Prompt Engineering Guide::5つ効果的なプロンプトのテクニック

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2024年1月19日
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人間の労力を補完するために人工知能(AI)ツールがますます広く使用される中で、素早いエンジニアリングが非常に重要なスキルと見なされています。この背景から、プロンプトエンジニアが注目を集めており、大規模言語モデル(LLM)との対話において望ましい結果を得る責任を負う自然言語の専門家としての役割が拡大しています。

プロンプトエンジニアリングは、コミュニケーションにおいて適切な指示を与え、AIモデルが期待通りの応答を生成できるようにする技術として理解されます。この記事では、プロンプトエンジニアリングの本質とその中で重要な概念に焦点を当てたプロンプトエンジニアリングガイドを提供し、特に正確でコンテキスト駆動型のプロンプトを開発するための複数のテクニックを紹介します。

理解を深めるためには、AIモデルでこれらのプロンプトを実際に試し、それらがどのように反応するかを検証することが不可欠です。実践を通じて得られるフィードバックは、プロンプトエンジニアがより効果的な指示を作成し、AIシステムの性能向上に寄与する手段となります。この過程を通じて、人工知能が様々な業界で活用される中で、プロンプトエンジニアが果たす重要な役割に光を当てることができるでしょう。

1. 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は、大規模言語モデル(LLM)との対話を通じて、コンテキスト駆動型のAI出力を取得するための、正確でかつ効果的なプロンプトを構築する技術を指します。この手法は、人工知能が特定の課題や要求に対して適切な応答を生成できるように導く役割を果たしています。

プロンプトエンジニアリングには、自然言語処理やLLM機能に関する専門的な知識が必要です。言語モデルとの相互作用において、正確なプロンプトを設計するためには言語理解や生成のメカニズムに精通していることが求められます。これにより、AIシステムが与えられたコンテキストを理解し、意味のある出力を生成できるようになります。

さらに詳しい情報については、この記事をご覧ください。

https://miichisoft.com/what-is-prompt-engineering-explain-detailed-definitions-benefits-and-concrete-examples/

2. プロンプト要素

AIチャットボット用の自然言語プロンプトを作成する際、目的の出力を達成するために基本的な要素を理解することが非常に重要です。

プロンプト要素はAIモデルを意図した方向に導き、明確さとコンテキストを確保します。考慮すべき主なコンポーネントを以下に示します。

2.1. コンテキスト設定

ステージを正しく設定することで、望ましい結果を得ることができます。

コンテキストはAIに対して明確な背景や周囲の情報を提供し、関連性のある適切なコンテンツを生成できるようにします。適切なコンテキストがなければ、応答は一般的または的外れなものになる可能性があります。

たとえば、モデルに「グリーンテクノロジー」について質問した場合、「交通機関で使用される」というコンテキストを導入すると、回答は車両に関連するグリーンテクノロジーに絞り込まれます。

優れたプロンプトとは、単にコンテキストを提供するだけでなく、それを効果的に導入することです。コンテキストがより詳細かつ具体的であればあるほど、AIの理解力は高まります。

たとえば、「eコマースに関する推奨事項」の代わりに、「eコマースWebサイトのユーザーエクスペリエンスを向上させるための推奨事項」を指定します。このように具体的なコンテキストを提供することで、AIモデルはより的確で価値のある応答を生成できるようになります。

2.2. 明確な指示

指示を明示的かつ直接的に行うことで、AI出力の精度が向上し、曖昧さの余地が少なくなります。例えば、「Webサイト開発者について教えてください」というプロンプトの代わりに、「Webサイト開発者の役割と責任について説明してください」と指定します。

あいまいさまたは矛盾した言葉があると、モデルが混乱し、応答の精度が低下する可能性があります。例えば、「ウェブサイトのデザインについて話し合う」というのは曖昧です。代わりに、「eコマースプラットフォームのWebサイトデザインのトレンドについて話し合う」の方が直接的です。

このような明確な指示により、AIモデルはユーザーの意図を正確に把握し、適切な情報を提供する能力が向上します。ユーザーが具体的な情報を求めている場合、的確で具体的なプロンプトが必要です。

