42 分プロンプト技術チュートリアル:ChatGPTとLLMの回答を使いこなす
例がモデルの動作をどう変えるかを確認し、準備に手間をかけてでもフューショットプロンプティングを使う価値がある場面を判断できるようになります。
AI Explained. 記事より古い2024年3月の動画ですが、役立つのは比較手法です。1人の慎重なレビュアーが、OCR、心の理論、指示への追従、数学という同じ難しいタスクを3つの最先端モデルに並行して実行し、それぞれがどこで破綻するかを明確に示しています。モデル名は古くなっていますが、モデルを比較する枠組みは今も有効です。
現在の順位ではなく、テスト手法を学ぶ動画として扱ってください。具体的にどのモデルが勝ったかは過去の情報です。役立つのは、同じ例を実行し、失敗パターンを確認し、曖昧な「最高のモデル」という主張をうのみにしない姿勢です。
あるタスクに十分対応できるモデルを判断する際に再利用できる、体系的な比較方法を確認できます。
Claude 3、Gemini 1.5、GPT-4が、もはや最先端モデルの基準ではないことを理解しておいてください。
最終確認日:2026年5月18日
同じ学習パスで次のキュレーション済みの補完動画を続けて視聴してください。
42 分例がモデルの動作をどう変えるかを確認し、準備に手間をかけてでもフューショットプロンプティングを使う価値がある場面を判断できるようになります。
36 分メモリ、指示、プロジェクトのコンテキストを曖昧に混同せず、パーソナライズを意図的に設定できるようになります。
13 分人による確認を失うことなく、文字起こし、要約、アクション項目を記録する会議の作業手順を設計できるようになります。
このトピックについてさらに詳しく学べる、厳選された外部コースです。
Andrew Ng
LLMを実際に使いながら、意図を持ってプロンプトを作成する方法と、生成AIが本当に役立つ場面と落とし穴になる場面を見分ける方法を学べます。誇張のない落ち着いた指導で、「ChatGPTを一度試したことがある」段階から「毎日自信を持って使う」段階へ進むのに最適な橋渡しとなる講座です。
Google Cloud
Google's own answer to 'what is generative AI, actually' — the non-technical counterpart to Elements of AI, aimed explicitly at sales, HR, marketing, and operations roles rather than engineers. Forty-five minutes to a real mental model of how generative AI differs from classic machine learning, with no code and no jargon.
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単純なRAG(ベクトル検索 → プロンプトへの詰め込み)は、最初にリリースされ、最も早く期待外れになる方式です。この短期講座では、その改善方法を学べます。エージェントが検索を計画し、ツールを選び、情報源を比較して、複数文書にまたがる質問へ回答します。2時間で学べ、実際の製品にすぐ応用できます。