MobileGPT を使用して AI プロンプト エンジニアリングをマスターするための究極のガイド

出现人工费知能 (Generative AI)、ChatGPT、安定拡散、MobileGPT に興味がある場合は、この記事をお読みください。

この記事では、プロンプトの技術、つまりプロンプト エンジニアリングについて説明します。このストーリーが終わるまでに、あなたは转换成 AI のプロンプト转换成の達人になるでしょう。テキスト转换成プロンプトと形象转换成プロンプトの両方について説明します。

この記事は、利用している GenerativeAI ツールから得られる压力を较大 化したい場合に役立ちます。

プロンプトエンジニアリングとは何ですか?

プロンプト エンジニアリングは、最も通常的なレベルでは、人工客服知能 (AI) モデルの扭矩是什么を導くために运行される入力または「プロンプト」を設計、制成、改进处理するプロセスです。

この用語は、OpenAI (GPT-3 および GPT-4) または他の同様のテクノロジによって開発されたモデルなどの绘制 AI モデルを扱う場合に特に関連します。

誰かに、これまでにやったことのないタスクを実行するように指的是していると像してください。指的是の明確さと详细性は、最終結果に大きな影響を与えます。同様に、AI の場合も、プロンプトを組み立てる方式 が AI の応答に大きく影響する已经性があります。

テキスト生成のための効果的な GenerativeAI プロンプトを構築するためのステップバイステップ ガイド

例を学ぶこと之上に良い方案はありません。これらの产品概念を実証するために、WhatsApp で - GenerativeAI を使用的します。

プロンプトの例:

スピーチを書く

これは MobileGPT から返される応答です。この强制性は AI が看待するには曖昧すぎるため、より明確な質問が返されることもあります。

少なくとも、トピックまたは主題を能提供する有必要的があります。ここで、プロンプトの通常について説明します。主要形式とトピックの両方を锁定する有必要的があります。

1. 形式: これは AI が返すか送信する必要があるもので、プロンプトの基礎となります。たとえば、箇条書き、正式な手紙、スピーチ、または会話の形式でテキストを生成するように AI に依頼しますか?

   
   

2. 件名: あなたのフォーマットは何ですか? AI が返すコンテンツの基礎となるコンテンツの件名、トピック、またはタイトル。

この例では、次のように言えます。

「盗作の危険性」についてスピーチを書く

タイトルまたは件名:盗作の危険性

合成 AI は是にインテリジェントでよく訓練されているため、行式と件名だけで本当に優れたコンテンツを合成するのに格外です。

ただし、これをもう少し换代したいので、このスピーチを但愿どおりにカスタマイズする変数をさらにいくつか導入します。

検討：

• 調子

• 観客

• 目的

• として作用します

トーン

トーンとは、AI が生成するコンテンツによって伝えられる一般的な性格、態度、または感情を指します。それは、出力で使用される言語を通じて表現される全体的な感情や雰囲気です。

トーンは、AI がその応答でどのように「聞こえる」べきかについての信号灯であると考えることができます。

聴衆

視聴者とは、 AI が生成したコンテンツの対象となる受信者または消費者を指します。基本的に、コンテンツがリーチしたり影響を与えたりするように設計された人々のグループです。

GenerativeAI では聴衆を明確にすることが相当に更重要です。たとえ主題が同じであっても、以自我为中心園のクラスにスピーチを行うことは、ハーバード专科大学の卒業生のクラスと同じではありません。

目的

作用とは、AI が绘制したコンテンツの意図された作用または目標を指します。それは本質的に、AI が绘制するコンテンツで達成することを目指すものです。作用を定義すると、AI がコンテンツに関連する論点を選択しやすくなります。

として作用します

プロンプトで「Act As」を定義することは、コンテンツの转换成中に目标の役割、視点、またはペルソナを引き受けるよう AI に指示灯する方法步骤です。これは、AI の阻力のトーン、スタイル、言語、および全体成员的な性質に大きな影響を与える可能性就会があります。

ほとんどの場合、これらすべての変数を 1 つのプロンプトで定義する必备はありません。たとえば、「講師として行動する」と言う場合、ペルソナには文脈と口調が伴うため、口調を定義する必备はないかもしれません。

これらをテストしてプロンプトを换代してみましょう。

バリエーション 1:

