【前言】 隨著人工智慧（Artificial Intelligence，AI）的發展，「大型語言模型」這種創新技術也跟著登場，在自然語言領域掀起了全面改革。尤其OpenAI在2022年發表的ChatGPT，更是讓人類與電腦自然對話這件事成為現實，語言處理學會也因此以「ChatGPT是否將終結自然語言處理？」為題召開小組討論。這種讓某個學術領域害怕自己突然消失的創新，不是那麼容易了解的事情。 有鑑於技術出現了突破性的發展，本書將焦點放在我們必須具備的新技巧「提問力」。大型語言模型的確會對我們的各種問題提供再自然不過的回答，但箇中原理到底為何？我們又該如何應該這個現實呢？ 本書第1章以俯瞰全局的角度，介紹大型語言模型對社會的影響，以及今後可能帶來的變化，也為了幫助大家大致了解技術方面的重點，會簡單說明大型語言模型運作的機制。 第2章介紹「提示詞」這項概念。所謂的提示詞就是人類以自然語言給予電腦的指令，也是拜託大型語言模型運作時的命令。一如人類在接到不同的委託時，會給予不同的答案一樣，以適當的方式拜託大型語言模型運作，也同樣能夠得到我們想要的答案。這就是所謂的「優質提示詞」，而寫出優質提示詞的創作過程就稱為「提示工程」，這也是本書的核心主題。 第3章之後會具體解說製作提示模式的技術。會帶著大家學習角色扮演模式、翻轉互動模式、少量樣本提示模式，這些由大型語言模型的研究者或是經驗豐富的使用者發現的強力模式。只要懂得組合使用這些模式，就能有效活用大型語言模型。 第4章會討論觸發大型語言模型思考的「觸發提示詞」的威力。目前已知，以Chain-of-Thought模型（思維鏈）為代表的觸發提示詞能夠大幅提升模型的推測能力。了解這個機制與使用方法將更進一步解決進階的問題。 第5章會介紹讓多個模型合作，以及讓大型語言模型擁有記憶的「進階技術」。其中包含ReAct模型、RAG（擷取增強生成）、LLM-as-Agent這類最新的方法，想必這些方法都能讓大型語言模型的潛力大幅提升。 最後一章的第6章雖然有點偏離本書的技術主旨，但準備帶著大家想像AI代理對於我們人類的意義，以及在全新的資訊生態之中，我們人類該具備哪些能力與態度。 本書的目標在於大型語言模型這項嶄新的技術登場後，幫助大家從被動接受的立場轉為積極學習的立場，以及幫助大家學會相關的知識與技巧。 各位讀者透過本書將獲得「提問力」，也一定能親自體會大型語言模型的確是一項全新的知性創造工具，同時也能感受到活用這項工具的喜悅。 話不多說，就讓我們立刻跳進大型語言模型這個全新的世界。 2024年6月 岡瑞起 橋本康弘