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
210
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
120
体系的に学ぶGit
tasogare_88
1
160
26卒向けニックトレインLT登壇資料
tasogare_88
1
940
Other Decks in Technology
See All in Technology
顧客との商談議事録をみんなで読んで顧客解像度を上げよう
shibayu36
0
360
モダンUIでフルサーバーレスなAIエージェントをAmplifyとCDKでサクッとデプロイしよう
minorun365
4
240
Tebiki Engineering Team Deck
tebiki
0
24k
茨城の思い出を振り返る ~CDKのセキュリティを添えて~ / 20260201 Mitsutoshi Matsuo
shift_evolve
PRO
1
480
[CV勉強会@関東 World Model 読み会] Orbis: Overcoming Challenges of Long-Horizon Prediction in Driving World Models (Mousakhan+, NeurIPS 2025)
abemii
0
160
Prox Industries株式会社 会社紹介資料
proxindustries
0
110
旅先で iPad + Neovim で iOS 開発・執筆した話
zozotech
PRO
0
110
22nd ACRi Webinar - ChipTip Technology Eric-san's slide
nao_sumikawa
0
100
Azure Copilot Migration Agent / #jazug
koudaiii
1
100
22nd ACRi Webinar - NTT Kawahara-san's slide
nao_sumikawa
0
120
配列に見る bash と zsh の違い
kazzpapa3
3
180
SchooでVue.js/Nuxtを技術選定している理由
yamanoku
3
280
Featured
See All Featured
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
1.6k
Mind Mapping
helmedeiros
PRO
0
91
Designing for Performance
lara
610
70k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
3.9k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
3k
How GitHub (no longer) Works
holman
316
140k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1.1k
Stewardship and Sustainability of Urban and Community Forests
pwiseman
0
110
Data-driven link building: lessons from a $708K investment (BrightonSEO talk)
szymonslowik
1
920
How Software Deployment tools have changed in the past 20 years
geshan
0
32k
Leo the Paperboy
mayatellez
4
1.4k
From π to Pie charts
rasagy
0
130
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