Last updated on August 7, 2024
初心者対応のプロンプトエンジニアリング講座へようこそ!
プロンプトエンジニアリング(PE)とは、AIと効果的にやりたいタスクや行動をどう上手く伝え、 望ましい結果を得るためのプロセスです。人工知能(AI)が急速に進歩し続ける中、 PEの習得はますます貴重で需要の高いスキルになっていってます。本講座では、 PEの応用技術に焦点を当てます。
このコースは初心者に合わせた内容になっており、AIやPEに初めて触れる方には丁度いいスタート地点です。 初心者でなくてもこのコースの中に貴重な知識を見出すことができます。本講座は、PEのコースとしては 最も包括的なもので、AIの入門から高度なPEテクニックまで幅広い内容となっています。
本講座はオープンソースであり、様々な研究者、翻訳者、ホビイストなど多様なコミュニティによって構築されています。 我々は、AIは誰もがアクセスできるものであるべきであり、明確かつ客観的に説明されるべきであると考えています。 そのため、なるべく過度な専門用語を排除し、包括的で偏りのない講座を制作するよう心がけています。
本講座は様々な方々から高く評価を得られています:
我々がPEを教えるのに当たって下記の原則を元にしてアプローチしております:
高速的な改善 - PEはほぼ毎日新しいコンテンツが公開されているので、 このコースも新しい技術に関する短い記事を頻繁に更新していきます。 あなたが興味のある内容やもっと聞きたいコンテンツを是非教えてください!
実用性を重視する - 我々は最速にアプリケーションで使える実用可能にできるように様々な技術や テクニックに焦点を当ています。
すぐに使える例 - 学習した内容をすぐにでも使えるように、本講座では明確に実用的なテクニックを ご紹介していきます。
協調学習 - 我々はお互いから学ぶことを強く信じています。 何か理解できないことや誤りを見つけた場合は、GitHubの issue を作成してご連絡ください。あなたのフィードバックは、このコースを改善するのに役立ちます。
こちらの本講座は現在開発中であり、常に学習体験を改善するようにコンテンツを増やしています。 何かご意見やご感想があれば、ぜひお聞かせください!
こちらの講座はすべての章を順番に読む必要はありません。興味のあるところから読んでいってください! 全くの初心者の方でAI、機械学習やプログラミングの基礎がない方は、 「基礎編」と 「はじめに」 からお読みいただくとおすすめです。既に上記の知識がある方は 「中級編」 からお読みいただくと、より効果的かもしれません。
本講座の記事は難易度別に評価され、以下のようなラベルが貼られています。自分のスキルや プログラミングの知識を元にあったタグで本講座を使用してください。
🟢 初心者向け: プログラミング不要
🟦 初級: 簡単なプログラミングが必要だが、専門知識は不要。
◆ 中級: プログラミングが必要で、実装には専門知識が必要(例:ログプロブの計算)。
◆◆ 上級: プログラミングが必要で、実装には専門知識が必要(例:強化学習アプローチ)。
注意:◆◆◆ のタグは専門知識がなくても理解できるコンテンツでありますが、実際に実装時に役に立つ内容です。
ここでは、各章の概要を簡単にご紹介します:
基礎編: PEの入門と簡単なPEの技術
基礎実装編: 簡単で実用的なPE
中級編: 研究を元に、少々複雑なPEのテクニック
アプライドプロンプト: コミュニティメンバーによって書かれたPEプロセスの完全なウォークスルー
高度なアプリケーション: PE の非常に強力でより高度なアプリケーションを紹介します
信頼性: LLMをより信頼性の高いものにするには
画像: DALLEやStable Diffusionのようなテキストから画像へのモデルに対応したPE!
プロンプト・インジェクション: ハッキング、ただしPE用
ツーリング: 様々なPEツールとIDE
プロンプトのチューニング: グラジエントでプロンプトを微調整する
その他: PEに関する様々なトピックやテクニックをご紹介
このコースで最も重要なのは、あなたのフィードバックです!
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