テクノロジー人材育成プラットフォーム「Track Training（トラック・トレーニング）」を展開するギブリーは4日、ChatGPT等のGenerative AIの活用術として話題の「プロンプトエンジニアリング」における技術をまとめた、オープンソースの「Prompt Engineering Guide（プロンプトエンジニアリングガイド）」を日本語訳し、「Track Training」のオフィシャルコースとして配信開始した。

「Track Training」を利用している全ての企業・学校法人で利用が可能。

このコースは「Prompt Engineering Guide」（https://www.promptingguide.ai/）を翻訳し、「Track Training」のオンライン教材にしたもの。こちらの著作権はDAIR.AIに帰属し(Copyright (c) 2022 DAIR.AI)、MIT License で提供されている。

本コースでは「プロンプトエンジニアリング」という ChatGPT などのGenerative AI言語モデルを効率的に活用するための技術について学ぶ。「プロンプト」とは、Generative AI言語モデルに与える入力テキストで、モデルに質問や命令を伝えるために使用される。この技術を学ぶことは、自然言語処理エンジニアや、Generative AIを用いてプロダクト企画・開発を行う人々にとって大きな価値がある。

・自然言語処理エンジニアにとって「プロンプトエンジニアリング」は、大規模言語モデル（LLM）の能力と限界を理解し、質問の応答や推論を用いた複雑なタスクへのアプリケーション能力を向上させる上で役立つ。

・Generative AIを利用したプロダクト企画者にとって「プロンプトエンジニアリング」を学ぶことは、大規模言語モデルを効果的に活用するスキルを身につけ、革新的なプロダクトやサービスを開発する機会を広げる。

・Generative AIを道具として利用する人々にとって「プロンプトエンジニアリング」は、大規模言語モデルを用いた情報抽出や質問応答を最適化することに繋がり、様々なタスクにおいて効率的な方法で言語モデルを使用することが可能となる。

このコースのコンテンツを正確に読み解くためには機械学習や自然言語処理の知識が必要。一方、ChatGPT及びChatGPTを活用したサービスの利用者として、テクニックやリスクを学ぶのであれば、ChatGPTなどを利用した経験があれば十分。

■本編の構成
【第１章】Prompt Engineering Guide はじめに
【第２章】Prompt Engineering Guide テクニック
【第３章】Prompt Engineering Guide アプリケーション
【第４章】Prompt Engineering Guide モデル
【第５章】Prompt Engineering Guide リスクと誤用
【第６章】Prompt Engineering Guide 文献やツール紹介

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