プロンプトエンジニアリング

プロンプトエンジニアリングとは、LLMなAIに渡す呪文にこだわることで、出力結果を期待する方向性へ。

26の原則

#礼儀を省く：「お願いします」などの礼儀用語は不要。
対象者を明示：「専門家向け」など、返答を受け取る対象者をプロンプトに明示。

複雑なタスクの分割：複雑なタスクを簡単なプロンプトに分ける。

肯定的指示の使用：否定的な言葉ではなく肯定的な言葉を使用。

明確化のための指示：「簡単な言葉で説明して」「中学生にも分かるように説明して」など。

報酬の提示：「良い解答には報酬を出す」と示す。

事例を提示：既存の事例を使用。

プロンプトのフォーマット：「###Instruction###」で始め、適宜「###Example###」や「###Question###」を含める。

明確なタスク指示：「あなたのタスクは」と指示。

ペナルティの提示：「ペナルティあり」と伝える。

自然言語による回答指示：「自然言語で回答して」と指示。

先導的な言葉の使用：「ステップバイステップで考えて」と指示。

偏見の排除：「偏見を持たず、ステレオタイプに依存しない」と指示。

ユーザーとの対話促進：問題解決までモデルに質問させる。

テストを含む指導：テストを出してもらい、自分の理解度を試す。

モデルへの役割割り当て：モデルに特定の役割を割り当てる。

デリミターの使用：特定の区切り文字を使用。

繰り返しの使用：特定の単語やフレーズを複数回使用。

思考の連鎖：中間ステップを生成し、事例を組み合わせる。

出力プライマーの使用：期待される出力の始まりでプロンプトを終える。

詳細なテキストの作成指示：「詳細に書いて」と指示。

スタイル変更の防止：「スタイルを変更しない」と指示。

複数ファイル対応のコーディングプロンプト：複数のファイルにまたがるコーディング作業の効率化のために、自動的に新しいファイルを作成し、生成されたコードを適切なファイルに挿入するスクリプトを作成することを提案。

特定の言葉でテキストを続ける：「与えられた言葉で完成させて」と指示。

モデルの要件の明示：コンテンツを制作するためにモデルが守らなければならない要件を、キーワード、規定、ヒント、指示などの形で明示。

サンプルに基づくテキスト作成：提供されたサンプルに基づいて同じ言語で書くよう指示。GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge