プロンプト・エンジニアリング技術

プロンプト・エンジニアリング技術は、AIモデル、特にOpenAI社のGPT-4、Google Gemini、IBM® Graniteなどの大規模言語モデル（LLM）に提供されるプロンプト、入力クエリ、または指示を設計および構造化するのに使用される戦略です。これらの技術は、生成AIシステムをガイドすることにより、正確で関連性があり、文脈的に適切な応答を生成し、ユーザーが目的のアウトプットを効果的に達成できるようにすることを目的としています。

高度な機械学習アルゴリズムに基づいて構築された大規模言語モデルは、人間のようなテキストを理解し、生成できます。プロンプト・エンジニアリングは、モデルが要約、翻訳、創造的な執筆、問題解決などの複雑なタスクをより正確に実行できるようにする入力を作成することで、この機能を活用します。さまざまなプロンプト構造を試すことで、ユーザーはLLMの動作に影響を与え、多様なアプリケーションにわたって性能を最適化できます。

生成AIがさまざまな分野で重要な役割を果たし続ける中、その可能性を最大限に引き出し、特定のニーズに効率的に対応するためにAIモデルを調整するには、プロンプト・エンジニアリング技術を理解することが不可欠になっています。

プロンプトとは、応答を生成する大規模言語モデルなどのAIモデルに提供されるインプットテキストやクエリーのことです。これは、モデルの動作の指針となり、タスクを定義し、対話のコンテキストを設定するための主要なメカニズムとして機能します。プロンプトのデザインはアウトプットの質と関連性に大きな影響を与えるため、特定のタスクに適したタイプのプロンプトを選択することが不可欠です。

AIモデルから最良の成果を得るには、異なるタスクや目的に合わせてプロンプトを構成する、さまざまな方法を理解することが不可欠です。プロンプトを構成するには、直接指示、自由形式の指示、タスク固有の指示という3つの主な方法があります。

直接的な指示とは、AIに何をすべきかを正確に伝える、明確で具体的な命令です。これらのプロンプトは、ユーザーのアウトプットに対する期待が明確である場合の、単純なタスクにおいて理想的です。直接的プロンプトは、明示的な指示を解析し、指示と密接に一致した応答を生成するモデルの能力に依存しています。指示が詳細であるほど、アウトプットが期待に応える可能性が高くなります。

例：

この場合、AIはテキストを生成するための正確な形式[詩]とトピック[自然]を知っています。

オープンエンド型の指示は制約が少なく、AIがより広いアイデアを探求したり、創造的で解釈的な応答を提供したりすることを促進します。これらのプロンプトは、ユーザーがアウトプットの多様性と独自性を重視するブレーンストーミング、ストーリーテリング、または探索的な議論に役立ちます。オープンエンド型のプロンプトは、制約を課すことなくモデルの生成機能を活用します。このモデルは、トレーニング・データに基づいてプロンプトに対する最適なアプローチを推測するため、多様な結果や予期せぬ結果を生成する可能性があります。

例：

ここでは、AIは、宇宙の起源、構造、科学的理論など、議論する宇宙の側面を自由に決定できます。

タスクに特化した指示は、翻訳、要約、計算など、正確で目標指向のタスクのために設計されます。これらのプロンプトは多くの場合、具体性を持って作成され、正確な応答を確保するために追加のコンテキストや例を含める場合があります。タスクに特化したプロンプトでは、モデルの固有タスクに関する理解を活用します。few-shotプロンプティング（例を提供する）やzero-shotプロンプティング（例を提供せず、モデルの事前トレーニングされた知識に依存する）などの高度なプロンプト手法を組み込むことができます。

例：

モデルは言語翻訳タスクと特定のインプットテキストの両方を理解することで、アウトプット「Bonjour」を生成できます。

このような種類のプロンプトとその背後にある技術的なニュアンスを理解することで、ユーザーはAIモデルを効果的に導くプロンプトを作成し、応答の質と関連性を最適化できます。

AIモデルの効果を最大化するために、プロンプト・エンジニアリングではさまざまなタスクや目的に合わせて調整されたさまざまな手法を活用します。以下にいくつかの重要な手法を紹介し、それぞれについて、特定の結果を達成するために設計されたプロンプトの例を用いて説明します。

さまざまなプロンプト・エンジニアリング手法の有効性を示すために、気候変動について説明する、という1つのタスクを中心的なユースケースとして、確認してみましょう。このタスクには、次のようなフレームワークが設定されています。

各手法はタスクへのアプローチが異なり、ガイダンス、複雑さ、方法論のレベルが異なります。以下では、これらの手法をこのユースケースにどのように適用できるかを、各手法に特有の効果を強調するように調整されたプロンプトを使用して掘り下げます。

zero-shotプロンプティングでは、事前の例やガイダンスを提供せずに、モデルにタスクを実行するように要求します。モデルは、プロンプトを解釈して応答する際、AIの事前にトレーニングされた知識に全面的に依存します。^[1]