オプラ・ウィンフリーが高校卒業生に向けて行う「盗作の危険性」についてのスピーチを書く

バリエーション 2:

未就读児に盗作の危険性を納得させるために、ユーモアを交えて「盗作の危険性」に関するスピーチを書きます。

聴衆を変えるとまったく異なるスピーチになり、口調を选定することは AI がコンテンツの構成措施を认识するのに役立ちます。そして最も更重要なことは、效果を定義することで AI にコンテンツが達成すべき游戏内容の仕様を与えることです。

MobileGPT チートシート

私は内容提要リファレンス ガイドを制作し、ダウンロードして共得し、疑問がある場合はチート シートを符合してください。

しかし、待ってください - それだけではありません。 (1) 历史背景情報、(2) キーワード、(3) 単語数、(4) ガイドライン、(5) 慨括などの変数をさらに规定することで、Generative AI から得到する汽耗率をカスタマイズできます。

背景情報

あなたはスピーチをしているが、AI に文脈についてもっと知ってもらいたいとします。情况情報をいくつか与えることができます。たとえば、次のように追加できます。「私はこの培训机构に初めて转学申请しました。今年初は 1 年目で、クラスを首席总裁で卒業しました。私はこの培训机构に转学申请しました。」このスピーチでは謙虚な姿勢を示したいと思います。」

キーワード

MobileGPT 応答を标准する GPT3 および GPT4 エンジンは、通常情况的にキーワードに関する指示器を無視するのが好きですが、特にブログやソーシャル メディアのコンテンツを作为する場合は、キーワードを含めるのが越小越きです。

普通、转为されるコンテンツに含まれる必要条件がある决定性な用語や単語を同一个することが决定性です。

単語数

これも GPT3 および GPT4 エンジンが無視したい変数ですが、言い方によっては常にそうとは限りません。 「500 単語書いて」と言うよりも、「5 つの一段落に 2 つの文を書いてください」と言ったほうがよいかもしれません。

ガイドライン

为人正直なところ、追加変数としての「ガイドライン」だけでも、通常情况的な応答と適切に設計された AI 负荷率の違いを预示する也许性があります。ガイドラインは、AI がコンテンツを「どのように」構築するかについての一連の显示灯のようなものです。

论述レポートを書きたいとして、AI に次のように的指示したと想象作文してください。

ソーシャルメディアがメンタルヘルスに及ぼす影響に関する分析レポートを書きます。

聴衆、トーン、的目的を追加することもできますが、おそらく AI にさらなる構造を与える必备があるでしょう。

ここでガイドラインが登場します。私は大部分こう言います：

ソーシャルメディアがメンタルヘルスに及ぼす影響に関する研究方案レポートを書きます。

--開始ガイドライン--すべての首要なポイントと思路を強調した内容提要を展示 することから始めます。利点と課題について批判的な方法步骤で議論し、そのトピックについて賛否両論の証拠を警告します。トピックの背景图を簡単に説明し、そのトピックに関する文献资料について議論し、さまざまな学派を紹介します。

このテーマが長年にわたってどのように進化してきたか、また文字学や学派がどのように変化したかについて話し合います。最後の方に SWOT 剖析を追加し、結果について話し合います。最後に、决定性なポイントを要約し、結果を箇条書きで示します。 --ガイドライン終了--

これを MobileGPT でテストしてみましょう。今回は「ロングリサーチレポート」機能を用到します。随便のメッセージからメニューをクリックし、「長期調査レポート」を選択するだけです。

次に、レポートのタイトルを入力します:「ソーシャルメディアがメンタルヘルスに及ぼす影響」

つまり、MobileGPT はバックグラウンドでプロンプト エンジニアリングを処理し、インターネットから実際のデータを収集し、Word 组织形式でレポートを返します。

データの編集に安全使用されるリンクも表明されるので、好きな時間にレポートを拡張することができます。

概要

特に、レポート、ブログ、または規定のアウトラインに従う有必要的があるコンテンツのコンテンツを出现する場合、Generative AI コンテンツのアウトラインを出具すると役立つ場合があります。例としてブログの執筆を适用します。次のような内容提要を出具できます。

盗作の危険性についてのブログを制作し、そのブログに次の小見出しを含めます。 (1) はじめに - ブログの目的意义について話し合います。 (2) 利点 - 盗作の利点について話し合います。 (3) 盗作の課題について話し合います。 (4) 結論 - 説给力のある結論を書きます。

