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迅速なトレーニングテクニックは、ユーザーがAIの言語を話すのに役立ちます

クレジット：Pixabay/CC0パブリックドメイン 今日の生成人工知能モデルは、画像からコンピューターアプリケーションまですべてを作成できますが、その出力の品質は、人間のユーザーが提供するプロンプトに大きく依存します。 カーネギーメロン大学の研究者は、日常のユーザーにこれらのプロンプトを作成し、生成的人工知能モデルとの相互作用を改善する方法を教えるための新しいアプローチを提案しています。 要件指向のプロンプトエンジニアリング（ロープ）と呼ばれるこの方法は、賢いトリックやテンプレートから迅速な書き込みの焦点をシフトし、AIがすべきことを明確に述べます。大規模な言語モデル（LLM）が改善するにつれて、コーディングスキルの重要性は衰えている可能性がありますが、迅速なエンジニアリングの専門知識が増加する可能性があります。 「あなたは伝えることができる必要があります モデル まさにあなたが望むもの。ヒューマンコンピューターインタラクションインスティテュート（HCII）の博士号の学生であるクリスティーナMAは、次のように述べています。ほとんどの人は、まだ自分が望むものをAIに伝えるのに苦労しています。ロープは彼らがそれをするのを助けます。」 プロンプトエンジニアリングとは、正確な指示（プロンプト）を指し、ユーザーは生成AIモデルを提供して、目的の出力を生成します。ユーザーが迅速なエンジニアリングになるほど、AIモデルがユーザーが意図したものを生成する可能性が高くなります。 で "プロンプトで何を設計する必要がありますか？要件駆動型のLLMの使用で人間を訓練します、「に現れます コンピューターと人間の相互作用に関するコンピューティング機械のトランザクションの協会、研究者は、自分のロープパラダイムと、方法を教えて評価するために作成したトレーニングモジュールについて説明します。 ロープは、LLMプロンプトの要件を指定することにより、人間が機関と目標の管理を維持する人間のパートナーシング戦略です。このパラダイムは、特に複雑でカスタマイズされたタスクについて、より良い結果を達成するために、正確で完全な要件を作成することの重要性に焦点を当てています。 ロープをテストするために、研究者は30人にAIモデルのプロンプトを書くように依頼し、2つの別々のタスクを事前テストとして完了します。チックタックのつま先ゲームを作成し、人々がコンテンツの概要を開発するのに役立つツールを設計します。その後、参加者の半数はロープを通してトレーニングを受け、残りはプロンプトエンジニアリングに関するYouTubeチュートリアルを視聴しました。その後、グループは、別のゲームとポストテストとしての別のチャットボットのプロンプトを書きました。 研究者が演習の結果を比較したとき、彼らはロープトレーニングを受けた参加者がYouTubeチュートリアルを見た人々を上回ることを発見しました。事前テストから事後テストまでのスコアは、ロープトレーニングを受けた人では20％増加し、そうでない人は1％しか増加しませんでした。 「私たちは、迅速なエンジニアリングを教えるための新しいフレームワークを提案しただけでなく、参加者がどの程度うまく機能し、パラダイムがどの程度うまく機能するかを評価するトレーニングツールを作成しました」と、HCIIの大学教授であるKen Koedingerは述べています。 「ロープが機能するのは私たちの意見だけではありません トレーニング モジュールはそれをバックアップします。」 生成AIモデルは、従来のプログラミングが自然言語プログラミングに進化するにつれて、導入プログラミングおよびソフトウェアエンジニアリングコースの内容をすでに変更しています。ソフトウェアを作成する代わりに、エンジニアはAIにソフトウェアの開発を指示するプロンプトを作成できます。 これ パラダイムシフト 学生は新しい機会を生み出し、学生がより複雑な開発タスクに取り組むことができるようになり、学習の早い段階でフィールドを進めることができます。 研究者は、ソフトウェアエンジニアのためだけにロープを設計しませんでした。人間がAIを統合し続けているため 日常生活、マシンと明確に通信することは、デジタルリテラシーの重要な側面になります。成功したプロンプトとタスクまでのAIモデルを作成する方法を知っていることで武装して、コーディングやソフトウェアエンジニアリングの背景のない人々は、それらに利益をもたらすアプリケーションを作成できます。 「私たちは、より多くのエンドユーザーに一般の人々から、LLMSを使用してチャットボットとアプリを構築できるようにしたいと考えています」とMaは言いました。 「アイデアがあり、要件を伝える方法を理解している場合は、そのアイデアを作成するプロンプトを書くことができます。」 研究者は持っています トレーニングツールと素材をオープンソースしました、迅速なエンジニアリングをよりアクセスしやすくすることを目指しています。 詳細： Qianou ma et al、プロンプトで何を設計すべきですか？要件駆動型のLLM使用で人間を訓練する、 コンピューターと人間の相互作用に関するACMトランザクション （2025）。 doi：10.1145/3731756 によって提供されます…