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、効果的な言語モデルの活用を目指して、プロンプトを開発し最適化する新しい分野です。この記事では、プロンプトエンジニアリングの基本的な概念と実際の例、そして効果的なプロンプトの作成について解説します。
1. プロンプトエンジニアリングの基本的な概念
プロンプトとは、言語モデルに提供される指示や質問などの情報を含むものです。例えば、非常に簡単なプロンプトは以下の通りです。
プロンプト: 空は
出力: 「青色です。晴れた日には空は青色です。曇った日には空は灰色や白色になることもあります。」
この例では、言語モデルは与えられた文脈「天空は」に基づいて意味のある文字列を出力します。しかし、この出力が求めるタスクとは異なるかもしれません。これは、特定のタスクを遂行するためにはより多くの文脈や指示を提供する必要があることを示しています。
プロンプトを改善してみましょう。
プロンプト: 次の文を完成させてください: 空は
出力: 「今日とても美しいです。」
これにより、モデルに文を完成させるよう指示したため、結果はより適切に見えます。
プロンプトの基本要素は以下の通りです。
プロンプトの基本要素:
- 指示 (Instruction): モデルが行うべき特定のタスクや指示
- 文脈 (Context): モデルがより良い応答を生成するために外部の情報や追加の文脈を支援するもの
- 入力データ (Input Data): 私たちが回答を求めている入力や質問
- 出力指示子 (Output Indicator): 出力の種類や形式を示すもの
2. プロンプトの実例
プロンプトエンジニアリングをより理解するために、いくつかの実例を見てみましょう。
1) 基本的なプロンプト:
プロンプト: 空は
出力: 「青色です。晴れた日には空は青色です。曇った日には空は灰色や白色になることもあります。」
2) 指示を含むプロンプト:
プロンプト: 次の文を完成させてください: 空は
出力: 「今日とても美しいです。」
3) 特定のタスクを指示するプロンプト:
プロンプト: 次のテキストをスペイン語に翻訳してください: テキスト: “こんにちは！”
出力: 「¡Hola!」
4) 特定の情報を抽出するよう指示するプロンプト:
プロンプト:次のテキストから場所の名前を抽出してください。
1) 望ましい形式 (Desired format):
場所: <comma_separated_list_of_company_names>
2) Input:
これらの進展は研究者にとって励みになっていますが、まだ謎は多いです。「脳と私たちが周辺で見ている効果の間には、しばしば黒い箱があります」とリスボンのチャンパリマウドセンターの神経免疫学者であるヘンリク・ヴェイガ＝フェルナンデス氏は語ります。「治療的な文脈で使用したい場合、その仕組みを理解する必要があります。」
出力: 場所: チャンパリマウドセンター, リスボン
3. プロンプトの設計のポイント
プロンプトを設計する際には、以下の一般的なポイントを覚えておくと良いです。
プロンプトの設計のヒント:
- シンプルに始める (Start Simple): 複雑なプロンプトから始めるのではなく、シンプルなものから始めることをお勧めします。
- 指示をうまく書く (The Instruction): モデルに望む結果を得るために、明確な指示を提供することが重要です。
- 具体的に書く (Specificity): モデルが正確な結果を生成できるよう、十分な情報を提供することが必要です。
- 曖昧さを避ける (Avoid Impreciseness): 不明確な表現を避け、プロンプトを明確にすることが大切です。
- 何をするべきかを強調する (To do or not to do?): 何をしないほうがよいかよりも、何をすべきかに焦点を当てることが重要です。
4. チャットGPT プロンプトの基本構造
プロンプトは通常、タスクを指示する文または質問から構成されます。これにより、モデルに特定のタスクを実行するよう指示する役割が果たされます。良いプロンプトを作成するためには、次の原則があります。
プロンプトの基本構造:
- 明確さ (Clarity): モデルに望むタスクを明確に指示する必要があります。
- 正確さ (Accuracy): モデルが正確な結果を生成できるよう、十分な情報を提供する必要があります。
- 簡潔さ (Conciseness): 不要な情報を省いて、簡潔にプロンプトを記述する必要があります。
5. プロンプト作成の実例
さまざまなタスクに対するプロンプトの実例を見てみましょう。
5.1 テキスト要約 (Text Summarization)
