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AIGC: 新世代のコンテンツ制作方法
●AIGC：Al Generated Content、人工知能を活用したコンテンツ制作手法
●強力なコンテンツ生産性：コンテンツ制作の品質と効率を大幅に向上させ、ユーザーの制作ニーズをより適切に満たします
1 プロンプトとは
Prompt は、自然言語処理を使用してユーザーとマシン間の対話をガイドするテクノロジーです。IT 分野では、Prompt は自動テスト、インテリジェントな顧客サービス、音声アシスタント、その他のアプリケーションで使用できます。この記事では、理論的な説明と包括的な事例の 2 つのパートに分けて、Prompt の概念と使用法を紹介します。
プロンプトの定義と基本概念
Promptは、機械による自然言語の解析を通じてユーザーと機械間のコミュニケーションを実現する、自然言語処理に基づく対話型手法です。Prompt の主な実装は、対応するコーパスおよび意味分析モデルを確立することによって、自然言語を機械認識可能な命令に変換することです。
Prompt は、自然言語処理 (NLP) および人工知能 (AI) の分野で広く使用されているコンピューター プログラミング言語です。NLP では、プロンプトは対話システム、機械翻訳、テキスト要約、その他のアプリケーションなどのテキストを生成するためによく使用されます。AI では、人間の言語を理解して生成するモデルをトレーニングするためにプロンプトが使用されます。
プロンプトの仕組み
プロンプトでは、各コマンドはコーパス内のキーワード シーケンスに対応します。ユーザーが自然言語を入力すると、システムはまず入力をセグメント化し、次にセグメント化の結果をコーパス内のキーワードと照合し、最後に対応するコマンドを見つけて実行します。
プロンプトのメリットとデメリット
アドバンテージ：
- 効率の向上: 自然言語処理を使用すると、ユーザーはコマンドをより迅速に入力できるため、効率が向上します。
- 参入障壁の低さ: 従来のグラフィカル インターフェイス操作と比較して、自然言語を使用したコミュニケーションはより直観的であり、ユーザーが使用する敷居が低くなります。
- 強力なスケーラビリティ: Prompt は、コーパスとセマンティック モデルを継続的に拡張することで、より多くのシナリオとアプリケーションをサポートできます。
不十分：
- 精度の問題: 自然言語の多様性と複雑さにより、Prompt では命令を解析するときに特定の精度の問題が発生する可能性があります。
- コンテキストに依存する: 複数ラウンドの対話において、Prompt はコンテキスト情報を正しく理解できる必要があります。そうでないと、理解エラーが発生する可能性があります。
- 新しい状況に対応できない: プロンプトは分析用のコーパスとモデルに依存しているため、新しい状況や予期しないシナリオの場合、プロンプトは認識に失敗したり、誤認識したりする可能性があります。
関連する技術文献および情報
「自然言語処理の原理と応用」「深層学習に基づく自然言語処理」など
2 包括的なケース
インターネット上には、適切なプロンプトを作成する方法やテンプレートが多数あります。その中でも、エルヴィス・サラビアがまとめたフレームワークはより実践的であり、プロンプトには次の要素が含まれるべきであると指摘しました。
- **指示: **モデルに実行してもらいたい特定のタスクまたは指示。
- **コンテキスト:** 外部情報や追加のコンテキスト情報などの背景情報を提供します。これは、モデルがより適切に応答するように導くのに役立ちます。
- **入力データ:** 処理する必要があるデータをモデルに通知します。
- **出力表示:** 出力するモデルの種類または形式を指定します。
もちろん、モデルで実行したいタスクの種類によっては、すべてのタスクに上記の要素がすべて必要なわけではありません。
一見しただけでは使い方がわからないかもしれませんが、実際の業務シーンと組み合わせて使い方を見ていきましょう。
Prompt框架
- Instruction（必须）：指令，即你希望模型执行的具体任务。
- Capacity and Role（选填）：你希望模型扮演怎样的角色。
- Context（选填）：背景信息，或者说是上下文信息，这可以引导模型做出更好的反应。
- Personality（选填）：你希望模型以什么风格或方式回答你。
- Input Data（选填）：输入数据，告知模型需要处理的数据。
