AI と対話することは、そのようなモデルに慣れていない人が想像するよりも困難です。複雑な複数ステップのタスクのプロンプトを作成するには、優れたコミュニケーション スキルと大規模言語モデル (LLM) についての深い理解が必要です。 AI は提供された入力のみに依存します。漠然としたランダムな指示を与えた場合、完璧な出力は得られません。
明確かつ正確なプロンプトを書く方法を学びましょう。ここでは、スクリプト エンジニアがスキルアップする際に注目すべきソフト スキルとテクニカル スキルをいくつか紹介します。
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1. クリティカルシンキング
AI システムは入力を迅速に分析できます。大量のデータに隠されたパターン、テーマ、不一致を発見するのに数分しかかかりません。一方、同じ数字を手動で選別するには数日かかる場合があります。
その速度にもかかわらず、分析と評価を実行するために AI ツールに完全に依存すべきではありません。そのレポートは独自のデータセットに限定されます。 AI モデルは、トレーニングされた内容に基づいて出力を提供します。人間のように分析して問題を認識することはありません。生データを配置するとエラーが発生する可能性があります。
最良の結果を得るには、ツールに正確かつ詳細なプロンプトを提供する必要があります。決断力を発揮して、最初から潜在的な障害を解決してください。エラーの余地を残さない — AI は額面通りの入力のみを受け取ります。
2. アカウント
高度な言語モデルを使用するシステムは、数式を含む大規模なデータセットでトレーニングされます。初級から中級までの算術方程式を数分以内に解きます。
以下の例は、ChatGPT が中級レベルの代数の質問にどのように正しく答えるかを示しています。
AI ツールは統計、微積分、物理学などの複雑な方程式も解きますが、必ずしも正確であるとは限りません。 AI は理解できる式のみを実行します。モデルが間違った方程式を使用したり、数値パターンを読み間違えたりすると、エラーが表示されることがあります。
この例は、ChatGPT が単純な統計問題に誤って回答することを示しています。答えは 50% であるはずです。
AI の不正確さを補うために、スクリプト エンジニアには優れた計算能力が必要です。数学的な間違いを自分で見つけてください。ほとんどの AI ツールは、主張の中でより多くのコンテキストを提供すると精度が向上します。指示には正しい公式またはパターンが示されている必要があります。
3. 良好なコミュニケーション
言語モデルは自然言語構文を使用します。したがって、ユーザー生成の入力または事前定義された指示のどちらを作成する場合でも、優れたコミュニケーション スキルがメッセージを伝えるのに役立ちます。単純なタスクは簡単に実行できます。一般的な知識に関する質問をしたり、ワンステップ コマンドを指示したりできます。プロンプトにそれをポイントするだけです。
逆に、複雑で複数のステップからなるプロジェクトでは、より詳細な指示が必要になります。正確性を高めるために、リクエストを段階的に明確に説明する必要があります。曖昧な主張は人工知能を混乱させます。
AIがあなたを誤解した場合は、言葉の選択や表現を変えてみてください。弱い動詞を置き換え、命令を分解し、パターンを予測し、プロンプトを割り当てることにより、曖昧さを減らします。
この主張を例として考えてみましょう。制限を超える必要がある場合でも、ChatGPT が期待どおりの出力を提供できるようにコマンドを明確に定義します。
4. 細部へのこだわり
スクリプト エンジニアは、細部にまで細心の注意を払う必要があります。タイプミスや省略を見落とすと、特に複数ステップのプロジェクトを実装する場合に精度が損なわれます。詳細を改善するまで、出力は引き続き低下します。
正確さは染み付いた目に見えない特性ですが、人々はそれを発展させることができます。オンラインでソフトスキルを練習する方法はいくつかあります。コマンドを作成するには、まず 100 語未満の短いプロンプト (タイプミス、あいまいな用語、あいまいな表現) を編集します。
スキルが向上するにつれて、より長く複雑なプロンプトに取り組んでください。分析を簡素化するには、レビューとその出力をグラフに変換します。そうしないと、詳細グループが失われます。
