ChatGPTの性能を引き出す操作「プロンプトエンジニアリング4つの基本」についてご紹介

ChatGPTの性能を引き出す操作「プロンプトエンジニアリング4つの基本」についてご紹介｜AI/人工知能の基礎

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今回は、ChatGPTの性能を引き出す操作「プロンプトエンジニアリング4つの基本」についてご紹介します。

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AIの性能を引き出す操作「プロンプトエンジニアリング」とは

ChatGPTは、質問の仕方次第で、いろいろな回答をしてくれるAIです。このため、どのように質問すればいいかを人間が工夫することで、さらに高度な回答が期待できます。具体的にどのように工夫すればいいのかを見てみましょう。

【1】ChatGPTの回答の質を高めるには

ChatGPTの回答の質を高める方法は大きく分けて2つあります。ひとつは、特定の分野のサンプルデータを追加学習させることでモデルの精度を高める「ファインチューニング」、もうひとつが現在のモデルのまま質問の仕方を工夫する「プロンプトエンジニアリング」です。

ファインチューニングは主に企業向けで技術も費用も必要になるため、ここでは誰でもすぐに実践できるプロンプトエンジニアリングについてご紹介します。

ファインチューニング

プロンプトエンジニアリング

ファインチューニング	特定分野でモデルを追加学習企業向け、技術と費用がかかる
プロンプトエンジニアリング	モデルはそのまま利用、誰でも使える、簡単で費用もかからない

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【プロンプト】とは？

プロンプトとは、ChatGPTに入力する情報のことです。通常は、ユーザーが入力した質問になりますが、質問だけでなく、その前提となる情報や例などの情報も含みます。

【著作権に注意が必要】

ChatGPTの出力は、既存の作品と似通ってしまう可能性があります。あくまでもアイデアとして活用するのにとどめ、出力をそのまま使うことは避けましょう。出力結果を検索して、他に類似しているものがないかを確認してから使うなどの工夫が重要です。

【2】プロンプトエンジニアリングを学ぼう

プロンプトエンジニアリングは、一口に言えば「質問の仕方を工夫すること」です。特定のフォーマットを用いたり、特定のキーワードを入れたりと、質問の書き方を変えることで、同じ質問でも異なる手法、異なるタスクとしてChatGPTに処理を認識させることができます。

質問の仕方を工夫する

質問の仕方を工夫する
金額を計算してください。	質問が曖昧だと回答を引き出しにくい
次の例のように金額を計算してください。例1・・・・・例2・・・・・	質問を具体的にすると回答の精度が上がる

あいまいな表現は避けよう

たとえば、「短く要約してください」や「簡潔にポイントを挙げてください」のような指示は、文の長さやポイントの数があいまいです。「200文字で要約してください」「3つポイントを挙げてください」のように明確に指示することが重要です。

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【3】プロンプトエンジニアリングの4つの例

プロンプトエンジニアリングには大きく4つの例が知られています。ほかにも工夫次第でいろいろなことができますが、4つの基本を押さえておくことで、様々な活用ができます。

プロンプトエンジニアリングの4つの例

明確な指示を出す(Zero-shot)

例を示す(Few-shot)

思考の過程を要求する(Chain-of-Thought)

例を伴う思考の過程(Chain-of-Thought Few-shot)

明確な指示を出す(Zero-shot)

「○○してください」というように明確な指示だけをします。前提となる条件や文脈、欲しい出力の長さ、形式、スタイルなどを明確に示します。

悪い例

詩を書いてください。

良い例

雨の日に読書をしている様子を描いた詩を100文字で書いてください。

例を示す(Few-shot)

答える際に参考になる例を示して、同じパターンで回答してもらいます。与えられた少ない例を参考に学習して答えてくれます。

悪い例

次の文章からキーワードを抽出してください
「ChatGPTは、対話型のAIです。」

良い例

次の文章からキーワードを抽出してください
文章1:OpenAlは、ChatGPTを開発した企業です。
キーワード:OpenAl、ChatGPT文章2:ChatGPTは、対話型のAIです。
キーワード:

