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】
Рет қаралды 41,109
Күн бұрын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 ！
---------------------------------------------------------------------------
LINE公式で限定コンテンツ配布中！
▼登録はこちらから行えます▼
liff.line.me/2004040861-3Jvq4bAG
今ならキーワード「プロンプト」と入力すると
ChatGPTとClaudeのプロンプトまとめた無料プレゼントをお渡ししています！
その他KZfaqでは話せなかった内容も配信していきます！
---------------------------------------------------------------------------
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
ChatGPTAPIの使い方講座も作成しているので興味があれば是非！(クーポン発行してます！)
linktr.ee/nyanta_youtuber
■X, インスタグラム
/ vtuber_nyanta
/ vtuber_nyanta
■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！)
amzn.to/3KI72q7
iiyamaモニター(ChatGPT用にディスプレイが必要･･･！)
amzn.to/3VpljNd
モニターアーム(コスパ良かった！)
amzn.to/4bZMTaJ
■連絡先(全て返信できないかもしれません！)
vtuber.nyanta@gmail.com
※上記製品リンクURLはAmazonアソシエイトのリンクを使用しています。
---------------------------------------------------------------------------
■楽曲提供
フリーBGM DOVA-SYNDROME : dova-s.jp/
効果音ラボ : soundeffect-lab.info/
---------------------------------------------------------------------------
#AI #生成AI #gpt4 #Python #ChatGPT #prompt #promptengineering #プロンプト
@aivtuber2866 11 ай бұрын
Udemy始めました！(宣伝) ChatGPTAPIの使い方講座も作成しているので興味があれば是非！(クーポン発行してます！) linktr.ee/nyanta_youtuber
@user-po4ic4rf1r Жыл бұрын
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。
@aivtuber2866 Жыл бұрын
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！！
@user-sd1ni9rn5z Жыл бұрын
最後の、カミカミNG集ちょっと面白かったですｗ
@aivtuber2866 Жыл бұрын
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！😆
@sakaki7803 Жыл бұрын
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
@aivtuber2866 Жыл бұрын
ありがとうございます！ そういってもらえて嬉しいです！😊
@user-xw7bm6xb7r Жыл бұрын
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。
@mjolnir501 Жыл бұрын
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！
@aivtuber2866 Жыл бұрын
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！😊
@cantoneseslang Жыл бұрын
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😂
@aivtuber2866 Жыл бұрын
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😂
@hidenyan Жыл бұрын
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。😊
@aivtuber2866 Жыл бұрын
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！😊
@Mah.Ch. Жыл бұрын
素晴らしい！
@aivtuber2866 Жыл бұрын
ありがとうございます！！😄
@hikari2486 Жыл бұрын
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
@aivtuber2866 Жыл бұрын
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
@user-cc4jy7vt9n Ай бұрын
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。
@aivtuber2866 Ай бұрын
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😂)
@hina0294 Жыл бұрын
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。
@aivtuber2866 Жыл бұрын
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😆
@Chisataki-is-god Жыл бұрын
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)
@aivtuber2866 Жыл бұрын
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･･･！
@Chisataki-is-god Жыл бұрын
@@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！
@kahha_oeh 9 ай бұрын
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。
@aivtuber2866 9 ай бұрын
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🤔
@kahha_oeh 9 ай бұрын
@@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。
@kiyumiotsuma4730 Жыл бұрын
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
@aivtuber2866 Жыл бұрын
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！😊
@ayatsukiluna7608 Жыл бұрын
すごくわかりやすい！ 詳細も動画化を希望しています(^o^)
@aivtuber2866 Жыл бұрын
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！😊
@re-sato4458 Жыл бұрын
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！
@aivtuber2866 Жыл бұрын
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！
@user-yu5rc4tu5k Жыл бұрын
.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。
@user-dj3vj6dr7q 4 ай бұрын
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？
@noris_sensei Жыл бұрын
無量空所くらったらこんな感覚になるのかな🤤
@user-jb6wf6ic1f Жыл бұрын
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
@aivtuber2866 Жыл бұрын
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！😊
@hajimenagao8806 Жыл бұрын
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😊
@aivtuber2866 Жыл бұрын
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！
@painext0 Жыл бұрын
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😅
@aivtuber2866 Жыл бұрын
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！
@MedakaNoBoo Жыл бұрын
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。