ChatGPT は、真に画期的な人工知能 (AI) における創造的な革命を引き起こしました。 わずか XNUMX 年で、この言語モデルは、その記述能力、複雑なタスクの巧みな処理、そして驚くほどユーザーフレンドリーなインターフェイスで専門家に感銘を与えました。 しかし、水面下にはさらに多くのことがあります。 ChatGPT は創造性の急増を引き起こし、かつては想像もできなかったと考えられていたコンテンツを個人が制作できるようになりました。
ChatGPT および類似の言語モデル (LM) の可能性は事実上無限です。 鍵は XNUMX つの重要な要素にあります。それは、膨大な範囲のタスクにわたって真の可能性を引き出す、プロンプトと呼ばれる入力命令の完璧なセットを作成することです。 これは、AI の内なる輝きを利用し、言葉で奇跡を起こせるように導く秘密の言語だと考えてください。 プロンプトを作成して最適な結果を得るというこのアイデアは、プロンプト エンジニアリングとして知られる新しい分野につながりました。
プロンプトエンジニアリングとは何ですか?
プロンプト エンジニアリングとは、GPT-3、GPT-4、および同様の大規模な言語モデルなどの生成 AI 言語モデルの入力 (プロンプトと呼ばれる) を巧みに設計または作成して、最適な出力を生成する実践です。
これは、AI に成功への完璧なレシピを与えるものと考えることができます。 ユーザーが材料を指定すると (プロンプトが表示され)、AI が調理を行います (出力が生成されます)。 目的は、これらの洗練された言語モデルから可能な限り最高の結果を達成するために、プロンプトを慎重に形成することです。
練習によって改善するのと同じように、プロンプト エンジニアリングでは、プロンプトの文言、構造、形式を実験します。 この微調整はモデルの動作に影響を与え、具体的でコンテキストに関連した応答を生成するのに役立ちます。
人工知能は 1950 年代後半から 1960 年代前半に存在していましたが、プロンプト エンジニアリングは比較的最近になって進化している分野です。 大規模言語モデル (LLM) の長所と限界を把握するには、プロンプト エンジニアリングのスキルを習得することが不可欠です。
迅速なエンジニアリングは、モデルの動作の微調整やカスタマイズが必要なアプリケーションで特に価値があることがわかります。 ユーザーは、モデルの応答に基づいてプロンプトを実験し、調整して、望ましい結果を達成できます。 プロンプトの有効性は、使用している特定のモデルによって異なります。 研究者や実務家は、さまざまなタスクやアプリケーションに最適なプロンプトを特定するために試行錯誤や実験を行うことがよくあります。
プロンプトエンジニアリングを理解する:
ChatGPT を、燃料と最高効率で動作するための方向性の適切な組み合わせを待つ強力なエンジンとして想像してください。 この例えでは、プロンプトは燃料とコンパスの両方として機能し、ChatGPT がタスクを実行するために必要な指示を提供します。 それが率直な質問であれ、創造的に組み立てられたプロンプトであれ、多面的なガイドラインのセットであれ、プロンプトは AI のパフォーマンスの舞台を設定します。
たとえば、研究者はプロンプト エンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などのさまざまな一般的で複雑なタスクにわたって LLM の機能を強化します。 開発者は、プロンプト エンジニアリングを採用して、LLM やその他のツールと対話するための堅牢で効果的な技術を作成します。
ただし、プロンプト エンジニアリングはプロンプトを作成するだけではありません。 これには、LLM とのやり取りや開発に役立つさまざまなスキルとテクニックが含まれています。 これは、LLM とインターフェイスし、LLM を使用して構築し、LLM の機能を理解するための重要なスキルです。 迅速なエンジニアリングは、LLM の安全性の向上と、ドメイン知識や外部ツールによる LLM の強化などの新機能の導入に貢献できます。
迅速なエンジニアリングを促進する方法:
- 特異性: プロンプトの精度は、AI の応答の特異性と直接相関します。 フレーズの調整、コンテキストの組み込み、例の提供はナビゲーション ツールとして機能し、より焦点を絞ったカスタマイズされた出力に向けて ChatGPT を操作します。
- コントロール: プロンプトを作成すると、AI が生成したコンテンツのスタイル、トーン、形式に影響を与えることができます。 詩的な作品を求めている場合でも、事実に基づいた要約を求めている場合でも、プロンプトは指示として機能し、好みに応じて結果を形作ります。
- 創造性: 迅速なエンジニアリングにより、ChatGPT の能力が解放され、詩、コード、スクリプト、楽曲、電子メール、手紙など、多様なクリエイティブなフォーマットを生成できます。 プロンプトがより微妙で詳細であればあるほど、AI の出力はより創造的で多様になります。
- 効率性: プロンプトの改良に時間を投資することで、さまざまなアプローチを繰り返し試す場合に比べて、労力と時間を大幅に節約できます。 適切に作成されたプロンプトにより AI の理解が合理化され、より効率的で正確な応答が得られます。
説明的な例:
- 簡単なプロンプト: 「人間と恋に落ちるロボットについての詩を書いてください。」
- 特定のプロンプト: 「弱強五歩格のソネットを作曲し、未来的なサイバーパンクの設定で孤独と孤立のテーマを探求します。」
- 説明プロンプト: 「企業用語の不条理に焦点を当てた、XNUMX 人の会社員による短いコメディーの台本を作成します。」
プロンプトエンジニアリングの利点:
- 可能性を最大限に引き出す: ChatGPT の解釈に依存するのではなく、ChatGPT を使用して特定の目的を達成します。
- 生産性の向上: 最初から明確に定義されたプロンプトを作成することで、時間と労力を節約します。
- 創造性を高める: 迅速なエンジニアリングにより、さまざまな形式にわたるオリジナルでユニークなコンテンツの作成が容易になります。
