chatgpt prompting guide

ChatGPTプロンプトを作成するためのガイドとフレームワーク

このレポは@christerjohanssonによって開発されました。

開発者向けの迅速なエンジニアリング

開発者向けの迅速なエンジニアリング用のJupyterコードノートブック

開発者向けの迅速なエンジニアリングでは、大規模な言語モデル（LLM）を使用して、新しい強力なアプリケーションを迅速に構築する方法を学びます。 Openai APIを使用すると、コストが抑制され、高度に技術的であるか、単に不可能な方法で価値を革新および創造することを学ぶ機能を迅速に構築できます。

この短いコースでは、LLMSがどのように機能するかを説明し、迅速なエンジニアリングのベストプラクティスを提供し、さまざまなタスクのアプリケーションでLLM APIを使用する方法を示します。

• 要約（例えば、簡潔さのためにユーザーレビューの要約）
• 推測（例えば、センチメント分類、トピック抽出）
• テキストの変換（翻訳、スペル、文法修正など）
• 拡張（たとえば、電子メールを自動的に書く）

さらに、効果的なプロンプトを作成するための2つの重要な原則、優れたプロンプトを体系的に設計する方法、またカスタムチャットボットの構築を学ぶ方法を学びます。

すべての概念には多くの例が示されています。これは、Jupyterノートブック環境で直接遊ぶことができ、迅速なエンジニアリングで実践的な体験を得ることができます。

プロンプトエンジニアリング：説明

プロンプトエンジニアリングとは、CHATGPT-3やCHATGPT-4などの自然言語生成モデルの効果的なプロンプトを設計および実装する慣行を指します。迅速なエンジニアリングの目標は、特定のタスクまたはアプリケーションに関連する高品質でコヒーレントなテキストを生成することです。

プロンプトエンジニアリングには、以下を含むがこれらに限定されない幅広いユースケースがあります。

• コンテンツ生成：CHATGPTを使用して、記事、ブログ投稿、製品の説明などの高品質のコンテンツを生成し、ビジネスや組織の時間とリソースを節約できます。
• 言語理解：ChatGPTを使用して、チャットボット、仮想アシスタント、およびその他の言語ベースのアプリケーションの自然言語応答を生成できます。
• クリエイティブライティング：ChatGptを使用して、短編小説、詩、その他の創造的な執筆を生み出すことができます。これは、作家が想像力を活用して新しいアイデアを生み出すのに役立ちます。
• ビジネスとファイナンス：CHATGPTは、財務レポートの要約、財務予測の作成、ビジネス提案の作成などのタスクに使用できます。

ただし、エンジニアリングを促すにはいくつかの制限もあります。

• 生成されたテキストの品質：ChatGPTは高品質のテキストを生成できますが、モデルによって生成されるテキストの品質は、プロンプトの品質に依存します。高品質のテキストを生成できる効果的なプロンプトを設計することが重要です。
• 生成されたテキストの関連性：ChatGPTによって生成されたテキストは、プロンプトによって提供される入力に基づいています。プロンプトが十分に設計されていない場合、生成されたテキストはタスクまたはアプリケーションに関連しない場合があります。
• バイアス：ChatGPTは、インターネットからのテキストの大規模なデータセットでトレーニングされています。これには、バイアスが含まれる場合があります。これらのバイアスを認識し、プロンプトを設計するときにそれらを緩和するための措置を講じることが重要です。
• サイズとコスト：ChatGPTは大規模なモデルであり、重要な計算リソースが必要であり、費用がかかる場合があります。プロンプトの設計と実装に必要なコストとリソースを考慮することが重要です。

全体として、迅速なエンジニアリングは、組織や個人が高品質のテキストを迅速かつ効率的に生成するのに役立つ強力なツールです。ただし、効果的なプロンプトを設計および実装するための制限とベストプラクティスに注意することが重要です。

