🤖 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、彼らの知識を活用して企業全体を構築し、スケールさせるために、労働力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て、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で非常に効率的に利用できる
– **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て、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。例として、チャットGPTを使用して、簡単な算術問題を導入することができます。質問のQとして、店舗には45個のオレンジがあり、顧客がいくつか購入したため、店舗には現在30個のオレンジがあります。顧客は何個のオレンジを購入したでしょうか？私たちは、回答として何を望んでいるかを指示するため、思考の連鎖としてステップバイステップを述べます。思考の連鎖を指示することで、単に15個のオレンジと言うのではなく、全体の思考の連鎖を得ることができます。
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手法の一つです。
🤔 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で非常に効率的に利用できます。再びチャットGPTに戻り、最初に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、入力を与えましょう。入力として「惑星」としましょう。簡潔な要約で、入力に関連するいくつかの事実情報が生成されるのがわかります。この場合、それは火星でしたが、実際には何でも入力し、この見やすい箇条書き形式で分解することができます。
例えば、私たちが利用するプライベート法律事務所は、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すべて特定するために生成された知識を利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なオープニングとなり、話す内容の基盤を築きます。その後、各箇条書きの質問を具体的にするか、より簡潔またはより詳細な要約を求めることができます。
🤯 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、質問を入力しましょう。「どのように体重を減らすか？」と言って、回答としてサブ問題を分解するように指定しましょう。すると、非常に詳細な回答が得られます。箇条書きではなく、各箇条書きを完全に説明し、一意に分解しています。
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。会話を構築しようとする際に非常に役立ちます。これにより、この主要な問題が容易に対処可能な小さなサブ問題に分割されます。その後、カテゴリについての質問や特定の行についての質問をすることができます。例えば、「これをどうやって行うのですか？」や「どこでこれを行うのですか？」と尋ねることができ、受け取る出力を重点的に絞り込むことができます。
🤓 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「コードの可読性を高めてください。」と指示し、入力としてコードの文字列を与えます。すると、コードのボックスが表示され、そこから簡単にコピーすることができます。
自己改善型プロンプティングの美しいところは、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り、「変更を実装してください」と言えば、それを再び表示してくれます。大規模な言語モデルを使用して、ほぼ即座にさまざまな方法でこれ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、体重減少に関する話題を続けることにしましょう。したがって、「冬に体重を減らす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。」と指示します。さあ、キーワードを与えましょう。これらは、仮想的にターゲットとしているSEOキーワードです。