近年、プロンプト工学は、大規模言語モデル（LLM）を効率的に操る新たな分野として登場しました。
プロンプトは単に課題を与えるものから、機械を自在に操る魔法の呪文へと進化してきました。
しかし、この魔法には限界があり、適切な指示を出しても思いどおりの結果が得られないこともあります。
LLMは、プロンプトの文脈に基づいて答えを生成するため、言葉選びや文脈設定がとても重要です。
特定の言葉やフレーズ、タイポグラフィーやパラメーターの設定によって結果は大きく変わります。
クリシェや典型的な言い回しが混乱を招くこともあります。
プロンプト工学では、何千語もの言葉を細心の注意を払って選び、微調整を繰り返しながらLLMを操作します。
しかし期待通りの答えが返ってくるとは限らず、時には労力に見合わない結果に終わることも。
LLMは、訓練データに基づいた平均的な回答をするだけで、新しいアイデアを生み出すことはできません。
このため、エンジニアはLLMが提供する回答の価値と、プロンプトに費やす手間を見極める必要があります。
出典 : https://www.infoworld.com/article/3714930/how-to-talk-to-machines-10-secrets-of-prompt-engineering.html