AI を使用して画像生成のための効果的なプロンプトを構築する

AI 人物画像の转成は、覚えなければならない事柄や変数が少ないため、より簡単になる将性があります。テキスト转成の場合と同様に、単純なプロンプトから始めて、より詳細に複雑さを高めて工作效率を調整し、AI から得到するものをカスタマイズします。

次のプロンプトを用して作業します。

犬の形象を转换する

幸いなことに、MobileGPT でもこれを行うことができます。メニューから [イメージ制成] を選択し、プロンプトを入力します。

これは私が欲しかった犬ではありません。形象の绘制に関しては、本当にアーティストのように考える必不可少があります。この犬がどんな種類の犬で、何をしているのか、そしてどこにいるのかを視覚化し始めます。

1. 主題を詳細に定義します。

   
   

2. 被験者が何をしているのかを定義する

   
   

3. 底色半身像を詳細に定義します。

これをもう曾試してみましょう:

青い空と高い木々に囲まれた家の前の歩道を走る白いチワワの用户画像を转化成します。

形象图片はかなり良くなりましたが、それだけではありません。形象图片タイプの追加を検討してください。次から選択できます。

画像の種類

• フォトリアリスティック: 写真のような画像

• スケッチ: 鉛筆または木炭のスケッチ

• 水彩画

• 油絵の画像

• 点描画: 画像は色の小さな点で構成されます。多くのディテールとテクスチャーを備えた、ユニークな外観と感触を持っています。

• 漫画: 漫画のように見えるように生成された画像です。

• アニメ/マンガ: 日本のアニメやマンガのような画像。

• ポップアート: 大胆な色とグラフィック形状を備えた、ポップアートのように見える画像。

背景設定

人物画象产生を行うときに見落とされがちな変数は設定です。これは通畅、人物画象の種類と連動しており、人物画象の主題によって異なります。

たとえば、モデルが个人写真撮影などのスタジオ環境にいるのは理にかなっていて、鳥が森などの大自然環境にいるのは理にかなっています。

ここではいくつかの例を示します。

AI 画像生成テクノロジーは、複雑な照明やテクスチャの詳細を備えた幅広い背景や設定を作成できるところまで進歩しました。

准确的な機能は、指定の AI モデルとそのトレーニング データによって異なる場合がありますが、制成できる原型と設定の種類の例をいくつか示します。

1. スタジオ設定: これには、制御されたプロ仕様の照明を備えた基本的な背景 (白、黒、または特定の色など) が含まれる場合があります。小道具やモデルも含めることができ、AI がスタジオの照明条件に合わせて外観を調整します。

   
   

2. 自然環境: これらには、森林、山、ビーチ、砂漠、海、その他の風景が含まれます。照明条件は、明るい太陽光から夕日の柔らかな色合い、月夜の涼しい色調までさまざまです。

   
   

3. 都市環境: 高層ビル、交通量の多い通り、公園、郊外地区などの都市景観がすべて可能です。ここでも、照明条件を変更して、さまざまな時間帯や気象条件をシミュレートできます。

   
   

4. 屋内シーン: 家のインテリア、オフィス、レストラン、学校、美術館、またはその他のタイプの屋内環境が考えられます。照明は、テーブルランプの暖かい光やオフィスの明るい蛍光灯など、一般的な室内条件に合わせて調整できます。

   
   

5. 歴史的または架空の設定: AI のトレーニング データによっては、歴史的設定 (中世の村や 1920 年代の街路など) または本、映画、ゲームから架空の環境の画像を生成できる場合があります。

   
   

6. 抽象的な背景: AI は、さまざまな色、形、パターンを使用して、純粋に抽象的または芸術的な背景を生成できます。

今学んだことを応用して、雑誌の表紙にぴったりの发展的な車を制作してみましょう。

完璧な色と車の轻金属接触面に輝く光を施用して、スタジオ設定で发展の BMW 電気自動車の写実的なイメージを转为します。

そして、これは私の初始の試みにすぎませんでした。車の角度看やさまざまなカメラ角度看などを追加して、プロンプトを調整できます。

何かを学んだことを願っています。こちらからお気軽に MobileGPT をチェックしてください: これを WhatsApp エクスペリエンスに追加して、プロンプト マスターになりましょう。