プロンプトエンジニアリングには、以下のような基本的な条件があります4:「プロンプトのコツ “RELIC”」
「Role」：AIに役職を与えること
「Exclusion」：含んで欲しくない情報をあらかじめ伝えること
「Length」：何文字以内で回答して欲しいか長さを設定すること
「Inspiration」：URLなどを入力してAIに実例を示すこと
「Context」：質問の意図や背景を明確にすること


これらの基本を押さえ、自分なりに発展させていく能力がある人がプロンプトエンジニアとして高給を得られるのです12345。プロンプトエンジニアリングは、生成AIと人間とのインタラクションを改善し、より良い結果を得るために重要な役割を果たしています4。

Bingの回答

次にChatGPT４。

プロンプトエンジニアリングは、特に生成AIにおいて、AIが望ましい出力を生成するように特定の入力文（プロンプト）を設計する技術や工程を指します。AIモデルが最適な結果を生成するためには、その能力を効果的に活用するための正確で洗練されたプロンプトが必要です。

生成AI、特に言語モデルや画像生成モデルにおいて、プロンプトエンジニアリングは次のような方法で性能を拡張するのに役立ちます：

1. **明確な指示**: プロンプトが明確で、要求するタスクを具体的に指示していると、AIはより正確な出力を生成する傾向があります。たとえば、ただ「犬」というプロンプトよりも、「笑顔のゴールデンレトリバーが公園でフリスビーを追いかけている写真を生成してください」と具体的に述べる方が効果的です。

2. **コンテキストの提供**: AIに対して、タスクの背景やコンテキストを含めることで、より関連性の高い出力が得られます。例えば、ニュース記事を生成する際に、現在の社会情勢や特定の事件の背景情報をプロンプトに組み込むことができます。

3. **スタイルとトーンの指定**: 作成したいコンテンツのスタイルやトーンを明確に指示することで、その指示に合った結果が得られます。例えば、「友達に送る温かみのある誕生日メッセージを書いてください」といったプロンプトは、トーンを具体的に指定しています。

4. **イテレーション**: 最初の試みで完璧な結果が得られない場合が多いです。そのため、生成されたコンテンツを分析し、プロンプトを微調整して再度試すことが重要です。

5. **プロンプトのチェーン**: 一つのプロンプトだけでなく、一連のプロンプトを用いて段階的に情報を組み立てることで、より複雑なタスクを実現できます。

6. **ゼロショット、ワンショット、フューショットラーニング**: AIに事前の例を全く与えないゼロショット、一つだけ例を与えるワンショット、少数の例を与えるフューショットラーニングを用いて、AIが新しいタイプのタスクにも対応できるように訓練する。

プロンプトエンジニアリングは、ユーザーが生成AIと対話する際のインターフェースとして機能し、その性能を最大化するために不可欠なスキルとなっています。適切なプロンプトの設計は、AIの出力品質と有用性を大きく向上させることができます。

ChatGPT４の回答

・・・全般的にBingよりChatGPT４の方が的確な回答を返すことが多いと感じています。伊達にお金払っていないですね　笑

以上です。