What is prompt engineering? Why is there a necessity to hire prompt engineers?

Prompt engineering is the process of crafting clear, concise, and effective prompts or instructions for various systems, particularly those involving natural language processing (NLP) or machine learning models. It’s essential because it directly impacts the performance and usability of these systems.

 

Now, lets see some examples of bad and good prompts:

  1. Write an essay on Japanese culture. –  [Bad prompt]
  2. Act as a literature expert and a historian in Japanese culture, and
    – write a small essay on Japanese culture from the 1500s and how it is shaped today
    – use a simple and an easy to understand language
    – write the essay within 1000 words and conclude it. [Good Prompt]

 

A bad prompt generally doesn’t have any context, but a good prompt focuses on details. The more details or instructions you provide, the better the answer will be.

Lets see some other ways to utilize prompts to its effective ways:

  1. Explain “Machine Learning” algorithms like I’m a 10 year old.
  2. Analyze the state of the gaming industry and describe its trends, support it with data, statistics. Additionally, provide some big gaming companies and influencers with their finances and metrics along with the games they create and play.
  3. Act as an instagram influencer, write a post for my audience aged 9-30 and help me grow my followers, asking them to sign up at my company.
  4. Act as a business mogul [Steve Jobs or ELon Musk] and provide me with some recommendations based on the circumstances I provide below. [give the detailed business circumstance]

 

These are some of the common ways prompts can be used to be more effective and precise. In essence, prompt engineering is about optimizing communication between humans and machines. It enhances user experience, increases system accuracy, and ultimately leads to more effective and satisfying interactions.

(担当:Bunty)

プロンプトエンジニアリングとは?
なぜ即戦力のエンジニアを採用する必要があるのか…

プロンプトエンジニアリングは、特に自然言語処理(NLP)や機械学習モデルを含むさまざまなシステム向けに、明確で簡潔、かつ効果的なプロンプトや指示を作成するプロセスです。これらのシステムのパフォーマンスと使いやすさに直接影響を与えるために重要です。

では、良いプロンプトと悪いプロンプトの例を、いくつか見てみましょう。

  1. 日本文化についてエッセイを書いてください。- [悪いプロンプト]
  2. 日本文化の文学専門家および、歴史家として振る舞い、
    • 1500年代の日本文化についての小論文を書き、
    • シンプルで理解しやすい言語を使用した
    • エッセイを1000語以内で書き、結論を述べる。[良いプロンプト]

一般に、悪いプロンプトにはコンテキストがありませんが、良いプロンプトは詳細に焦点を当てています。提供される詳細や指示が多ければ多いほど、よりよい回答になります。

ほかにも、プロンプトを効果的に利用する方法を見てみましょう。

  1. 10歳になったつもりで「機械学習」アルゴリズムを説明してください。
  2. ゲーム業界の状況を分析し、その傾向を説明し、データや統計でそれを裏付けます。さらに、大手のゲーム会社やインフルエンサーに、彼らの財務状況と指標と一緒に、彼らが作成しプレイするゲームを提供してください。
  3. Instagramのインフルエンサーとして、9歳から30歳までの視聴者に向けて投稿を書き、フォロワーを増やすのを手伝って、会社に登録するよう促します。
  4. ビジネス界の重鎮[Steve JobsやElon Musk]として振る舞い、以下の状況を提供することに基づいて、いくつかの推奨事項を提供してください。[詳細なビジネス状況を提供する]

以上がプロンプトをより効果的かつ正確に使用する一般的な方法の一部です。要するに、プロンプトエンジニアリングは人間と機械の間のコミュニケーションを最適化することです。UXを向上させ、システムの精度を高め、最終的にはより効果的かつ満足のいく相互作用をもたらします。

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