プロンプトエンジニアリング
プロンプト・エンジニアリングには、クエリの言い回し、様式の指定、関連するコンテキストの提供、または「フランス語のネイティブスピーカーのように行動する」といったAIへの役割の割り当てが含まれることがある。プロンプト・エンジニアリングは、「maison→家、chat→猫、chien→」のように、モデルが学習するための少数の例を含む単一のプロンプトで構成されることもあり、これは少数ショット学習(few-shot learning)と呼ばれるアプローチである。
「テキストから画像(英語版)」へ、あるいは「テキストから音声」へ変換するモデルとコミュニケーションする場合、典型的なプロンプトは、『馬に乗る宇宙飛行士の高品質な写真』や、『有機的なサンプルを使ったLo-Fiなスローテンポのエレクトロ・チル』など、希望する出力の説明である。
「テキストから画像」モデルのプロンプトは、希望する主題、様式、配置、明暗、美的感覚を実現するために、単語を追加、削除、強調、並び替えを含むことがある。
2021年、研究者は、12個のNLPタスク(各タスクが複数のデータセットを持つことができるため、計62個のデータセットを使用)を実行するために、生成的に事前訓練された1つのモデル(T0)をファインチューニングし、新しいタスクで優れた性能を示し、単一のタスクのために(事前訓練なしで)直接訓練されたモデルを上回った。タスクを解くために、T0は構造化されたプロンプトでタスクが与えられる。たとえば、 もし {{前提}} が真なら、{{仮説}} も真か? ||| {{伴意}}. というプロンプトは、T0 に伴意(はんい)を解かせるためのプロンプトである。
プロンプトのリポジトリによると、2022年2月時点で、約170のデータセットに対して2,000以上のプロンプトが公開されたことが報告された。
2022年、Googleの研究者によって、思考連鎖プロンプト手法(chain-of-thought prompting)が提案された。
2023年、いくつかの「テキストからテキスト」や「テキストから画像」のプロンプトを集めたデータベースが一般公開された。