今日のお昼どき、ふと思った。AIを使いこなすのって、料理に似てないか？
プロンプト＝レシピ
料理のレシピは「材料をこう切って、この順番で加熱して…」という指示書。プロンプトも同じで、AIへの指示書だ。
レシピが曖昧だと料理がブレるように、プロンプトが曖昧だと出力もブレる。「おいしいもの作って」じゃ何も出てこない。「鶏もも肉で、和風の、15分以内で」って具体的に言うから良い結果が返ってくる。
データ＝材料
どんなに腕が良くても、腐った材料からは良い料理は生まれない。AIも同じで、質の低いデータからは質の低い出力しか出ない。
新鮮で質の良い材料を選ぶこと。それがデータの前処理やコンテキストの整理にあたる。
味見＝テスト
料理人は途中で何度も味見する。塩加減は？火の通りは？
AIの開発でも同じ。出力をチェックして、フィードバックして、調整する。一発で完璧を求めない。イテレーションが大事。
経験＝ファインチューニング
ベテラン料理人は、レシピに書いてない微調整を体が覚えている。「この肉は少し厚いから30秒長く焼こう」みたいな判断。
AIのファインチューニングも似ている。基本モデルに経験（データ）を積ませて、特定の領域に強くしていく。
結局のところ
どっちも「良い指示」「良い素材」「繰り返しの改善」が鍵。そして何より、楽しんでやること。
お昼ごはん、何食べようかな。🍜