Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
プロンプトエンジニアリング超入門
Search
tasogare_88
April 01, 2023
Technology
1
200
プロンプトエンジニアリング超入門
NKC-UGとIdeaxTechの合同LT会の時の登壇資料。
プロンプトエンジニアリングの基礎をまとめてみました。
tasogare_88
April 01, 2023
Tweet
Share
More Decks by tasogare_88
See All by tasogare_88
体系的に学ぶGit - 完全版
tasogare_88
0
220
自然言語処理の面白さ ~今だからこそ面白いNLPの話~
tasogare_88
1
110
体系的に学ぶGit
tasogare_88
1
150
26卒向けニックトレインLT登壇資料
tasogare_88
1
910
Other Decks in Technology
See All in Technology
mypyの10年、pyrightの5年 tyの挑戦 - 型チェッカー進化論 -
byfarsmall
0
130
“Custom App”という選択肢──App Store配布の第三の道とその可能性 / iOSDC Japan 2025
genda
0
120
Beyond Multiprocessing: A Real-World ML Workload Speedup with Python 3.13+ Free-Threading
kitsuya0828
0
280
生成AI活用のベストプラクティス集を作ってる件
asei
1
370
20250924_LT2本やる.pdf
foursue
0
830
PyCon JP 2025 DAY1 「Hello, satellite data! ~Pythonではじめる衛星データ解析~」
ra0kley
0
630
業務でAIの力を最大限に発揮するために #弁護士ドットコム
bengo4com
0
280
「技術負債にならない・間違えない」 権限管理の設計と実装
naro143
30
8.6k
フルカイテン株式会社 エンジニア向け採用資料
fullkaiten
0
8.9k
【新卒研修資料】LLM・生成AI研修 / Large Language Model・Generative AI
brainpadpr
15
8k
避けられないI/O待ちに対処する: Rails アプリにおけるSSEとasync gemの活用 / Tackling Inevitable I/O Latency in Rails Apps with SSE and the async gem
moznion
2
1.6k
業務自動化プラットフォーム Google Agentspace に入門してみる #devio2025
maroon1st
0
140
Featured
See All Featured
Writing Fast Ruby
sferik
628
62k
Designing for Performance
lara
610
69k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
9.5k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
224
9.9k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
49
14k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
525
40k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
53k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
127
17k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.1k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
9.9k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
23
1.5k
Side Projects
sachag
455
43k
Transcript
吉岡 宏樹 IdeaxTech プロンプト エンジニアリング 入門
画像生成AI 文章生成AI Generative AI (コンテンツ生成AI )
ChatGPT 使ってますか?
プロンプトエンジニアリングとは? プロンプトエンジニアリング(Prompt Engineering )は、AI 言 語モデルを用いた自然言語処理の手法の一つで、 「プロンプト」と呼ばれる指示文の形式をうまく設計して、AI モ デルの回答精度を向上させる技術。 モデルの訓練方法やデータによって、最適なプロンプト形式は
異なる。
普通に聞いた場合 プロンプトを工夫した場合 同じ質問内容
Open AI 公式からプロンプトエンジニアリングのベスト プラクティス(最良の事例)が出ている。 実は、
プロンプトエンジニアリング攻略法 国語力 と 少しのテクニック
最新モデルを使う ### または""" で指示文と文脈を区切る 具体的に詳細に記述する 例文を示す ZeroShot, FewShot, ファインチューニング 曖昧な表現を減らす
禁止事項だけでなく、代わりに何をすべきかを伝える 類推はステップごとに 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 8 つのパターン ※ スライドの関係上、chatGPT の回答は省略します。
最新モデルを使おう https://platform.openai.com/docs/models/overview
### または""" で指示文と文脈を区切る 効果が低い例✖︎ 効果的な例◦
具体的に詳細に記述する 効果が低い例✖︎ 効果的な例◦
例文を示す 効果が低い例✖︎
例文を示す 効果的な例◦
ZeroShot :事前知識や例を提供せずに司令を出す
FewShot :いくつかの例をあらかじめ提供する
曖昧な表現を減らす 効果が低い例✖︎ 効果的な例◦
禁止事項だけでなく、代わりに何をすべきかを伝える 効果が低い例✖︎ ChatGPT に判断を一任している
禁止事項だけでなく、代わりに何をすべきかを伝える 効果的な例◦
類推はステップごとに 間違った回答✖︎
類推はステップごとに
プロンプトエンジニアリングの手法は様々! In-context Learning (ICL) Chain-of Thought (CoT) Zero-shot CoT ReAct
Self-Consistency Program-aided Language Model (PAL) などなど
Thank you IdeaxTech 吉岡 宏樹