2.3. トーンと長さ

トーンを確立すると、AIの回答に自然言語の感情を吹き込むことができます。一方、長さを定義すると、AIモデルが応答の深さを決定できるようになります。

希望するトーンを指定することで、回答の感情的な共鳴やプロフェッショナルのグレードを管理できます。例えば、「次のWebサイトのデザインについて専門的な批評をしてください。」というプロンプトでは、指示によって専門的なアプローチや感情の表現を促すことが可能です。

簡潔な概要が必要か、それとも詳細な説明が必要かを示すことで、カスタマイズされたAI応答が保証されます。たとえば、「レスポンシブWebサイトデザインの進化について短い紹介文(30 ~ 40ワード)を書きます。」という具体的な指定は、AIに対して簡潔ながらも情報豊富な回答を要求しています。

このように具体的な指示を与えることで、AIモデルはユーザーの期待に合致したトーンや長さで回答を生成し、より効果的なコミュニケーションが可能となります。

3.  Prompt Engineering Guide: プロンプトエンジニアリングの技術

ここで、モデルプロンプトを習得するのに役立つ、基本的なプロンプトエンジニアリングの手法と戦略をさらに深く掘り下げてみましょう。

3.1. Zero-Shotプロンプティング

Zero-Shotプロンプティング

Zero-Shotプロンプトには、大規模な言語モデルに例や事前のコンテキストを供給せずに応答を生成することが含まれます。このテクニックは、基本的な質問や一般的なトピックに対してすぐに答えたい場合に最適です。

ChatGPT-3.5を使用したゼロショットプロンプトの例を以下に示します。

3.2. One-Shotプロンプティング

One-Shotプロンプトは、ユーザーが提供した1つの例またはコンテキストの一部に基づいて応答を抽出することです。

説明のために、ChatGPT-3.5でこの戦略を試してみました。

3.3. クリエイティブライティング

創造的なコンテンツプロンプトを作成すると、視聴者の好みや興味に合わせた想像力豊かな物語、魅力的なストーリー、ユニークなテキスト表現を生成するのに役立ちます。

GPT-3.5生成AIに創造的に書くよう求めるプロンプトの例を以下に示します。

3.4. 特定の焦点を絞ったコンテンツの要約

効果的なプロンプトエンジニアリングとは、特に強調した簡潔な要約が必要な場合に、入力の特定の部分にAIの注意を向けることでもあります。

正確な指示を作成することで、モデルに優先させたいテキストの要素を強調表示し、目的の焦点の本質を要約で確実に捉えることができます。

Webサイト最適化手法に関する包括的なガイドはあるものの、モバイル最適化戦略のみに興味があるとします。この場合、プロンプトでそれを明確に示す必要があります。

たとえば、「ウェブサイトの最適化に関するこの記事を要約しますが、モバイルの最適化に関連する戦略のみに焦点を当てます: [ここに記事をコピーして貼り付けます]。」

ChatGPT-4がタスクを実行する方法は次のとおりです。

3.5. テンプレートの入力

テンプレート入力を使用すると、多用途でありながら構造化されたコンテンツを簡単に作成できます。 プレースホルダー付きのテンプレートを使用して、一貫した形式を維持しながら、さまざまな状況や入力に合わせてプロンプトをカスタマイズできるようにします。

テンプレートの入力では、プレースホルダーに複数の変数を定義することで、生成AIツールの出力をさらにカスタマイズできます。 通常、コンテンツ管理者またはWeb開発者は、この戦略を使用して、Webサイト用にカスタマイズされたAI生成のコンテンツスニペットを複数作成します。

例えば、あなたがeコマースWebサイトを管理しているとします。その場合、製品説明の標準テンプレートを使用すると、AIが製品名、機能、価格などのフィールドにデータを入力して、回答ごとに新しい説明を作成できるようになります。

この手法は、AIによって生成されたコンテンツが特定のガイドラインや形式を満たす必要がある場合に非常に役立ちます。

もう1つの実際的な使用例は、自動化されているがパーソナライズされた電子メールの作成です。 動的なテンプレート入力により、電子メール全体の構造の一貫性が保証されますが、特定のコンテンツはユーザー情報に基づいて異なります。