- コミュニケーションを改善する: ChatGPT とより効果的に対話して、望ましい結果を達成します。
プロンプトエンジニアリングの開始:
- 例とチュートリアルを確認してください。 オンラインで成功するプロンプト戦略をよく理解してください。
- 実験: さまざまなプロンプトをテストして、何が最良の結果をもたらすかを見つけてください。
- 創造性を受け入れる: プロンプトに創造性を注入することを躊躇しないでください。
基本的に、プロンプト エンジニアリングの技術を習得すると、ユーザーは ChatGPT の可能性を解き放ち、クリエイティブな執筆や情報収集から、単に AI との魅力的な対話を楽しむことまで、さまざまなタスクに役立つ価値のあるツールに変わります。
プロンプト エンジニアリングの世界に飛び込むために、OpenAI は、GPT-4 などの大規模な言語モデルのパフォーマンスを向上させるための戦略と戦術を提供する一連のガイドを公開しました。 OpenAI プロンプト エンジニアリング ガイドでは、さらに影響力の高い結果を得るために組み合わせられる方法が説明されており、OpenAI はユーザーが実験して自分に最適なアプローチを発見することを奨励しています。
OpenAI Prompt Engineering Guide の例の一部は現在、最も先進的なモデルである GPT-4 でのみ機能することに注意してください。 一般に、モデルがタスクで不十分な状況に遭遇した場合、OpenAI はより高度なモデルを試すことをお勧めします。
迅速なエンジニアリング戦略と戦術
以下は、プロンプトでより良い結果を得るために OpenAI が推奨する XNUMX つの戦略です。
より良い結果を得るための XNUMX つの戦略
明確な指示を書く
これらのモデルはあなたの心を読むことができません。 出力が長すぎる場合は、簡潔な返信を求めます。 出力が単純すぎる場合は、専門家レベルの執筆を依頼してください。 フォーマットが気に入らない場合は、希望するフォーマットをデモンストレーションしてください。 モデルがあなたが望むものを推測する必要が少ないほど、それを得る可能性が高くなります。
戦術:
参考テキストを提供する
言語モデルは、特に難解なトピックや引用や URL について質問された場合に、自信を持って偽の回答をでっち上げることができます。 ノート XNUMX 枚が生徒のテストの成績を上げるのに役立つのと同じように、これらのモデルに参考テキストを提供すると、捏造を減らして解答するのに役立ちます。
戦術:
複雑なタスクをより単純なサブタスクに分割する
ソフトウェア エンジニアリングにおいて、複雑なシステムをモジュール式コンポーネントのセットに分解することが良い習慣であるのと同様に、言語モデルに送信されるタスクにも同じことが当てはまります。 複雑なタスクは、単純なタスクよりもエラー率が高くなる傾向があります。 さらに、複雑なタスクは多くの場合、以前のタスクの出力を使用して後のタスクへの入力を構築する、より単純なタスクのワークフローとして再定義できます。
戦術:
モデルに「考える」時間を与えます
17 × 28 を掛けろと言われたら、すぐには分からないかもしれませんが、時間が経てば解けるようになります。 同様に、モデルは、時間をかけて答えを導き出すよりも、すぐに答えようとするときに推論エラーが多くなります。 答えの前に「思考の連鎖」を尋ねることは、モデルがより確実に正しい答えに向かう道筋を推論するのに役立ちます。
戦術:
外部ツールを使用する
他のツールの出力をモデルに供給することで、モデルの弱点を補います。 たとえば、テキスト検索システム (RAG または検索拡張生成とも呼ばれます) は、関連するドキュメントについてモデルに伝えることができます。 OpenAI のコード インタープリターのようなコード実行エンジンは、モデルの計算とコードの実行を支援します。 言語モデルではなくツールを使用した方がタスクをより確実に、または効率的に実行できる場合は、両方の利点を最大限に活用するためにツールをオフロードします。
戦術:
テストは体系的に変更されます
パフォーマンスを測定できれば、改善が容易になります。 場合によっては、プロンプトを変更すると、いくつかの個別の例ではパフォーマンスが向上しますが、より代表的な例のセットでは全体的なパフォーマンスが低下することがあります。 したがって、変更がパフォーマンスに正味プラスであることを確認するには、包括的なテスト スイート (「評価」とも呼ばれます) を定義する必要がある場合があります。
戦術:
戦術
上記の各戦略は、特定の戦術でインスタンス化できます。 これらの戦術は、試してみるべきことのアイデアを提供することを目的としています。 これらは決して完全に包括的ではないため、ここに示されていない創造的なアイデアを自由に試してください。
戦略: 明確な指示を書く
戦術: より関連性の高い回答を得るためにクエリに詳細を含めます
関連性の高い応答を得るには、リクエストで重要な詳細やコンテキストが提供されていることを確認してください。 そうしないと、何を意味するのかをモデルに推測させることになります。
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プロンプトエンジニアリングの例:
戦術: モデルにペルソナを採用するよう依頼する
Tシステム メッセージを使用して、モデルが応答で使用するペルソナを指定できます。
戦術: 区切り文字を使用して入力の異なる部分を明確に示します
三重引用符、XML タグ、セクション タイトルなどの区切り文字は、異なる方法で処理されるテキストのセクションを区切るのに役立ちます。
残りのプロンプト エンジニアリング サンプルは、次の場所で読むことができます。 OpenAI.com
以下は、Anu Kubo による、ChatGPT とラージ言語モデル (LLM) を取得して完璧な応答を得る方法についてのプロンプト エンジニアリング チュートリアルです。
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