プロンプトの例：

モデルには前例や追加のコンテキストは与えられず、アウトプットを生成するために事前トレーニングされた知識のみに依存する必要があります。

few-shotプロンプティングには、モデルにタスクを示すための少数の例が含まれます。このアプローチは、モデルがコンテキストと予想されるアウトプットについて理解を深める上で役立ちます。^[2]

プロンプトの例：

他のトピックの説明方法について、いくつかの例を示すことで、モデルは気候変動の説明に期待されるトーンと単純さの度合いに基づいて導かれます。

CoTプロンプトは、モデルが問題を段階的に推論し、より小さなコンポーネントに分解して論理的な結論に到達できるよう促します。^[3]

プロンプトの例：

このモデルでは、具体性を得るため、段階的に考察し、説明を小さな論理的な部分に分割することが推奨されます。

メタ・プロンプティングでは、タスクをより適切に実行するために、モデルに独自のプロンプトを生成または改良するよう要求します。この手法は、モデルの自己指示機能を活用することでアウトプットの質を向上させることができます。^[4]

プロンプトの例：

このモデルは、トピックを説明しようとする前に独自のプロンプトを生成するため、関連性とアウトプットの質が向上する可能性があります。

自己一貫性では、モデルから複数の独立した生成を使用して、最も一貫性のある応答または正確な応答を識別します。推論や解釈が必要なタスクに特に役立ちます。^[5]

プロンプトの例：

このモデルは複数の独立した応答を生成し、最も一貫性のある、または筋の通った応答をアウトプットとして選択します。

この手法では、主要なタスクに対処する前にモデルに背景知識を生成するように指示することで、情報に基づいた正確な応答を生成する能力を強化しています。^[6]

プロンプトの例：

このモデルは、最初に背景知識（温室効果ガス、地球温暖化など）を生成し、より多くの情報に基づいた説明を提供します。

プロンプト・チェーンでは、複数のプロンプトをリンクし、アウトプットを次のプロンプトのインプットとして使用します。この手法は、マルチステッププロセスに非常に適しています。

プロンプトの例：

前の回答に基づく次のプロンプト：

前の回答に基づく次のプロンプト：

タスクは小さなプロンプトの連鎖に分割され、各ステップのアウトプットが次のステップに反映されることで、体系化された説明が得られます。

思考ツリー・プロンプトは、モデルが最終的なアウトプットに到達する前に、推論やアイデアの複数の分岐について検討することを促します。^{[7] [8]}

プロンプトの例：

このモデルは、説明に対して複数のアプローチを検討し、最も効果的なものを選択して、バランスの取れたアウトプットを提供します。

検索拡張生成（RAG）は、外部情報検索と生成AIを組み合わせて、最新の知識や分野固有の知識に基づいた応答を生成します。^[9]

プロンプトの例：

このモデルは、それ自体の生成能力と外部知識を組み合わせて、豊富な情報に基づく説明を生成します。

この技術は推論機能を外部ツールやアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）と統合し、モデルが計算機や検索エンジンなどのリソースを使用できるようにします。^[10]

プロンプトの例：

このモデルは、推論を外部ツール（計算機やAPIなど）と統合してデータを分析し、データ駆動型の説明を提供します。

この方法では、AI自体を使用して特定のタスクのプロンプトを生成および最適化し、効果的な指示を作成するプロセスを自動化します。

プロンプトの例：

このモデルは、最適化されたプロンプトの作成を自動化し、応答の質を向上させます。

アクティブ・プロンプティングは、モデルからの中間アウトプットに基づいてプロンプトを動的に調整することにより、インプットを改良してより良い結果をもたらします。^[11]

最初のプロンプト

フォローアップ・プロンプト

プロンプトは中間のアウトプットに基づいて動的に進化し、反復を通じて応答を洗練させます。

方向性刺激プロンプティング（DSP）は、方向性を持つキューによって、モデルを特定の種類の反応または視点に誘導します。^[12]

プロンプトの例：

モデルは特定の視点やトーンに方向付けられ、説明の枠組みに影響を受けます。

PALMはプログラミング機能を統合して、モデルの推論と計算スキルを強化します。^[13]

プロンプトの例：

このモデルはプログラミングと言語生成を組み合わせて、視覚化と説明の両方を提供します。

ReActは推論と行動のプロンプトを組み合わせ、モデルが批判的に考察し、推論に基づいて行動することを促します。^[14]