迅速なエンジニアリングを学ぶ：勉強するもの

ChatGptの迅速なエンジニアリングについて学ぶには、勉強したいいくつかの重要な領域があります。この分野の理解を深めるために使用できるトピックとリソースのリストは次のとおりです。

1. ChatGPT-3の基本を理解する：迅速なエンジニアリングに飛び込む前に、ChatGPT-3の基本とその仕組みを理解することが重要です。まず、Modelの機能と制限の概要を提供するChatGPT-3のOpenAIドキュメントをお読みください。

2. 効果的なプロンプトの設計：プロンプトエンジニアリングの重要な側面の1つは、高品質のテキストを生成できる効果的なプロンプトを設計することです。効果的なプロンプトを設計するために使用できるいくつかのベストプラクティスとテクニックがあります。さまざまな種類のテキストを生成するために使用されるプロンプトの例については、OpenaiのGPT-3遊び場を参照できます。

3. ユースケースの理解：GPT-3の可能性をよりよく理解し、エンジニアリングを促すには、適用できるさまざまなユースケースを探索する必要があります。 Openai Webサイトには、探索できるユースケースのリストがあります。

4. 生成されたテキストの品質の評価：デザインのプロンプトが高品質のテキストを生成していることを確認するには、生成されたテキストの品質を評価する方法を学ぶ必要があります。 OpenaiのGPT-3遊び場を参照して、生成されたテキストの評価の例を見ることができます。

5. 高度なトピック：基本を十分に理解したら、モデルの微調整、構造化データの操作、特定のアプリケーションまたはコンテキストでGPT-3を使用するなどの高度なトピックを探ることができます。 Openai Webサイトには、これらの高度なトピックをカバーする記事のリストがあります。

これらの各トピックをより深く研究するために使用できるいくつかのリソースを次に示します。

• chatgpt-3のopenaiドキュメント：https：//beta.openai.com/docs/models/gpt-3
• OpenaiのGPT-3遊び場：https：//beta.openai.com/playground/gpt-3
• OpenaiのGPT-3ユースケース：https：//openai.com/use-cases/gpt-3-use-cases/
• OpenaiのGPT-3微調整：https：//beta.openai.com/docs/models/gpt-3/fine-tuning
• 構造化データを備えたOpenaiのGPT-3：https：//beta.openai.com/docs/models/gpt-3/guides/structured-data
• 特定のアプリケーションまたはコンテキストにおけるOpenAIのGPT-3：https：//beta.openai.com/docs/models/gpt-3/guides

プロンプトを改善するためのツール

ChatGPTプロンプトの改善に役立ついくつかのツールがあります。

1. トレーニング前：トレーニング前の手法を使用して、プロジェクト管理やソフトウェア開発など、特定のタスクまたはドメインでモデルを微調整できます。

2. データの増強：バック翻訳や同義語の置換などの手法を使用して、モデルをトレーニングするための追加データを生成できます。

3. プロンプトの最適化：Faceのプロンプトツールキットを抱き締めるなどのツールは、変更を提案し、困惑やコヒーレンススコアなどのメトリックを提供することにより、プロンプトを最適化するのに役立ちます。

4. 自動完了：OpenaiのGPT-3プレイグラウンドやトランスを使用したFaceの書き込みなどのツールは、プロンプトに対してリアルタイムの自動完了提案を提供できます。

5. 評価と監視：Faceのモデルハブを抱き締めるなどのツールを使用すると、プロンプトのパフォーマンスを時間の経過とともに評価および監視し、必要に応じて調整を行うことができます。

6. 人間のループ：人間のフィードバックを活用して、ChatGPTプロンプトのパフォーマンスを向上させます。

7. テンプレート：特定のユースケースに簡単に使用して適応できるテンプレートまたは例のセットを作成します。

8. コラボレーションツール：Google DocsやGitHubなどのツールを活用して、プロンプトについて他の人と協力し、知識を共有し、フィードバックを得ます。