AI を活用したエンジニアリングは、ロボット工学と自動化をどのように強化できるのでしょうか?

AI プロンプト エンジニアリングは、AI ツールを使用して望ましい結果を生み出す効果的な方法です。ステートメント、コード ブロック、文字列は、複数のプロンプトのほんの一例です。このプロンプト技術は、AI モデルからの応答を引き出すために開発されました。これは、特定の目的に適した出力を提供するようにモデルに指示するための出発点として機能します。興味深いことに、これらの質問は、エッセイを書くことを奨励するなど、人間に作用するのと同じような働きをします。

同様に、AI はこれらのヒントを使用して、ニーズに合わせて特別に調整されたコンテンツを生成できます。したがって、迅速なエンジニアリングは AI ソリューションを使用するための重要な戦略となっています。現在、現実世界のプロンプトに関して、人間と AI 間のコミュニケーションの主な形式はテキストです。テキスト コマンドを使用して、モデルに何を実行するかを指示できます。 DALL-E 2 や Stable Diffusion などの主要な AI モデルの基本的なプロンプトは、期待される結果を指定することです。

一方、最新の ChatGPT のような言語モデルでは、単純な質問から複雑な証明まで、プロンプトの周りに多くの詳細が散りばめられたものを使用できます。まれに、入力が生データを含む CSV ファイルだけになる場合があります。 AI プロンプト エンジニアリングは、AI モデルが特定のタスクを実行する方法をトレーニングおよび学習するために使用できるプロンプト (入力データ) を開発および生成する完全なプロセスです。 AI がデータを解釈するには、適切なデータの種類と形式を選択する必要があります。効率的な AI プロンプト エンジニアリングを通じて生成された高品質のトレーニング データにより、AI モデルは正確な予測と判断を行うことができます。

GPT-2 や GPT-3 などの言語モデルは、AI エンジニアリングの多くの主要な進歩に使用されています。自然言語処理 (NLP) データセットを使用したマルチタスク プロンプト エンジニアリングの登場により、2021 年には革新的なタスクが優れた結果を生み出しました。 「段階的に考えてください」などのプロンプトを追加すると、ゼロショット学習が使用され、タスクの成功率が向上しました。多段階の推論の試み。ゼロショット学習は、論理的思考プロセスを適切に記述できる言語モデルによって改善されました。大規模なオープンソースノートブックとコミュニティ主導の画像合成プロジェクトにより、小規模から大規模まで、アクセスが容易になります。

他にも重要な変化がありました。 2022 年には、機械学習モデル DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney によってテキストから画像へのプロンプトが可能になり、チャンスの世界が実現可能になりました。この技術により、人々は言葉だけで自分の考えを表現することができます。最近、ChatGPT が一般公開され、急速に広まりました。これまでに出会った中で最高の AI 言語モデルは ChatGPT です。ディープラーニングアルゴリズムを使用して、提供された情報に基づいてテキストを生成します。この技術は大量のテキストデータでトレーニングされているため、さまざまなテキストの質問に対して人間のような応答を提供できます。

AI 製品を動かすモデルは、発明と革新のまったく新しい可能性を切り開き、IT 業界を根本的に変化させます。 ChatGPT のようなモデルにより、AI はデータを活用してさまざまな分野で独自のアイデアを提供し、ユーザーのクエリに応答できるようになります。今日では、コンピューターは、人間の助けをほとんどまたはまったく受けずに、アート、デザイン、コンピューター コードなど、幅広い分野のコンテンツを作成できます。

困難な問題に対するアイデアや仮説を生成することもできます。最新の AI システムは、大規模なディープラーニング モデルをベースとしているため、テキストや画像を含むあらゆる種類の非構造化データを処理および分析できます。開発者の技術的専門知識や機械学習の能力に関係なく、開発者がアクセスできるアプリケーションの範囲が拡大しました。たとえば、GPT-3.5 に基づく ChatGPT はテキスト翻訳に適用されており、研究者はモデルの古いバージョンを使用して新しいタンパク質配列を開発しています。これらのテクノロジーを使用することで、新しい AI アプリケーションの構築に必要な時間が短縮され、これまでにないアクセシビリティが実現します。こうした発展は必然的に興味深い将来の可能性を生み出します。

これらのアプローチには共通点が 1 つあります。それは、いずれも効率的な AI プロンプト エンジニアリングを必要とすることです。人工知能が進歩するにつれ、プロンプトエンジニアリングはビジネス、研究など、ほぼすべての業界で重要な役割を果たし続けるでしょう。経営幹部は真剣に注意を払い、迅速なエンジニアリングによって推進される最も革新的で有望な AI モデルを業務に取り入れることを検討する必要があります。