プロンプトエンジニアリングへの紹介

'Introduction to Prompt Engineering'

イントロダクション

自然言語処理は、基盤となる技術や手法を使用した実装の豊かな領域であります。近年、特に2022年の始まり以来、自然言語処理(NLP)と生成型AIは進化を遂げています。これにより、プロンプトエンジニアリングは、言語モデル(LM)をマスターするために理解する必要のある特別なスキルとなりました。

学習目標

  • プロンプト、プロンプトエンジニアリング、および例の理解
  • プロンプトを洗練させるためのヒント
  • プロンプトとプロンプトのパターンの要素
  • プロンプトの技法

プロンプトエンジニアリングの知識は、大規模な言語モデル(LLM)を基本的に使用する際の能力と制限をより良く理解するのに役立ちます。

この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。

プロンプトエンジニアリングとは何ですか?

プロンプトエンジニアリングは、人工知能の自然言語処理の分野で、AIが行うべきことをテキストで説明する実践です。この入力によってガイドされ、AIは出力を生成します。これは、人間が理解できるテキストを対話的にモデルとコミュニケーションするためのもので、タスクの説明が入力に埋め込まれているため、モデルは柔軟に動作し、可能性が広がります。

詳細はこちらをご覧ください:プロンプトエンジニアリング:パワフルなプロンプトの作成のアート

プロンプトとは何ですか?

プロンプトは、モデルから期待される出力の詳細な説明です。これはユーザーとAIモデルの間の対話です。これにより、エンジニアリングについてより理解が深まります。

プロンプトの例

ChatGPTやGPT-3などの大規模な言語モデルで使用されるプロンプトは、単純なテキストクエリの場合もあります。これらは提供できる詳細の量によって品質が測定されます。これらは、テキスト要約、質問と回答、コード生成、情報抽出などに使用されます。

多くの指示が含まれる複雑な問題を解決するためにLLMが使用されるため、詳細であることが重要です。基本的なプロンプトのいくつかの例を見てみましょう:

プロンプト

抗生物質は、細菌感染症を治療するために使用される薬の一種です。それらは細菌を殺したり、増殖を防いだりすることで、体の免疫系が感染症と戦えるようにします。抗生物質は通常、錠剤、カプセル、液体溶液の形で経口的に摂取され、時には静脈内投与されます。抗生物質はウイルス感染症には効果がなく、不適切に使用すると抗生物質耐性が生じることがあります。
上記を2文に要約してください:

この出力はQ&Aの形式で要約を表示します。

抗生物質は、細菌感染症を殺菌または増殖を防ぎ、免疫系が感染症と戦えるようにします。経口または静脈内投与され、ウイルス感染症には効果がなく、抗生物質耐性を引き起こす可能性があります。

LLMの使用例を見ました。可能性は無限です。

プロンプトを洗練させるためのヒント

プロンプトの品質は重要です。それを改善し、モデルの出力を向上させる方法があります。以下にいくつかのヒントを見てみましょう:

  1. 役割プレイ: モデルを特定のシステムとして動作させるアイデアです。これにより、カスタマイズされた対話が作成され、特定の結果が目指されます。これにより、時間と複雑さを節約しながら、素晴らしい結果を得ることができます。これは、教師、コードエディタ、面接官などの役割を演じることができます。
  2. 明瞭さ: これは曖昧さの排除を意味します。詳細になろうとする過程で、不必要な内容が含まれることがあります。これを達成するための良い方法は、簡潔にすることです。
  3. 明確性: これは役割プレイに関連していますが、具体的で絞り込まれた方向性を持つことです。これにより、散漫な出力を避けることができます。
  4. 一貫性: 一貫性は、対話の流れを維持することを意味します。一貫したトーンを保つことで、対話からの読みやすさを確保できます。

プロンプトの要素

これらはプロンプトの骨格を構成する属性です。これには以下の要素が含まれます:

  1. 指示: モデルに何かを実行するよう指示する文です。
  2. コンテキスト: コンテキストは、モデルを問題に絞り込むためのものです。そうでない場合、モデルは完全に文脈から外れ、不適切な応答を返す可能性があります。
  3. 入力データ: 入力は単一のエンティティとして入力されます。
  4. 出力インジケータ: 役割プレイでは、コードとなる出力のタイプを示します。この要素はモデルが適切に出力を導くのに役立ちます。

標準プロンプトパターン

まずはフォーマットの概要を見てみましょう。以下は、ユーザーとモデルの間の例で、明確な指示があります。

User: <指示>
Model: <応答>

フューショット: インコンテキスト学習を使用するプロンプトのパターンです。ここでは、事前にモデルが例を処理できるインコンテキスト教育の提供があります。次のセクションで詳しく見ていきます。フューショットは以下のようにフォーマットできます。

