エンジニアリングAIプロンプトの入り口と出口

大規模言語モデル（LLM）は、理解と責任が求められる強力なツールです。LLMがどのように学習し、入力に反応するかを理解することを目的とした、プロンプトエンジニアリングという新しい分野が登場しています。LLMは、トレーニングとプロンプティングの両方で使用される小さな単位であるトークンにデータを分割して処理します。プロンプトのフォーマットは、精度のために非常に重要であり、プロンプトエンジニアリングには、Zero ShotとFew Shotの2つの基本的な形式があります。Zero Shotは、事前の応答なしに特定のフォーマットを提供するものであり、Few Shotは、より多くのコンテキストを提供するマイクロマシンラーニングセッションです。Few Shotは、より複雑なタスクに役立ち、企業での使用例では非常に役立つことがあります。プロンプトの可能性は、タスクを支援したり、コンサルティングを提供したり、外部ツールにアクセスしたりすることができるAIエージェントを作成する能力にあります。AIエージェントを作成するには、優れたプロンプトがエンジニアリングされ、計画、メモリ、ツールキットの3つのコアコンポーネントで構成されます。AIエージェントの可能性は無限であり、プロンプトの練習は、面白くて強力なエージェントを作成することにつながります。