大規模言語モデルのプロンプトエンジニアリング

AI / 機械学習

 

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プロンプトエンジニアリングとは

プロンプトエンジニアリングとは、ジェネレーティブAI（例：GPT-4）を効果的に活用するための方法であり、AIに対する入力（プロンプト）を工夫して、より望ましい応答を得る技術です。

ジェネレーティブAIは、自然言語での質問や指示に基づいて文章を生成するため、プロンプトの選択と設計はAIのパフォーマンスに大きな影響を与えます。

大規模言語モデルのプロンプトエンジニアリングにおいて重要な要素

プロンプトエンジニアリングにおいて重要な要素は以下の通りです。

1. 明確な指示をする

AIに対する質問や指示は明確で具体的であることが望ましい。これにより、曖昧な回答を避け、期待される結果に近い回答が得られます。

例えば、「19世紀のアメリカ文学に関するトピックを3つリストしてください」と書く代わりに、「19世紀のアメリカ文学に関する3つの重要なトピックを教えてください」とすることで、重要なトピックに焦点を当てるように指示します。

2. 必要な情報を制限する

回答に期待される制約や範囲を指定することで、AIの回答が目的に合ったものになります。

例えば、「おすすめの映画を教えてください」と尋ねる代わりに、「サイエンスフィクションジャンルのおすすめ映画を3つ挙げてください」とすることで、特定のジャンルやカテゴリに基づいた回答を得ることができます。このような制限は、AIが提案する情報がユーザーの関心により適合するように促します。

3. コンテキストを提供する

質問や指示に関連する背景情報を提供することで、AIの理解力と回答の質が向上します。

例えば、「太陽光発電の利点は何ですか？」と書く代わりに、「私は小学生です。小学生にもわかりやすいように、太陽光発電が環境に優しいエネルギー源とされる理由を3つ教えてください」とすることで、回答の焦点を環境への影響に絞り込み、AIにより具体的な回答を得ることができます。

4. 複数の観点からの回答を求める

回答に対して観点を求めることで、より包括的で詳細な情報が得られます。

例えば、「人工知能の利点は何ですか？」と尋ねる代わりに、「人工知能の利点を経済、社会、技術の3つの観点から説明してください」とすることで、AIに複数の観点からの回答を提供するよう促します。

 

5. 回答の根拠を求める

回答の根拠を求めることで、回答に対する理由が理解できます。

例えば、「電気自動車は環境に良いですか？」と尋ねる代わりに、「電気自動車が環境に良いとされる理由と、懸念される環境への影響について説明してください」とすることで、AIに回答の根拠を提供させることができます。

 

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