言語モデルはプロンプトに対して異なる反応を示すことにも注意してください。 1 つの複雑なタスクのために複数のプラットフォームを組み合わせることを計画している場合は、特定の手順をやり直す必要がある場合があります。ツールのデータセット、制限、機能を考慮してください。
5. 創意工夫
人工知能はここ数年で大幅に進化しました。 Google、Microsoft、OpenAI などの世界的なテクノロジー企業は、すでに言語モデルをリリースしており、現在も新しい言語モデル プロジェクトに取り組んでいます。今後さらに多くの AI ツールが市場に投入されることが予想されます。
刺激的で革新的ではありますが、人工知能の急速な発展に混乱を感じる人もいるかもしれません。イーロン・マスクでさえ、人工知能の開発の停止を求めています。新しく発売されたモデルは、わずか数週間の好調なパフォーマンスの後、より人気のある競合他社を追い越しました。
エンジニアにとって最善のアプローチは、複数のモデルを研究することです。新しい AI ツールに追いつくだけでなく、その言語モデルのプロンプトを作成する方法を学びましょう。 1 つのモデルに焦点を当てないでください。どの AI 製品も時代遅れになる可能性があります。
6. チームワーク
スクリプト エンジニアは、技術スキルを磨くこととは別に、チームの一員になることを学ばなければなりません。人工知能の開発は一人でできる仕事ではありません。ほとんどのプロジェクトでは、プログラマー、AI トレーナー、ユーザー エクスペリエンス デザイナーなどの他の専門家と協力する必要があります。
人工知能のさまざまな分野について学びます。チームメイトのタスクと役割を理解することで、より適切なサポートを提供できるようになります。彼らが目標を達成できるよう支援してください。あなたの申し立てを検討し、改善を提案する合理的なシステムを作成します。
ただし、頻繁にメールを送信する代わりに、プロジェクト管理ツールの使用を検討してください。これにより、1 つのプラットフォームでクレームを追跡、割り当て、編集できます。これは、レビューを転送したりサードパーティにカーボンコピーを送信したりするよりも、より組織的なアプローチです。確認する フリーランサーのための最高のビジネス管理ツール.
7. コーディングとプログラミング
スクリプト エンジニアは、少なくとも基本的なプログラミングを学ぶ必要があります。 AI 開発者が使用するプログラミング言語を知ることは、より効果的で正確なクレームを作成するのに役立ちます。説明書が各モデルの固有の機能に対応していることを確認してください。
また、使用 AI プレイグラウンドを開く LLM を使用してプログラミング言語のアプリケーションを探索します。さまざまな GPT-3 モデルをテストできます。 AI が入力を処理する方法を理解していれば、クレームをより効率的に構成できます。
8. A/B テスト
迅速な精度に影響を与える要因はいくつかあります。発言の口調、言語、表現、一貫性を変更すると、異なる結果が得られます。残念ながら、正しい計算式を使用しない限り、AI は指示されたタスクを実行しません。
この会話を例として考えてみましょう。 ChatGPT は、利用規約に違反するため、私たちの単純なリクエストを拒否しました。
申し立てを修正した後、要求された応答を受け取りました。 ChatGPT はその制限を無視し、OpenAI のポリシーに違反する場合でも、私たちのリクエストを優先しました。
この例は、概要プロンプトの微調整によってどのようなことが行われるかを示しています。簡単な変更はすぐに行うことができます。ただし、数千語にわたる複雑なクレームを編集する必要がある場合は、A/B テストにさらに多くの時間を費やすことが予想されます。どの変数が出力精度に最も影響を与えるかを学びます。
助言： すべての結果を追跡します。 A/B テストには多くの時間とリソースがかかります。可能な限り比較テストを繰り返すことは避けてください。確認する さまざまな職種で人工知能テクノロジーがどのように使用されているか.
プロのコマンドエンジニアのスキルセットを構築する
上記のスキルは、複数ステップのプロジェクトに対するより詳細かつ正確な指示を作成するのに役立ちます。誰でも ChatGPT で一般的な質問に答えることができます。ただし、言語モデルを適応させて特定の出力を生成し、パターンを認識するには精度が必要です。
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