Overview
このコースでは、効果的なプロンプトを設計するための原則、テクニック、ベストプラクティスについて学習します。このコースでは、プロンプトエンジニアリングの基礎を紹介し、高度なプロンプトテクニックへと進みます。また、基盤モデル (FM) を操作する際に、プロンプトの誤用を防ぎ、バイアスを軽減する方法についても学習します。
注: このコース内の動画では「生成 AI」を「生成系 AI」と言及している箇所がありますが、同義語です。
＊このコースの中のビデオには日本語の字幕がついています。字幕を表示させるには、ビデオ画面下の[CC]アイコンをクリックしてください。
コースレベル: 中級
所要時間: 4 時間
アクティビティ
このコースには、eラーニングの操作が含まれています。
コースの目標
このコースでは、以下の内容を学習します。
・プロンプトエンジニアリングを定義し、基盤モデルを操作する際の全般的なベストプラクティスを適用する
・ゼロショット学習 (Zero-shot learning) やフューショット学習 (Few-shot learning) など、プロンプトテクニックの基本的なタイプを特定する
・ユースケースに応じて、高度なプロンプトテクニックを適用する
・特定のモデルに最適なプロンプトテクニックを特定する
・プロンプトの誤用の可能性を特定する
・基盤モデルの応答における潜在的なバイアスを分析し、そうしたバイアスを軽減するプロンプトを設計する
コースの対象者
このコースは以下のような方を対象としています。
・プロンプトエンジニア、データサイエンティスト、デベロッパー
前提条件
このコースを受講するにあたって、以下のコースを受講しておくことをお勧めします。
・生成系 AI の概要 - 可能性の技術 (1 時間のデジタルコース)
・生成系 AI プロジェクトの計画 (1 時間のデジタルコース)
・Amazon Bedrock の開始方法 (1 時間のデジタルコース)
コースの概要
はじめに
・はじめに
・基盤モデルの基本
・プロンプトエンジニアリングの基礎
プロンプトのタイプとテクニック
・基本のプロンプトテクニック
・高度なプロンプトテクニック
・モデル固有のプロンプトテクニック
・プロンプトの誤用への対処
・バイアスの軽減
まとめ
・コースまとめ
レッスンの説明
レッスン 1 : 大規模言語モデルの基本
このコースでは、効果的なプロンプトを設計するための原則、テクニック、ベストプラクティスについて学習します。このコースでは、プロ