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使いこなしのヒント：分類などもできる

例を示すFew-shotの方法を活用すると、分類なども可能になります。たとえば、以下のようにすると最後に与えられた文章がネガティブなのかポジティブなのかを回答してくれます。

素敵ですね//ポジティブ
美しいものだ//ポジティブ
むごい仕打ちだ//ネガティブ
ああはなりたくないものだ//

思考の過程を要求する(Chain-of-Thought)

答えにたどり着くまでに段階的な手順を踏む必要がある回答(計算など)の際に、「段階的に考えてください(Let’s think step by step)」のように思考の過程を明確にするように要求します。

悪い例

つるとかめが合わせて10匹います。足の数の合計が32本のとき、つるとかめはそれぞれ何匹でしょうか?

良い例

つるとかめが合わせて10匹います。足の数の合計が32本のとき、つるとかめはそれぞれ何匹でしょうか?
一歩ずつ段階的に考えてみましょう

使いこなしのヒント：箇条書きを活用しよう

条件や例などを複数与えるときは、先頭に「・」や「-」「1.」などを付けるようにしましょう。ただし、会話の中で使う記号がバラバラにならないようにルールを決めて使うようにしましょう。

使いこなしのヒント：質問と見出しを合わせる

たとえば、「次の例のように」のように質問で指示するときは、与える候補の見出しにも文章と同じ「例:」という言葉を使うようにしましょう。このようにすることで、ChatGPTは入力された文章のどの部分が質問で、どの部分が例なのかを判断しやすくなります。

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例を伴う思考の過程(Chain-of-Thought Few-shot)

思考の過程を要求することは同じですが、その思考過程を質問者が例としていくつか提供します。例題を見ながらルールを学習し、その通りに問題を解くイメージです。

悪い例

111円の鉛筆2本を買ったところ端数を値引きしてくれました。支払金額はいくらでしょうか?

良い例

下記の例のように支払金額を計算してください。

###252円のバナナを買ったところ端数を値引きしてくれました。支払金額はいくらでしょうか?

支払金額:252円のバナナ1個は252×1=252円です。
値引額は合計額の端数なのでmod(252円,10)=2円です。
よって、252円(合計額)-2円(割引額)=250円が支払い金額です。

###ある商店で300円の卵と436円のチーズ3個を買ったところ端数を値引きしてくれました。
支払金額はいくらでしょうか?
支払金額:

【用語解説：mod関数】質問文の中で用いている「mod」は、Excelで使われる関数です。「mod(A,B)」と指定することで、AをBで割ったあまりを求めることができます。

使いこなしのヒント：末尾に回答に続く言葉を入れる

ChatGPTなどの大規模言語モデルは、基本的に次の単語を予測するAIです。このため、質問の最後に「A:」や「回答:」「計算結果:」「支払金額:」のように求める回答を見出しとして入れておくと、見出しに続く言葉を予測しやすくなり、明確な指示として回答してくれます。

使いこなしのヒント：記号を活用しよう

ChatGPTのプロンプトを作成するときは、文章のどの部分がどのような役割なのかを明確に指示する必要があります。例えば、上の例では見出しとして「###」という記号を使っています。このような見出し記号を使うことで、この記号で始める文が例であることをChatGPTが理解してくれます。

ChatGPTプロンプトエンジニアリング「回答精度を上げるための基礎/Q&A」についてご紹介｜AI/人工知能の基礎

ChatGPTプロンプトエンジニアリング「回答精度を上げるための基礎/Q&A」についてご紹介｜AI/人工知能の基礎ご訪問ありがとうございます。今回は、ChatGPTプロンプトエンジニアリング「回答精度を上げるための基礎/Q&A」について...

ChatGPTの特性を意識しておくと便利

プロンプトエンジニアリングは、本来、API経由で大規模言語モデルを使うときに活用されてきた手法となりますが、ChatGPTで質問を入力するときにも意識しておくと効果的です。もちろん、厳密にこれらのルールを守らなければならないわけではありません。

人と話をしたり、人に作業を依頼したりするときと同じように、ChatGPTにどのような形で、何をしてほしいのかを明確に伝えることが大切です。

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使いこなしのヒント：記号を活用しよう

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