AIは問題ではないと気づいた後、プロンプトエンジニアリングを学びました。

あなたの仕事は、モデルに怠惰、曖昧、または誇張する余地を与えないパターンを形成することです。

プロンプトを英語でプログラミングすることと考えてください。

次回AIを使用する際にこれを実践し、後で感謝されるでしょう -

1. 明確な指示 -

良いプロンプトには詳細が含まれているべきです。パズルのように考え、より多くのピースを提供すればするほど、結果は良くなります。

例 - ブロックチェーンを説明してください。(詳細なし)

- 非技術系の学生向けに、例え話を一つ使って150語以内でブロックチェーンを簡単に説明してください。(詳細あり)

2. ペルソナを採用 -

モデルには一つの人格はありません。与えられたコンテキストに基づいて一つの人格をシミュレートします。

プロンプトのコンテキストに応じてAIに役割を与えましょう。

例 - サム・アルトマンのように振る舞う、シニアプロダクトマネージャーとして振る舞う。

3. 出力形式を指定 -

常に回答の形式を定義しよう。

例 - 一文要約
重要ポイントの箇条書き

特にコピペする場合に有効です。

4. 妄想を防ぐ -

AIは常に役立ちたいと思っています。知らない場合は推測します。

推測を許可しない設定にできます。

例 - 知らない場合は「わかりません」と答える。
- 提供されていない事実を仮定しない。

5. 答えを誘導しない -

あなたのプロンプトに意見が含まれている場合、回答もそれを反映します。

AIに期待する答えを間接的に伝えるような誘導的なプロンプトにしないでください。

6. 範囲を限定 -

広範なトピックを求める場合は、ニッチに絞りましょう。

すべてをカバーしようとすると浅い回答になります。

ボーナス -

7. 例を示す -

一つの例は十の指示に勝ります。

以上です。

AIを指示するものとして扱い始めると、結果は驚くほど変わります。

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どうもありがとうございます。