まず、説明を要求するプロンプトの例を見てみましょう。”ChatGPTについて説明してください”というプロンプトを提供すると、モデルはChatGPTに関する概要を提供します。
プロンプト: ChatGPTについて説明してください
出力: ChatGPTは、OpenAIが開発した対話型の人工知能言語モデルです。GPTは「Generative Pre-trained Transformer」の略であり、大規模なデータセットで事前トレーニングを行った後、特定のタスクに微調整される生成モデルです。Transformerアーキテクチャを使用して、非常に長いテキストシーケンスを処理できます。
ChatGPTはさまざまなトピックで対話を行い、自然言語の質問に回答したり、テキストベースのさまざまなタスクを実行したりするのに使用されます。ただし、ChatGPTは収集されたデータに基づいて学習するため、最新情報や出来事に関する正確な情報を提供できない場合があります。また、論理的でない情報や正確でない情報を生成することもあります。
現在は2023年7月1日であり、私がベースとしているモデルはGPT-4アーキテクチャです。これはGPT-3に続くバージョンであり、おそらくより多くのパラメータと洗練された学習方法を使用しているでしょう。GPT-4は以前のバージョンよりも高い性能と能力を持つ可能性がありますが、依然として限界や欠点が存在します。
5.2 情報抽出 (Information Extraction)
ChatGPTを使用して、与えられたコンテンツから必要な情報を抽出することができます。特定の製品が大規模な言語モデルに基づいているという内容から、その製品の名前を抽出するプロンプトの例を見てみましょう。”以下の文に言及されている大規模な言語モデルに基づく製品は何ですか？”というプロンプトを提供すると、モデルは「ChatGPT」と回答します。
プロンプト: 以下の文に言及されている大規模な言語モデルに基づく製品は何ですか？ [与えられたコンテンツ] ChatGPTはOpenAIが開発した対話型の人工知能言語モデルです。GPTは…
出力: 以下の文に言及されている大規模な言語モデルに基づく製品は「ChatGPT」です。
5.3 質問応答 (Question Answering)
ChatGPTに対して「どこで開発されましたか？」という質問に対する回答を要求するプロンプトを提供すると、モデルは「ChatGPTはOpenAIで開発されました。」と回答します。
プロンプト: ChatGPTはどこで開発されましたか？
出力: ChatGPTはOpenAIで開発されました。
5.4 テキスト分類 (Text Classification)
“テキストを中立、否定、肯定のいずれかに分類してください”というプロンプトを提供すると、モデルはテキストの感情を分類します。
プロンプト: テキストを中立、否定、肯定のいずれかに分類してください。テキスト: 食事がまずいと思います。
出力: 分類: 否定
5.5 会話 (Conversation)
特定の対話相手を指定して会話を開始することもできます。”AI秘書との会話です。AI秘書の回答は小学生でも理解できる簡単なものにする必要があります”というプロンプトを提供すると、モデルはAI秘書のような簡単で理解しやすい回答を提供します。
プロンプト: AI秘書との会話です。AI秘書の回答は小学生でも理解できる簡単なものにする必要があります。
出力: わかりました！どのようなお手伝いをしましょうか？おっしゃってください！
6. まとめ
これまでさまざまなタスクに対するプロンプト作成の実例を見てきました。良いプロンプトを作成するためには、次の手順を参考にすることがおすすめです。
問題の理解: プロンプトを作成する前に、モデルが遂行するべきタスクを正確に理解することが重要です。これにはタスクを複数の段階に分割し、各段階を明確に定義することが役立ちます。
プロンプトのテスト: プロンプトを作成した後は、望む結果を生成するかどうかをテストすることが重要です。これにより、プロンプトの効果を評価し、必要に応じて修正することができます。
反復的な改善: プロンプトエンジニアリングは反復的なプロセスです。プロンプトを継続的に改善し、さまざまなアプローチを試して、最も効果的なプロンプトを見つけることが重要です。
プロンプトエンジニアリングは、自然言語処理モデルのパフォーマンスを大幅に向上させるための重要な役割を果たします。本記事では、プロンプトエンジニアリングの基本的な概念、プロンプト作成のヒント、具体的なプロンプトの実例について解説しました。これを参考にして、より効果的なプロンプトを作成し、言語モデルを最大限に活用してください。
参考：https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/guides/prompts-basic-usage.md