<指示>
<応答>

<指示>
<応答>

<指示>
<応答>

<指示>

質問と回答のパターンでは、次のようになります。

Q: <質問>?
A: <回答>

Q: <質問>?
A: <回答>

Q: <質問>?
A: <回答>

Q: <質問>?
A:

プロンプトのテクニック

プロンプトの作成にはさまざまなテクニックが使用されています。これらはバックボーンです。

1. ゼロショットプロンプティング

ゼロショットは、まだトレーニングの一部ではないプロンプトを提供し、それを望ましい結果として機能させます。要するに、言語モデルは一般化することができます。

例:

プロンプト :

テキストを中立、否定的、または肯定的に分類してください。
テキスト: 私はプレゼンテーションが素晴らしかったと思います。
感情:

出力:

肯定的

「感情」の意味の知識により、モデルはテキスト分類のための大量のテキストが与えられていなくても、質問を分類する方法をゼロショットできます。テキストに説明的なデータが提供されていないため、注意が必要です。その場合は、フューショットプロンプティングを使用することができます。

2. フューショットプロンプティング/インコンテキスト学習

初歩的な理解では、フューショットは何をする必要があるかのいくつかの例(ショット)を使用します。これにより、実演から洞察を得てパフォーマンスが向上します。単にトレーニングされたものに頼るのではなく、利用可能なショットに基づいて構築されます。

3. チェーンオブスロート(CoT)

CoTでは、モデルが中間の推論ステップを通じて複雑な推論を達成できます。これには、「推論の連鎖」と呼ばれる中間ステップの作成と改善が含まれ、より良い言語理解と出力を促進します。これは、より複雑なタスクにフューショットを組み合わせたハイブリッドのようなものになります。

プロンプト作成時の注意点

締めくくる前に、プロンプトを作成する際には避けるべきことがあります。

  1. 情報の過多(曖昧さ): 結果の正確性を低下させる可能性があるため、できるだけ短い情報を提供するようにしてください。
  2. 開放的な質問: 不正確または開放的な質問を避けることをお勧めします。曖昧な質問の例は、「私の家への帰り方を教えていただけますか?」です。これらは具体的でなく一般的すぎるため、不正確で有益でない回答を引き起こす可能性があります。
  3. 制約の不適切な使用: 制約は状況がどれだけ散らかるかの境界や制限です。具体的な要件を提供する必要があります。これはモデルの役割プレイをすることかもしれません。

結論

AIモデルでのプロンプトエンジニアリングについての詳細なガイドを見てきました。AIは無限の可能性と未来志向のアプリケーションを持つユースケースに関して完全な革命を経験しています。プロンプトは、人間の指示のようにAIモデルをガイドし、未来を革新します。ChatGPTなどの例があります。原則と柱を理解することは、効果的なAIの使用には重要です。

重要なポイント

  • 2022年以降、NLPと生成型AIは改善されており、言語モデルのマスタリングにはプロンプトエンジニアリングが重要です。
  • AIのプロンプトエンジニアリングでは、説明文、モデルの柔軟性、人間が理解できるテキストを使用します。
  • プロンプトの改善は、品質と出力の向上に不可欠であり、時間を節約し会話の一貫性を保ち、流れと読みやすさを向上させるために役割プレイを使用します。

よくある質問(FAQ)

この記事に表示されているメディアはAnalytics Vidhyaの所有物ではありません。著者の裁量で使用されています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

データサイエンス

「ダイナミックな時代のソフトウェアリーダーシップの活路」

ソフトウェア業界でリーダーシップを発揮することが一筋縄ではいかない理由を探求しましょう過去の成功に依存するリスク、無...

AIニュース

ChatGPTによって発明された10の感情(驚くほど共感できる)

ChatGPTは、私たち人間が感じる複雑な感情の配列を捉え、それに対して新しい言葉を作り出すことにおいて、巧みな能力を持って...

機械学習

『Qwen Large Language Models(LLMs)Seriesについて知っておくべきすべて』

大型言語モデル(LLM)は、登場以来、人工知能(AI)の領域を大きく変えました。これらのモデルは、厳しい推論や問題解決の問...

機械学習

このAI論文では、「Lightning Cat」というスマート契約の脆弱性検出ツールを紹介していますこれは、深層学習をベースにしたツールです

スマートコントラクトは、分散型アプリケーションの開発においてブロックチェーン技術で重要な役割を果たしています。スマー...

機械学習

「ゲート付き再帰型ユニット(GRU)の詳細な解説:RNNの数学的背後理論の理解」

この記事では、ゲート付き再帰ユニット(GRU)の動作について説明しますGRUは、長期短期記憶(LSTM)の事前知識があれば簡単...

AI研究

メタAI研究者がGenBenchを導入:自然言語処理の汎化を進める革命的なフレームワーク

モデルの一般化能力は、自然言語処理(NLP)の持続的な成功にとって重要です。重要な要素として一般的に受け入れられているも...