- Output Indicator（选填）：输出指示器，告知模型我们要输出的类型或格式。
ケース 1: コンテンツ抽出データに基づいてテーブルを生成する
コンテンツ抽出データに基づいてテーブルを生成する
三花智控今日涨停，全天换手率2.35%，成交额21.82亿元，振幅10.64%。龙虎榜数据显示，机构净卖出7705.85万元，深股通净卖出1.84亿元，营业部席位合计净买入5.11亿元。
深交所公开信息显示，当日该股因日涨幅偏离值达9.26%上榜，机构专用席位净卖出7705.85万元，深股通净卖出1.84亿元。证券时报•数据宝统计显示，上榜的前五大买卖营业部合计成交12.84亿元，其中，买入成交额为7.67亿元，卖出成交额为5.17亿元，合计净买入2.50亿元。
具体来看，今日上榜的营业部中，共有5家机构专用席位现身，即买三、买五、卖二、卖三、卖五，合计净卖出7705.85万元，深股通为第二大买入营业部及第一大卖出营业部，买入金额为1.22亿元，卖出金额为3.05亿元，合计净卖出1.84亿元。资金流向方面，今日该股主力资金净流入4.30亿元，其中，特大单净流入3.63亿元，大单资金净流入6652.14万元。近5日主力资金净流入3.88亿元。
融资融券数据显示，该股最新(6月9日)两融余额为6.93亿元，其中，融资余额为5.24亿元，融券余额为1.69亿元。近5日融资余额合计减少120.61万元，降幅为0.23%，融券余额合计减少447.27万元，降幅2.58%。
将上述新闻内容中的数据以表格形式列出
百度：ウェン・シン・イー・ヤン
HKUST Xunfei: Xunfei スパーク
上記の内容では個人的にはXunfei Xinghuoの方が良いと感じます
ケース 2: ヴィンセント図
画一幅画,呆萌的小猫躺在大泡泡中，口爱温柔，动漫风格，暖系色调，居中，面对镜头，
虎幻引擎,棉花糖质感,光线追踪，机制细节，质感细腻，8K，超高清，超广角，极致清晰，丁达尔效应
百度：ウェン・シン・イー・ヤン
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個人的にはWenxin Yiyanの方が良いと思います。Xunfeiさんのペインティングモデルを楽しみにしています
事例 3: 顧客関係管理エキスパート
现在你是A公司的一位客户关系管理专家，我将提供给你“客户:、节日:、购买商品:、爱好:”信息，
这些客户都购买过你所在公司的产品，你需要根据我提供的信息撰写向客户送出节日祝福的邮件，
要求200字以内。请问你是否理解到了我的意图?如果理解，请直接回复“是的，我理解到了你的意图，
请你提供相关信息。
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上記の内容だと、個人的には荀飛良い気がします笑
事例 4 データの分析
我正在做一款轻食产品（背景），近期发现产品的日活数据下降，（指令）请帮我分析下这些数据，看是否正常，有没有问题？（输出指示）列出数据特点，如有问题，分析可能的原因，并提供优化建议；（输入数据）以下是具体的日活数据：日期,日售量,美团,饿了么
日期,日售量,美团,饿了么
20230529 100 60 40
20230530 101 50 51
20230531 98 32 66
20230601 100 70 30
20230602 98 45 53
20230603 75 33 42
20230604 70 55 15
20230605 85 28 57
20230606 67 45 22
20230607 58 32 26
20230608 70 43 27
20230609 82 46 36
20230610 77 40 37
20230611 69 36 33
20230612 83 53 30
百度：ウェン・シン・イー・ヤン
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個人的には上記の内容の方が優れていると感じます
事例5
プロンプトテクノロジーは、企業の情報構築プロジェクトで自動テストの効率と精度を向上させるために使用されています。
応用シナリオと運用方法
企業の情報構築プロジェクトにおいて、開発チームは Prompt テクノロジーを使用して自動テストを実現しました。開発チームは、対応する Prompt スクリプトを設定することで、アプリケーション上でユーザーの操作をシミュレートし、自動テストを実現できます。具体的な操作手順は以下の通りです。
