プロンプトエンジニアリングに初めて参加する場合（初心者のすすめ）について書きます。
最初にすべきことは、実行したいタスクに慣れ、プロジェクトの特定の要件を理解すること。これには、解決したい問題と、モデルのトレーニングに使用するデータの特定が必要です。（※なお、ここでのタスクとは、人工知能や機械学習の技術を用いて、特定の問題を解決すること。）
問題とデータを理解する
解決したい問題と利用可能なデータを理解することです。これには、モデルが処理するデータの種類、形式、そしてデータの質について理解することが含まれます。問題とデータを明確に理解しなければ、モデルが高品質の言語を生成するのに役立つ効果的なプロンプトを設計することは困難です。
なお、ここでの「問題」とは、機械学習や自然言語処理において、解決すべきタスクや課題を指し、「データ」とは、モデルが学習するための訓練データや、モデルが運用される際に入力として与えられるデータを指しています。
■プロンプトの設計を開始
問題とデータを明確に理解したら、プロンプトの設計を開始できます。プロンプトを設計する際には、以下の原則を念頭に置くことが重要です。
・明確で簡潔であること
プロンプトはシンプルで理解しやすいものでなければなりません。モデルに何を生成させたいかを明確に伝える必要があります。
・具体的であること
プロンプトは目の前のタスクに特化したものであるべきです。例えば、ニュース記事の要約を生成させたい場合、プロンプトはそのタスクに合わせたものでなければなりません。
（参考:具体的なプロンプトを設計する）
・自然言語を使用する
プロンプトは、人間が理解しやすい自然な言葉で記述する必要があります。
・例を示す
モデルに何を生成させたいか、例を示すとよいでしょう。これは、モデルがより効果的に学習するのに役立ち、また、モデルのパフォーマンスを評価するのにも役に立ちます。
これに関しては、さまざまなプロンプトの形式を試すことが有効です。プロンプトには多肢選択、自由形式の質問など、さまざまな形式があります。初心者は、さまざまなプロンプト形式を試して、特定の問題やデータに最適な形式を確認する必要があります。各フォーマットでモデルのパフォーマンスを評価し、最も良い結果をもたらすものを選択することが重要です。
・繰り返し、改善する
プロンプトエンジニアリングは、繰り返し行うプロセスです。プロンプトを設計した後は、それをテストしてモデルの性能を評価（フィードバック）することが重要です。満足のいくパフォーマンスが得られない場合は、プロンプトを改善して再挑戦する必要があるかもしれません。
これらの原則に従うことで、効果的なプロンプトを設計し、モデルが高品質の言語を生成できるようにすることができます。プロンプトエンジニアリングは継続的なプロセスであり、最適なパフォーマンスを確保するためにプロンプトを継続的に監視し、改良することが重要であることを覚えておいてください。