生成AIへは、どのようにプロンプトを入れるかについてのコツや知識を知っておいたほうがよいと考えられています。
一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）監修「生成AIパスポート テキスト＆問題集」（日本能率協会マネジメントセンター）で学ぶ！
※イラストは、AIツール（DALL-E3）を使用して作成しています。
目次
プロンプトとは何か
プロンプトとは、生成AIに何をして欲しいかを伝える指示・質問に関する入力文のことをいいます。
AI（人口知能）という、”膨大な知識やデータの集約でありさらにそれが強化していくシステム”のポテンシャルを引き出すには、それらをいかに引き出せるかが生命線であるといえます。
そして、それを引き出せるかは、どのような入力文を入れるか（どのように指示したり質問したりするか）が重要になってきます。
LLMについて
「LLM」（Large Language Model）とは、”自然言語の文章をコンピュータで扱うための文章の確率分布を学習する言語モデル（LM）”のなかでも、非常に大規模なデータセットで学習されたものをいい、自然言語処理タスクを高い精度で行うことができるとされます。
（LLMの例として、GPT-3やGPT-4）
| 自然言語生成 | ・人間が理解しやすい形のテキストをコンピュータから自動生成される |
|---|---|
| 言語モデリング | ・次に来る単語や文章の生成確率を予測する |
| 文章生成 | ・長いテキストやレポートを自動で作成する |
| 質問応答 | ・特定の質問に対する回答を提示する |
| テキスト要約 | ・長いテキストを、短く、要点が伝わる形へと再構築 |
| 文書分類 | ・特定のカテゴリやクラスに分類する |
| 感情分析 | ・感情や意見や評価を自動判定する |
| 機械翻訳 | ・テキストを別の言語のテキストに自動変換 |
LLMの仕組み
| プレトレーニング | 大量のテキストデータを使用し、自然言語の知識を獲得するための学習方法 ※「教師なし学習」が用いられている |
|---|---|
| ファインチューニング | 文脈に応じた語彙や表現を学習し、タスクの性能を向上させるトレーニングプロセス ※固有のニーズに特化したモデルの作成が可能となる ※ハイパーパラメータ（手動で設定や調整が可能なパラメータ） ※「Temperature」と「Top-p」というパラメータが設定され、バージョンによって異なる数値が設定される |
Temperature
0～1の間の値が設定されるもので、生成されるテキストの自由度を調整するパラメータです。
- 0に近い：きちんとしたルールに則った定型的で予測可能なテキストが生成される
- 1に近い：より自由な発想に立った多様で予測が難しいテキストが生成される
Top-p
0～1の間の値が設定されるもので、テキスト生成の際にAIが次の単語をどのように選ぶかを決定するためのパラメータです。
- 0に近い：単語として選ばれる確率が高いものから順に手堅く選ばれる（狭い選択肢から選ばれる）
- 1に近い：単語として選ばれる確率が高いものから順に広く選ばれる（多くの選択肢から選ばれる）