- 自動化する必要があるテスト シナリオと運用手順を特定します。
- シナリオと手順に従って、対応するプロンプト スクリプトを作成します。
- テスト ツールを使用して、プロンプト スクリプトを実行し、ユーザー アクションをシミュレートし、アプリケーションの機能を検証します。
- テスト結果に基づいて必要なデバッグと最適化を実行します。
実際の事例分析
企業の情報構築プロジェクトでは、Promptテクノロジーを活用してテストの自動化を実現し、テストの効率と精度を向上させました。具体的には、Prompt テクノロジーを使用すると、開発チームは自動化されたテスト ケースを迅速に作成して実行できるため、手動テストの作業負荷が軽減されます。同時に、自然言語の処理精度により、一部のテストケースが誤認識される可能性があり、開発チームは必要なデバッグや最適化を行う必要があります。この問題に対応して、開発チームは継続的にコーパスを拡張し、意味モデルを最適化することで、Prompt の認識精度を向上させました。
結論と展望
Prompt は、効率を高め、参入障壁を下げる便利なテクノロジーです。Prompt には、自動テスト、インテリジェントな顧客サービス、音声アシスタント、その他の分野での幅広い応用が期待されています。ただし、自然言語の多様性と複雑さにより、Prompt では命令を解析する際に精度の問題が発生する可能性があります。したがって、今後の開発では、継続的にコーパスを拡張し、意味モデルを最適化し、Prompt の認識精度を向上させる必要があります。
3 モックアップ時代とプレミアムプロンプト
大規模モデルの時代とは、現在の言語モデルの技術レベルが、自然言語処理に大規模言語モデル (Large Language Model) を使用するという新たな段階に到達したことを指します。高品質のプロンプトは、これらの大規模な言語モデルの入力方法であり、大規模なモデルの表現をより効果的に駆動できます。
大規模な言語モデルは、テキスト分類、質問応答システム、機械翻訳など、自然言語でさまざまなタスクを処理できます。ただし、これらのモデルの出力が常に必要なものであるとは限らないため、これらのモデルを駆動するためのより柔軟な方法が必要です。プロンプトはそのような方法の 1 つであり、モデルを出力に導くために入力に少量のコンテキスト情報を含めることにより、モデルの効率と精度を向上させます。
現在の大規模モデルの時代では、プロンプトの使用がさらに重要になっています。高品質のプロンプトは、さまざまな大規模モデルのアーキテクチャやアルゴリズムの詳細に適切に適応できるため、モデルのパフォーマンスが向上します。したがって、大規模モデルの時代では、これらのモデルの機能をより有効に活用するには、高品質のプロンプトを継続的に作成して最適化する必要があります。
4 まとめ
Prompt の基本的な考え方は、入力テキストを中間表現に変換し、この表現を使用して出力テキストを生成することです。この中間表現は通常、一連のニューラル ネットワーク層を通じて計算されます。NLP では、これらのニューラル ネットワーク層には、単語埋め込み層、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)、または長短期記憶ネットワーク (LSTM) などを含めることができます。AI では、これらのニューラル ネットワーク層には、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)、トランスフォーマーなどが含まれます。
Prompt の応用範囲は非常に広範です。たとえば、ダイアログ システムでは、プロンプトを使用して回答や提案を生成できます。機械翻訳では、プロンプトを使用して、ある言語のテキストを別の言語のテキストに変換できます。テキストの要約では、プロンプトを使用して長いテキストから重要な情報を抽出し、短い要約を生成できます。
上記のアプリケーションに加えて、Prompt は他の多くの NLP タスクや AI タスクでも使用できます。たとえば、感情分析、固有表現認識、質問応答システム、対話生成などに使用できます。さらに、Prompt は、ナレッジ グラフ、セマンティック分析、深層学習などの他のテクノロジーと組み合わせて使用することもできます。
要約すると、Prompt は NLP と AI の分野で重要な役割を果たす非常に重要なコンピューター プログラミング言語です。テクノロジーの継続的な発展により、Prompt の応用範囲と開発スペースはさらに広がると考えています。