プロンプトの例：

この例では、モデルが分析的推論と実行可能な洞察をどのように組み合わせることができるかを示しています。

内省により、モデルは過去のアウトプットを評価し、精度や一貫性を向上させるために改良することができます。^[15]

プロンプトの例：

モデルは過去のアウトプットについて反省し、それを反復的に改善します。

この手法は、テキスト、画像、音声などの複数のモダリティーにわたる思考連鎖推論を統合します。^[16]

プロンプトの例：

このモデルは、複数のモダリティー（テキストと画像）にわたる推論を統合し、包括的な説明を提供します。

グラフ・プロンプトは、グラフベースの構造を活用して、概念またはデータ・ポイント間の複雑な関係を通じて整理と推論を行います。

プロンプトの例：

モデルはグラフベースの推論を使用してデータ・ポイントを結び付け、豊富な洞察を含む説明を生成します。

したがって、さまざまなプロンプト・エンジニアリング手法を1つのタスクにどのように適用できるかがわかります。zero-shot、few-shot、思考の連鎖、思考の木などの方法で同じタスクを使用することで、各手法がどのように異なる方法でタスクを構成し、AIが独自の応答を生成できるように導いているかを確認できます。これらの例は、さまざまな課題を解決する際のプロンプト・エンジニアリングの柔軟性と創造性を示しています。読者の皆様には、IBM Graniteモデル、OpenAIのChatGPT、GoogleのBard、AnthropicのClaude、Cohere、AI21 LabsのJurassicなど、さまざまなAIモデルやアプリケーションを使って、これらのプロンプトの例を試すことをお勧めします。そうすることで、ユーザーはアウトプットがどのように変化するかを確認し、自分のニーズに最適な選択肢を見つけることができます。

プロンプト・エンジニアリング手法は強力ですが、いくつかの課題が伴います。正確な出力を一貫して生成する効果的なプロンプトを作成することは、特に複雑な推論、常識的な理解、またはニュアンスを含む応答を必要とするタスクの場合には困難な場合があります。別の一般的な問題には「ハルシネーション」があり、生成AIモデルが不正確な情報や完全に捏造された情報を生成します。構造化されたテンプレートに依存したり、モデルを微調整したりすることは、これらの問題の一部を軽減する上で役立ちますが、さまざまなシナリオで機能するプロンプトを設計することは、依然として試行錯誤のプロセスです。さらに、人工知能の一般的な機能とタスク固有の目標のバランスを取ることは、特に特殊なタスクや分野固有のタスクの場合、複雑になる可能性があります。

プロンプト・エンジニアリング手法は、さまざまな分野の幅広い用途があります。チャットボットでは、生成された応答を改良して、リアルタイムでユーザー・インタラクションを強化する上で役立ちます。開発者にとって、プロンプトは、コード・スニペットを生成したり、プログラミング・コンセプトのステップバイステップ・チュートリアルを作成したりするのに役立ちます。教育分野では、説明を簡素化したり、詳細な推論を用いて数学の問題を解決したりすることができます。企業は、特定のシナリオに合わせて洞察に満ちたプロンプト・エンジニアリングによるAIのアウトプットを生成することで、意思決定にプロンプト・エンジニアリングを使用します。大規模なものでは、これらの技術はコンテンツ制作、カスタマー・サポート、ワークフローの自動化に用いられ、AIシステムをより効率的にし、さまざまなタスクに適応できるようにしています。

プロンプト・エンジニアリング手法の未来は、多様なアプリケーション間でより正確かつ適切な応答を確保できるようにするための自然言語処理の進歩にあります。AIモデルが進化するにつれて、その推論能力が向上し、最小限のプロンプトでより複雑なタスクを処理できるようになります。また、プロンプトの作成を自動化および最適化するためのよりスマートなツールやフレームワークの開発により、さまざまな分野のユーザー向けに、AIとの対話をより直感的で効率的、かつパーソナライズできるようになることも期待できます。

AIの対話を最適化し、大規模言語モデルの可能性を最大限に引き出すには、プロンプト・エンジニアリング手法が不可欠です。これらの手法により、zero-shot、few-shot、思考の連鎖、思考ツリーなどの構造化されたアプローチを使用することで、AIはチャットボットから意思決定や教育プログラムまで、幅広いタスクに取り組むことができます。ハルシネーションや効果的なプロンプトの設計などの課題にもかかわらず、プロンプト・エンジニアリングの用途は分野を超えて拡大し続けており、よりスマートでカスタマイズされたAI出力を提供しています。自然言語処理と推論能力の進歩に伴い、プロンプト・エンジニアリングの未来では、さらなる効率と適応性が約束されます。読者の皆様には、さまざまなAIモデルでこれらの手法を試し、その機能を探求し、成果をブラッシュアップすることをお勧めします。