プロンプトエンジニアリング
プロンプト・エンジニアリング(英: prompt engineering)は、主に「テキストからテキスト」型言語モデルとのコミュニケーションで使用され、生成的人工知能(生成AI)モデルが解釈し、理解できるように指示文章を構造化する過程である。プロンプト・エンジニアリングは、「プロンプトから一時的に学習するモデルの能力」として定義されるコンテキスト内学習(in-context learning)によって可能となる。コンテキスト内学習の能力は、大規模言語モデル(LLM)の創発的能力である。
プロンプト(prompt)とは、人工知能(AI)が実行すべきタスクを記述した自然言語によるテキスト(文章)のことである。「テキストからテキスト」モデルのプロンプトは、「フェルマーの小定理とは何か」といったクエリ(問い合わせ)、「落ち葉についての詩を書け」といった命令、短い意見文(たとえば、「冗長すぎる」、「形式的すぎる」、「言い直せ」、「この言葉を略せ」など)、またはコンテキスト(文脈)、指示、入力データを含む長い文とすることができる。
生成的知識プロンプト(generated knowledge prompting)は、まずプロンプトを完了させるために関連する事実を生成するようモデルを指示し、その後プロンプトを完了させる。モデルに対し、関連する事実を条件付けることができるため、通常、完了の質は高くなる。
「テキストから画像」モデルの中には、特定のアーティストの作風を名前から模倣できるものがある。たとえば、Stable DiffusionやMidjourneyのプロンプトでは、「in the style of Greg Rutkowski」という語句が、ポーランドのデジタルアーティストGreg Rutkowskiの特徴的なな作風の画像を生成する。
2022年に、DALL-E 2、Stable Diffusion、Midjourneyのような「テキストから画像(英語版)」モデルが一般公開された。これらのモデルは、テキストプロンプトを入力として受け取り、それを使用してAIアートを生成する。「テキストから画像」モデルは、通常、大規模言語モデルと同様に、文法や文構造を理解することはできず、異なるプロンプト技術を必要とする。