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人工知能に命令を出す最も簡単な方法
言語モデルとは、人間の脳のニューラルネットワークを見た人工ニューラルネットワーク（Neural Network）を作り、それをよく構造化し、特定の作業に特化した「モデル」を作ります。そしてこのモデルに数億から数兆個のテキストデータを入れて完成します。もちろん人工ニューラルネットワークに多忙なデータを入れると言語モデルとは言えません。これを意図的に意図したとおりに動作させるようにしなければならないので、我々はそれを言語モデル、そしてデータ規模に応じて巨大言語モデル（Large Language Model）と呼びます。
赤いボックスにあるのは、人工知能を研究開発する方が悩む領域で、ユーザーは一番右側にある黒いボックスに注目すればいいです。
このようにして作られた言語モデルに、私たちは命令を出し、希望する行動を促します。これを私たちは発音をそのまま読んでプロンプトと呼びます。これは事実、よく説明したものであり、しばしば開発者がターミナルで何かを指示するときに「コマンドプロンプト」を浮かべるのにそこから来た言葉です。 （語源は同じです。）
これを工学的に設計するようにするので、プロンプトエンジニアリング、 徹底的に企画して入力するというプロンプトデザインなどと呼ばれます。個人的に何と呼ばれるマーケティング用語に過ぎないと思います。実際、今は過渡期的性格が強い時期で、名称が微妙に変わっています。それでも、私は最近よく使われる用語であるプロンプティング：Promptingという用語を使うようにします。結局みんな同じことです。人工知能に命令を出す方法なので、どんな用語でも意味を通せば良いのです。
私たちはこの42の文書を読み、人工知能に命令を出す方法を学ぶことです。もっと正確に言えば、私たちは人工知能に私たちが望むことをする方法について話します。釘がどこに刺さる原理と方法を知れば、私たちに与えられる道具がハンマーであっても、シャベルであったり、石盲であっても構いません。言い換えれば、命令を下す方法を明確に理解していれば、その命令を受け取る対象は誰にとっても重要ではありません。私たちは言語モデルがどのように機能するかを理解し、効果的に命令する方法を学びます。
幸いなことに、まだ人工知能は面倒にしても怒らずに人間を絶滅させるという復讐心に燃えていません。だから私たちができる範囲はかなり広く、実験的(?)な質問もできるので、ツールにこだわらず、私たちができることをしましょう。
毎回新しいモデルが出てツールが出てくると、これは変わる知識ではありませんからね。この本を無料で解いた理由は簡単です。おかしいのにお金を使わないで、そのお金でおいしい肉、お酒、デザート、サラダ、コーヒーを召し上がるのがもっと幸せだからです。ただそのお金で違うことをしてください。
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