プロンプトエンジニアリング：言語モデルの力を最大限に活用する
近年、Chat GPTやBing Chatなどの大規模な言語モデルが注目を集めています。これらのモデルは人間らしいテキストを生成する能力を持ち、チャットボット、コンテンツ作成などさまざまなアプリケーションに役立ちます。ただし、出力の品質は入力プロンプトに大きく依存します。言語モデルの力を最大限に引き出すためには、シンプルで具体的なプロンプトを入力する必要があります。それがプロンプトエンジニアリングの役割です。
目次
1. 序論
2. プロンプトの4つの要素
3. Chat GPTの入力テクニック
4. ステップバイステップの問題解決
5. Chat GPTを使用した記事の執筆
6. サービス開発時の注意点
7. Chat GPTの使用パラメータ
8. 結論
プロンプトの4つの要素
言語モデルの入力テキストはプロンプトと呼ばれます。プロンプトエンジニアリングは、良い回答を得るために言語モデルにどのような入力を与えるかを研究するものです。プロンプトには大まかに以下の4つの要素があります：
タスクの指示
モデルに実行してほしい具体的なタスクです。例えば、何かを説明してもらいたい場合は、それに応じた指示を与えます。
文脈
モデルが応答する文脈を指定します。例えば、「私は翻訳者です」というような指示を与えると、言語モデルは優れた翻訳者のように振る舞い、回答を提供します。
入力データ
関連する質問やリクエストなどです。入力は手元のタスクに関連しています。
出力の形式
回答の出力形式を指定できます。例えば、「300文字以内で出力してください」とか、「5歳の子供でも理解できるように説明してください」といった指定です。
これらを具体的に入力することで、言語モデルからより望ましい回答を引き出すことができます。
Chat GPTの入力テクニック
言語モデルは、ステップバイステップで解決することで正しい回答を導きやすくなります。例えば、「猫を買いたい」という文を与えると、モデルは次の単語を発生確率に基づいて予測します。しかし、「猫を買いたいけどアレルギーがある」という文を与えると、モデルはより具体的な要求を理解しやすくなります。
ステップバイステップの問題解決
一度にすべてを考慮するよりも、モデルが一つのタスクに集中し、ステップバイステップで回答を提供する方が良いです。これにより、正解に近い回答をよく得ることができます。例えば、目的地が特定の方向に100歩先にある場合、最初に10歩歩いてから正しい方向に進んでいるかを確認します。最終的な目的地に到達しやすくするために、10歩ずつ歩きながら10回歩く方が良いです。
Chat GPTを使用した記事の執筆
Chat GPTを使用してブログ記事を執筆する場合、重要なポイントに焦点を当てることが重要です。例えば、猫についての記事を書きたい場合は、健康管理、食事、トイレ、安全な生活環境の重要性、愛情と遊びで動物の世話をする方法など、重要なポイントに焦点を当てます。これにより、より情報量の多い記事を作成することができます。
サービス開発時の注意点
悪意のあるユーザーが開発者の意図しない方法で言語モデルを使用するケースがあります。プロンプトインジェクションは、ユーザーが言語モデルの出力を悪意を持って乗っ取る方法です。プロンプトリーキングは、モデルが開発者が与えたプロンプトの内容を出力することを可能にします。ジェイルブレイキングは、攻撃的で有害な回答を出力する方法です。言語モデルを使用するサービスを開発する際には、これらの方法に注意することが重要です。
Chat GPTの使用パラメータ
言語モデルを使用する際には、設定できるパラメータがあります。テンプレートは指数を分割する値であり、テンプレートが大きいほど、この指数関数の値は小さくなります。テンプレートが小さいほど、候補として選択される単語が増え、予測として選ばれる可能性が高くなります。パラメータによってモードを変更することができます。つまり、オリジナリティとは、このテンプレートが大きく、さまざまな単語を生成しやすいことを意味し、逆に厳格さとは、このテンプレートの値を小さく保ち、一貫性を保つことを意味します。
結論
プロンプトエンジニアリングは、良い回答を得るために言語モデルにどのような入力を与えるかを研究するものです。具体的なプロンプトを入力することで、言語モデルからより望ましい回答を引き出すことができます。言語モデルを使用するサービスを開発する際には、悪意のあるユーザーが使用する可能性のあるさまざまな方法に注意することが重要です。Chat GPTの使用パラメータを理解することで、さまざまな出力を生成することができます。