プロンプティングの基礎

プロンプティングの基礎を学ぶことで、AIモデルをどのように訓練し、新しいタスクに適応させるかの理解が深まり、実践的なAIアプリケーションの開発に役立てることができます。特に、最新の大規模言語モデルにおいては、効果的なプロンプティングがモデルの性能を最大化する鍵となります。

学習目標

プロンプトの基礎知識を学習し、AIモデルに情報を提供するための指示（プロンプト）を理解し、効果的なプロンプティング手法を身に付ける。

学習項目 & キーワード

プロンプティングの基礎

• Instruction
• Context
• Input Data
• Output Indicator
• Zero-Shot プロンプティング
• Few-Shot プロンプティング

キーワード別

Instruction (指示)
AIに特定のタスクを実行させるための指示や質問。

Context (文脈)
AIが入力情報を理解し、適切な応答を生成するために必要な背景情報。

Input Data (入力データ)
AIモデルに提供される、処理や分析が求められるデータ。

Output Indicator (出力指示器)
AIに期待される出力形式や応答タイプを指示する情報。

Zero-Shot プロンプティング
事前に同様の例を見せずに、一度の指示でAIがタスクを実行するプロンプティングの手法。

Few-Shot プロンプティング
いくつかの例を提供してAIモデルがタスクのパターンを学習し、その後の指示で正しい応答を生成するプロンプティングの手法。