例として、次のプロンプトを考えてみましょう。「テンプレート「Hello {Name}, Welcome to our {Service}」を使用してパーソナライズされたウェルカムメールを生成します。 来てくれて嬉しいです! {閉鎖}」

4. プロンプトエンジニアリングの使用例

コード開発やSEOに配慮したコンテンツ生成から医療診断に至るまで、様々な実践的なシナリオにおいて、これらのテクニックをどのように活用できるか、一緒に見ていきましょう。

4.1. コードの生成とデバッグ

プロンプトエンジニアリングは、コード生成とデバッグに非常に役立ちます。特定のプロンプトを作成して、AIにコードスニペットを生成させたり、既存のコードをデバッグさせたり、代替コーディング方法を提案させたりすることも可能です。

4.2. SEO記事の制作

AIを活用することで、新規に記事を作成するだけでなく、既存の記事を改善することも可能です。AIコンテンツの最適化において、よく用いられる手法の一つは、ブログ投稿全体に対して特定のキーワードを自然に組み込むことです。また、ツールを利用して記事に追加したい特定のキーワードを簡単にコピーし、統合させることができます。

このアプローチにより、SEO(検索エンジン最適化)の観点から見ても効果的なコンテンツを生成することができます。AIは文章生成や改善において高度な自然言語処理を駆使し、読者にとって魅力的で有益な情報を提供することが期待できます。こうした手法を活かすことで、ウェブサイトやブログの品質向上に寄与し、より多くのユーザーに価値ある体験を提供することが可能です。

4.3. 仮想アシスタントのカスタマイズ

適切なプロンプトを使用することにより、仮想アシスタントを微調整し、Webサイト上で特定のターゲット視聴者と効果的にコミュニケーションを図ることが可能です。これは、企業がパーソナライズされた視聴者エンゲージメント体験を提供することを重視する際に特に重要です。

プロンプトエンジニアリング手法の活用により、機能的なだけでなく、各ユーザーの好みや過去の活動に合わせてカスタマイズされたインタラクションを創り出すことができます。これにより、個々の利用者にとって魅力的で有益な情報を提供し、より深い関与を促進することが可能となります。

5. よくある質問FAQ

プロンプトエンジニアリングを使用するメリットは何ですか?

プロンプトエンジニアリングにより、大規模な言語モデルのパフォーマンスが向上し、有用な出力を生成する際の言語モデルの効率性と汎用性が向上します。これは、情報検索、データ分析、AIコンテンツの強化、カスタマイズされた言語の生成などのタスクに不可欠です。

プロンプトエンジニアリングの仕事に就くことは可能ですか?

はい、AIの成長に伴い、プロンプトエンジニアのような専門的な役割の需要が高まっています。 多くのテクノロジー企業は、データサイエンスチームのメンバーとして、プロンプトの開発などの責任を伴う役割を創設しています。

プロンプトエンジニアって何をしますか?

プロンプト エンジニアは、大規模な言語モデルやAIシステムをガイドするためのクエリや命令の作成を専門としています。 ユーザーとAIの間の対話を最適化することに重点を置き、データ分析から顧客エンゲージメントまで、さまざまなアプリケーションにわたってより正確で意味のある出力を保証します。

6.結論

プロンプト エンジニアリングは、コンピューターサイエンス内の新たな分野であり、テクノロジーとの関わり方に革命をもたらす可能性があります。 このスキルを習得することは、複雑なデータの圧縮から微妙な言語翻訳の実行に至るまで、LLM 機能の全範囲を活用するために不可欠です。

プロンプトを効果的に開発するには、基本的なテクニックから始まります。 言語モデルに慣れるために、情報の検索、コンテキストの増幅、要約、リフレーミング、反復プロンプトの実験を開始します。他のPrompt Engineering Guideをご存知の場合は、以下のコメントで共有してください。 あなたの貢献は、この記事を読んだプロンプト エンジニアの集合的な知識を豊かにするでしょう。

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