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プロンプトエンジニアリング
プロンプト・エンジニアリング（）は、主に「テキストからテキスト」型言語モデルとのコミュニケーションで使用され、生成的人工知能（生成AI）モデルが解釈し、理解できるように指示文章を構造化する過程である。プロンプト・エンジニアリングは、「プロンプトから一時的に学習するモデルの能力」として定義されるコンテキスト内学習（"in-context learning"）によって可能となる。コンテキスト内学習の能力は、大規模言語モデル（LLM）の創発的能力である。
プロンプト（prompt）とは、人工知能（AI）が実行すべきタスクを記述した自然言語によるテキスト（文章）のことである。「テキストからテキスト」モデルのプロンプトは、「フェルマーの小定理とは何か」といったクエリ（問い合わせ）、「落ち葉についての詩を書け」といった命令、短い意見文（たとえば、「冗長すぎる」、「形式的すぎる」、「言い直せ」、「この言葉を略せ」など）、またはコンテキスト（文脈）、指示、入力データを含む長い文とすることができる。プロンプト・エンジニアリングには、クエリの言い回し、様式の指定、関連するコンテキストの提供、または「フランス語のネイティブスピーカーのように行動する」といったAIへの役割の割り当てが含まれることがある。プロンプト・エンジニアリングは、「maison→家、chat→猫、chien→」のように、モデルが学習するための少数の例を含む単一のプロンプトで構成されることもあり、これは少数ショット学習（"few-shot learning"）と呼ばれるアプローチである。
「」へ、あるいは「テキストから音声」へ変換するモデルとコミュニケーションする場合、典型的なプロンプトは、『馬に乗る宇宙飛行士の高品質な写真』や、『有機的なサンプルを使ったLo-Fiなスローテンポのエレクトロ・チル』など、希望する出力の説明である。
「テキストから画像」モデルのプロンプトは、希望する主題、様式、配置、明暗、美的感覚を実現するために、単語を追加、削除、強調、並び替えを含むことがある。