はじめに

こんにちは。Kooです。
8月2日にパシフィコ横浜ノースで開催されたGoogle Cloud Next Tokyo`24へ現地参加してきました。
今回の記事では、「スキルバッジ：Vertex AI のプロンプトデザイン入門」というラーニングラボについてレポートします！
ラボの流れは、Vertex AIとプロンプトについて説明した後、直接Vertex AIを使って課題を解決していく流れでした。

セッション概要

セッションタイトル

スキルバッジ：Vertex AI のプロンプトデザイン入門
セッション レベル：中級

登壇者

Google Cloud
プロフェッショナル サービス AI コンサルタント
葛木 美紀様

概要

Vertex AI のプロンプト デザインを使用してソリューションをスマートに構築する方法を学びます。
Google の Gemini AI を搭載した生成 AI について学びながら、Google Cloudスキルバッジの取得を目指して取り組みましょう。セッションは、簡単なプレゼンテーションとラボの実践演習で構成され、指定のラボを 4 つ完了するとスキルバッジが獲得できます。
出典：スキルバッジ：Vertex AI のプロンプトデザイン入門

セッションレポート

1.AIの専門家からビジネスユーザーまで利用できる Vertex AI

Vertex AIはユーザーが自分だけの生成AIを簡単にチューニングしてカスタマイズすることができ、ビジネスユーザーと開発者のためのAIツールとソリューションを提供し、Duet AIと統合してAIベースのアプリケーション開発と自動化を支援します。
ユーザーが簡単にアクセスして活用できる多様なAI機能を提供し、参入障壁をますます低くしているようです。

Duet AIとは

• 常時使用可能なAI共同作業ツールで、技術水準に関係なく、すべてのユーザーに必要なサポートを提供します。Google Workspaceと、Google Cloudのさまざまなサービスで使用することで生産性を向上させることができます。
  参考：Introducing Duet AI for Google Cloud – an AI-powered collaborator
  参考：Expanding Duet AI, an AI-powered collaborator, across Google Cloud

2.Vertex AIにおけるGoogleの基盤モデル

さまざまな使用事例をサポートするために複数のモデルを提供しています。
テキストや音声入力、画像生成、コード生成など、さまざまな機能を備えたモデルがあります。
私が学生の時、Stable Diffusionモデルを学習するためHugging Faceモデルを使っていましたが、Vertex AIも支援しているなんて一度使ってみたいと思いました。

3.Vertex AI Studio (旧：Generative AI Studio)

Vertex AI Studio(旧：Generative AI Studio)はGoogle Cloud環境でテキストとイメージを自動的に生成できるツールです。
使いやすいインターフェースを提供し、ユーザーが自分のデータを安全に保護しながらカスタマイズできます。さまざまなデータ型をサポートし、柔軟に活用できます。

4.LLMの仕組みとパラメーター

“庭に咲く美しい”という文を入力すると、LLMは単語とその確率を出力します。
主なパラメーターには、Temperature、Top-k、Top-pがあり、これらはモデルの出力結果に影響を与えます。
ハンズオンで実習しながらオプション値を異なるように設定すると、出力された内容が多様であることが確認できました。

5.プロンプトエンジニアリングとは

AIモデルから希望の応答を得るために、入力質問を最適化する過程です。
例のように、具体的な条件を追加した質問をすることで、より良い結果を得られます。
条件の付与により、AIモデルがより期待に近い応答を生成することができます。

6.One example is worth 100 instructions in your prompt!

一つの例が100個の指示事項よりも価値があるという意味で、例がプロンプトをより明確かつ効果的に作成できることを強調していました。セッション完了後、この言葉にとても共感しました。

7.プロンプトの主な種類

Zero-Shot、One-Shot、Few-Shotがあり、プロンプトタイプを通じてモデルの正確性を高めることができます。Zero-Shotはモデルの基本知識をテストする時、One-Shotは簡単なパターンを学習させる時、Few-Shotはより高い精度と複雑なパターン学習が必要な時に使われます。
状況に合わせて適切なプロンプトタイプを選ぶことが大切なようです。

8.Standard PromptingやChain-of-Thought Prompting

複雑な問題を段階的に解決するときに使用すると、良い結果をもたらすと思います。

9.One-shot Chain-of-Thought Prompting

一つの例を提供しながら段階別に問題を解決する方法です。
プロンプト方法の複雑さが増すほど、結果はより論理的で正確になりますが、さらに多くのリソースを消費する可能性があるため、使用目的とリソースを考慮して適切な方法を選択することが重要になると思います。

10.Role Prompting

AIに特定の役割を割り当て、その役割に応じた回答を誘導する方法です。

11.LLMを使う時に意識した方が良いポイント

LLMを使用する際は、明確な目標を設定し、問題を単純化することが重要だと感じました。
効果的に活用するためには、まず何を達成しようとしているのかを明らかにしなければならず、複雑な問題を簡単に分けて考えることも役に立つようです。

ハンズオン

合計4つのセッションがありました。

1.Vertex AI を使用した生成 AI: プロンプト設計

Jupyter LabでVertex AIを使ってプロンプトを効果的に設計する方法について実習することができました。
プロンプトZero-Shot、One-Shot、Few-Shot技術を以て、悪い例と良い例を活用しながらAIモデルの応答を最適化する方法について勉強できるコースでした。

2.Vertex AI Studio を使ってみる

Geminiマルチモーダルでイメージまたは動画を分析し、タイトルと作品説明を生成する作業を行いました。
パラメーター設定値によって結果出力物が変わるのを見ながら、いろいろな実験ができて面白いコースでした。
この技術によってマーケティングの自動化やコンテンツ管理にも役に立つような気がしました。

3.Vertex AI Gemini API と Python SDK のスタートガイド

テキストとイメージ、動画を組み合わせたプロンプトを使用して、さまざまなテキストを生成する実習を行いました。さまざまなイメージを通じて実験することができ、学んだプロンプトの良い例と悪い例を入力しながら、出力結果物を確認しながら勉強することができました。
また、アップロードした動画に登場する人と背景について尋ねるプロンプトを作成し、JSONで結果値を受け取る実習も行いましたが、とても正確度の高い結果が出てびっくりしました！

4.Prompt Design in Vertex AI: チャレンジラボ

今まで実習してきた内容をシナリオに適用しながら問題を解決していくチャレンジでした。
要求事項をよく見てしっかり考えて進行すれば、特に問題はないと思います。
幸いなことに、時間内に解決してスキルバッジを取得することができました！

• 取得したスキルバッジ

感想

このラーニングラボを通じてAI技術の無限な可能性と実用性を経験することができました。
Vertex AIとプロンプトについての概念を勉強した後、実習をしたらもっと早く理解することができてセッションの流れにも満足しました！
また、さまざまな実験ができるので、プロンプトについてもっと探求してみたいと感じました。

まとめ

本記事では、スキルバッジ:Vertex AI のプロンプトデザイン入門に対するセッションに関する情報とともにレポートしていきました。
セッション内容は中級者で迷う方もいらっしゃるかもしれませんが、ラーニングラボを通じて実際にVertex AIを実習してみるとAIが難しいだけではないと感じました。
普段AIに興味のある方は、ぜひGoogle Cloud Skills BoostでPrompt Design in Vertex AI Courseを実習してみてください！