🤖 プロンプトエンジニアリングの芸術：包括的なガイド
プロンプトエンジニアリングは、いくつかの重要な概念を理解しながら、大規模な言語モデルと効果的にコミュニケーションを取り、特定の目標を達成する能力です。プロンプトエンジニアは、労働市場やオープンソースコミュニティで非常に需要が高まっており、これらの知識を活用して企業全体を構築し拡大する多くの人々が存在しています。この記事では、プロンプトエンジニアリングの中核的な概念と手法についていくつか説明します。
📝 目次
- **思考の連鎖プロンプティング**: LMの問題解決能力を活用し、タスクを論理的にステップバイステップで考える
- **生成された知識プロンプティング**: 入力に関連する事実情報をモデルに提示し、特定の目的に訓練されたプライベートLLSで非常に効率的に活用できる
- **最小から最大へのプロンプティング**: 大きな問題をサブ問題に分割し、それぞれを順番に解決する
- **自己改善型プロンプティング**: 問題を解決するだけでなく、その解決策を考慮し実装するようモデルに促す
- **方向性刺激プロンプティング**: ユーザーが提供する手がかりを通じてLLMを目標の出力に導く
- **テキストから画像や動画へのツール**: 絶えず進化しており、それらが組み込まれるLLMの基盤でもある
🧐 思考の連鎖プロンプティング
思考の連鎖プロンプティングは、LMの問題解決能力を活用し、タスクを論理的にステップバイステップで考える手法です。チャットGPTを例に挙げて、簡単な算術問題を導入してみましょう。質問として「店舗には45個のオレンジがありました。お客さんが何個か買っていきました。店舗には今、30個のオレンジがあります。お客さんは何個のオレンジを購入したでしょうか？」とします。回答として「ステップバイステップで考えてください」と指示します。これが私たちの思考の連鎖になります。ステップバイステップで考えるようにLLMまたは大規模な言語モデルに伝えるため、単に15個のオレンジと言うだけでなく、全体の思考の連鎖を教えてくれます。
思考の連鎖プロンプティングは、算術や数学の問題だけでなく、直面している問題の機能やステップバイステップのプロセスを分解して説明するためにも使用できます。そのため、思考の連鎖は最も広く使用されているプロンプトエンジニアリングの戦術の一つです。
📚 生成された知識プロンプティング
生成された知識プロンプティングは、入力に関連する事実情報をモデルに提示し、特定の目的に訓練されたプライベートLLSで非常に効率的に活用できる手法です。再びチャットGPTの例に戻り、まずLLMに入力に関連する情報を生成するように促します。では、入力として「惑星」と入力してみましょう。すると、入力に関連する要点の簡潔な要約が生成されます。この場合、火星に関する情報が生成されましたが、実際には何でも入力して、この見やすい箇条書き形式で分解することができます。
たとえば、私たちがプライベートな法律事務所であれば、個人データに精通したLLMを通じて関連するケース情報を特定するために生成された知識を活用することができます。生成された知識プロンプトは、LLMとのコミュニケーションの際に非常に有用であり、話す内容の基盤を築くための土台を提供します。その後、箇条書きのいずれかについて具体的な質問をしたり、より簡潔な要約やより詳細な要約を求めたりすることができます。
🤔 最小から最大へのプロンプティング
最小から最大へのプロンプティングは、大きな問題をサブ問題に分割し、それぞれを順番に解決する手法です。チャットGPTを使用して、質問を入力してみましょう。「どのように体重を減らせばいいですか？」と言って、回答としてサブ問題に分割するように指定します。すると、非常に詳細な回答が表示されます。項目を箇条書きにするだけでなく、それぞれの項目について完全な説明と分解が提供されます。
最小から最大へのプロンプティングは、特定のサブ問題情報が後で参照するために重要である場合に使用できます。その後、カテゴリや特定の行について具体的な質問をしたり、出力をより詳細に受け取るために質問をしたりすることができます。
💡 自己改善型プロンプティング
自己改善型プロンプティングは、問題を解決するだけでなく、その解決策を考慮し実装するようモデルに促す手法です。例えば、コードの可読性を高めたい場合、チャットGPTに対して「コードをいくつか持っています。可読性を高めてください。」と伝えます。そして、コードを入力として与えてEnterキーを押します。すると、コードのボックスが表示され、簡単にコピーすることができます。
自己改善型プロンプトの美しいところは、これを無限に行えるということです。チャットウィンドウに戻って「変更を実装してください」と言えば、再びコードが表示されます。大規模な言語モデルを使用することで、ほぼ即座にコードをさらに修正することができます。
🎯 方向性刺激プロンプティング
方向性刺激プロンプティングは、ユーザーが提供する手がかりを通じてLLMを目標の出力に導く手法です。再びチャットGPTに戻り、ブログ記事が必要なコンテンツクリエーターであるとしましょう。また、体重を減らすことに関する記事を書くことにします。具体的には、「冬に体重を減らす方法についての記事を書いてください。入力としてターゲットキーワードを使用してください。」と伝えます。そして、キーワードを入力します。これらは、仮想的にブログ記事を書く場合にターゲットとするSEOキーワードです。例えば、「体重を減らす、速く体重を減らす、冬に体重を減らす、屋内でのワークアウト」と入力します。そして、Enterキーを押して生成させます。
ここで、
