プロンプティングの技術は、高度な言語モデルとのインタラクションにおける決定的なスキルを具現化しています。影響力のあるプロンプトを設計することは、精度と創造性という基本的な原則に基づいています。適切に構築されたプロンプトは、生成される回答の質を変革し、その結果の関連性に影響を与えます。最近の人工知能の進展により、この技術を習得することは、Geminiや他のLLMの利用を最適化したいと考えるすべての人にとって必須となっています。この実践を磨くための5つの革新的な戦略が、体系的かつ思慮深いアプローチによってすべての人にアクセス可能となっています。
3つの推論変数を適切に設定することは、LLMの結果を最適化するための重要な出発点です。これらの変数は、モデルの創造性、精度、および幻覚を制御します。max tokens変数は、生成される最大トークン数を決定します。この値を使用例に合わせて調整することで、コストを削減し、回答の関連性を向上させつつ、雑音テキストを避けることができます。たとえば、分類タスクには10トークン未満の値が推奨されています。
＜em>温度は、回答の決定論的な度合いに影響を与えます。0に近い温度は、期待通りで信頼性の高い結果を生み出します。反対に、高い値は創造性を促進しますが、幻覚のリスクが高まります。top-Kおよびtop-Pのパラメータは、より特定的な単語選択を可能にし、前者は最も可能性の高い単語に選択を制限し、後者は累積確率が特定の閾値を超えない単語を優先します。
フィールショットプロンプティングの使用
フィーショットプロンプティングは、ファインチューニングの効果的な代替品として浮上しています。この方法は、モデルが期待される出力を理解することを促します。最低1つの例を提供することが重要ですが、複数の例を提供することで、より深い理解と信頼性の高い結果が保証されます。専門家は代表的な例を3つから5つ提供することを推奨しています。これらの例は誤りがなくなければならず、1つの誤りでもモデルの解釈を変えてしまう可能性があります。
たとえば、ピザの注文をJSONに変換するプロンプトには、期待される構造を示す複数の出力ケースが含まれる場合があります。良い例は、「チーズ、トマトソース、ペパロニをトッピングした小さなピザが欲しいです」と始まり、その後にJSONフォーマットでの回答が提示されるものです。
ステップバックプロンプティングを活用する
ステップバックプロンプティングは、複雑な問題を解決するための柔軟な方法です。このアプローチは、モデルに与えられた問題に対してどの手法を取るべきかを尋ねることから始まります。この最初のアプローチが確立された後、モデルはその手法を適用して問題を解決する必要があります。この技術は、より深い推論を刺激し、基本概念にアクセスすることを可能にします。
問題を解決する前にアプローチを明確にすることで、モデルはより広範な知識基盤を活用できるようになります。複雑な数学問題に対しては、最初に「次の問題を解決するためにどのアプローチを使用すべきか？」と尋ねるプロンプトを使用できます。得られた回答は、その後の解決策を完成させるための手順を明らかにします。
自己整合性で繰り返す
自己整合性は、正確さを向上させるために複数回のプロンプトを実行することを含みます。同じプロンプトを何度も提出し、温度を調整して回答の多様性を促進することで、一貫した回答を抽出するのに役立ちます。この方法は、幻覚のリスクを減少させます。
電話の文字起こしの内容を分類するためには、同じプロンプトを3回投げかけることができます。それぞれの回答は、その後、最も頻繁に出現する回答を最も信頼性の高いものとして保持するという多数決の原則に基づいて分析されます。この静的な洗練プロセスは、より高い精度を保証します。
自動プロンプトエンジニアリングでテストする
自動プロンプトエンジニアリングは、効果的なプロンプトの生成を自動化するための革新的な技術です。この方法は、モデルに参照プロンプトのさまざまなバリエーションを生成させることを含みます。各バリエーションはテストされ、生成された結果は人間の参照回答と比較されます。
結果の分析は、BLEUやROUGEなどの標準化されたメトリックに従って行われます。人間の参照に最も近い出力を提供するプロンプトのバージョンを特定することで、ユーザーはアプローチを洗練するための強力なツールを手に入れることができます。
スプレッドシートを使用して、各プロンプトの影響を追跡し、効果を評価することができます。この方法は、パフォーマンスを理解し、パラメータを調整するのに役立ち、プロンプト作成の最適化に関する継続的な学習を確保します。
よくある質問
効果的なプロンプトを作成するための3つの主要な推論変数は何ですか？
効果的なプロンプトを作成するための3つの重要な推論変数は、max tokens（生成される最大トークン数を制御する）、温度（回答の決定論を影響）およびtop-K/top-P（単語の選択を制御する）です。
フィーショットプロンプティングを使用してプロンプトを改善するにはどうすればよいですか？
フィーショットプロンプティングは、モデルを導くために期待される出力の複数の例を提供することを含みます。3つから5つの明確で多様な例を提供することが推奨されています。
ステップバックプロンプティングとは何で、どのように使用できますか？
ステップバックプロンプティングは、最初に問題を解決するためのアプローチを尋ね、その後この問題を解決することです。これは、モデルがコンテキストを明確にし、複雑な質問に対してより深く考えるのに役立ちます。
自己整合性は、生成された回答の精度をどのように向上させるのですか？
自己整合性は、同じプロンプトを何度も提出し、さまざまな回答を生成して最も頻繁に出現する回答を選択することを含み、これにより幻覚を減少させます。
自動プロンプトエンジニアリングとは何で、どのように機能しますか？
自動プロンプトエンジニアリングは、参照プロンプトの複数のバリエーションを生成してその効果をテストし、標準化されたメトリックを用いて人間の回答と結果を評価することを含みます。
プロンプトを改善するためにスプレッドシートをどのように使用すればよいですか？
スプレッドシートを使用することで、プロンプトを一覧化し、その効果を評価することができます。プロンプトの名前、目的、使用されたパラメータ、生成された出力、および結果の評価を含めることができます。
