プロンプトエンジニアリングとは何ですか?どのように機能しますか?

プロンプトエンジニアリングは、自然言語処理(NLP)の言語モデルを最適化するための強力な手法となっています。プロンプトエンジニアリングは、AIモデルの動作や出力を指示するための効率的なプロンプト(指示または質問とも呼ばれることが多い)を作成することを意味します。

プロンプトエンジニアリングは、言語モデルの機能性や管理性を向上させる能力を持っているため、多くの注目を集めています。この記事では、プロンプトエンジニアリングの概念、その重要性、およびその動作について詳しく説明します。

プロンプトエンジニアリングの理解

プロンプトエンジニアリングは、ユーザーがAIモデルから必要な出力を取得するための正確で情報量の多い質問や指示を作成することです。これらのプロンプトは、言語モデリングの動作とテキスト生成を指示する正確な入力として機能します。ユーザーは、プロンプトを注意深く構築することによってAIモデルの出力を変更および制御することができます。これにより、その有用性と信頼性が向上します。

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プロンプトエンジニアリングの歴史

言語モデルの複雑さと拡張性に対応するため、プロンプトエンジニアリングは時代とともに変化しました。プロンプトエンジニアリングは長い歴史を持っていないかもしれませんが、その基礎は初期のNLP研究やAI言語モデルの作成に見ることができます。以下に、プロンプトエンジニアリングの歴史の概要を示します。

トランスフォーマー以前の時代(2017年以前)

トランスフォーマーベースのモデル(OpenAIのgenerative pre-trained transformer(GPT)など)が開発される前には、プロンプトエンジニアリングはあまり一般的ではありませんでした。再帰ニューラルネットワーク(RNN)や畳み込みニューラルネットワーク(CNN)などの早期の言語モデルには、文脈知識と適応性が欠如しており、プロンプトエンジニアリングの可能性が制限されていました。

事前学習とトランスフォーマーの登場(2017年)

特に2017年のVaswaniらの「Attention Is All You Need」の論文により、トランスフォーマーの導入はNLPの分野を革命化しました。トランスフォーマーにより、言語モデルを幅広く事前学習し、単語や文を文脈で表現する方法を教えることが可能になりました。ただし、この時期においても、プロンプトエンジニアリングは比較的未開拓の技術でした。

Fine-tuningとGPTの台頭(2018年)

OpenAIのGPTモデルの登場により、プロンプトエンジニアリングの大きな転機が訪れました。GPTモデルは、特定のタスクにおいて事前学習とファインチューニングの効果を実証しました。研究者や実践者は、さまざまな目的のためにプロンプトエンジニアリングの技術を利用してGPTモデルの動作と出力を指示することを始めました。

プロンプトエンジニアリングの技術の進展(2018年~現在)

プロンプトエンジニアリングの理解が深まるにつれて、研究者たちはさまざまなアプローチや戦略を試行し始めました。これには、コンテキスト豊かなプロンプトの設計、ルールベースのテンプレートの使用、システムまたはユーザーの指示の組み込み、およびプレフィックスチューニングなどの技術の探求が含まれます。目的は、制御の向上、バイアスの軽減、および言語モデルの全体的なパフォーマンスの向上です。

コミュニティの貢献と探求(2018年~現在)

プロンプトエンジニアリングは、NLPの専門家、学者、プログラマーの間で人気を集めるにつれて、アイデアや学んだ教訓、ベストプラクティスが交換されるようになりました。オンラインのディスカッションボード、学術論文、オープンソースのライブラリは、プロンプトエンジニアリングの方法の開発に大きく貢献しました。

継続的な研究と将来の展望(現在およびそれ以降)

プロンプトエンジニアリングは、研究と開発の活発な領域となっています。研究者たちは、プロンプトエンジニアリングをより効果的で解釈可能で使いやすいものにする方法を探求しています。ルールベースの報酬、報酬モデル、および人間を含むアプローチなどの技術を調査し、プロンプトエンジニアリングの戦略を改善しています。

プロンプトエンジニアリングの重要性

プロンプトエンジニアリングは、AIシステムの使いやすさと解釈可能性を向上させるために重要です。次のような利点があります:

より良い制御

ユーザーは、プロンプトを通じて明確な指示を与えることで、言語モデルに望ましい応答を生成させることができます。このような監視の程度は、AIモデルが事前に定められた基準や要件に準拠した結果を提供するのに役立ちます。

AIシステムのバイアスの削減

プロンプトエンジニアリングは、AIシステムのバイアスを削減するためのツールとして利用することができます。プロンプトの注意深い設計によって生成されるテキストのバイアスを見つけて削減することができます。これにより、より公正で平等な結果が得られます。

モデルの動作の変更

言語モデルは、プロンプトエンジニアリングを使用して望ましい動作を表示するように変更することができます。その結果、AIシステムは特定のタスクやドメインのエキスパートになり、特定のユースケースでの正確さと信頼性が向上します。

関連:プロのようにChatGPTを使用する方法

プロンプトエンジニアリングの仕組み

プロンプトエンジニアリングは、強力なプロンプトを作成するための方法論的なプロセスを使用します。以下はいくつかの重要なアクションです:

GPT-4全般的なプロンプトのヒント 最新バージョンのChatGPTで競争力を得るための次のヒント:→あなたの執筆スタイルを捉える GPTにあなたの執筆のいくつかのサンプルを与え、将来の出力のためのスタイルガイドを作成するように依頼してください。例のプロンプト:… pic.twitter.com/JWYYLV4ZLS

— Chase Curtis (@realchasecurtis) April 2, 2023

タスクを指定する

言語モデルが達成することを望む正確な目標や目的を確立します。テキストの補完、翻訳、要約など、NLPタスクは関与する可能性があります。

入力と出力を特定する

言語モデルが必要とする入力とシステムから期待する出力を明確に定義します。

情報を提供するプロンプトの作成

モデルに期待される動作を明確に伝えるプロンプトを作成します。これらの質問は明確で短く、与えられた目的に適している必要があります。最適なプロンプトを見つけるには、試行錯誤と修正が必要な場合があります。

反復と評価

作成したプロンプトを言語モデルに入力し、結果を評価することでテストします。結果を確認し、欠陥を見つけ、性能を向上させるために指示を微調整します。

キャリブレーションと微調整

評価の結果を考慮して、プロンプトのキャリブレーションと微調整を行います。この手順では、必要なモデルの動作を得るために微調整を行い、それが意図した仕事と要件と一致することを確認します。

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