ChatGPT/Claudeの回答力を極限突破させるプロンプト手法5選！～Google Gemini、MicrosoftのCopilotにも対応～

AI大学【AI&ChatGPT最新情報】

12 Apr 202417:37

Summary

TLDRこの動画では、AIチャットのプロンプト設計に関する最新論文を5本紹介しています。論文は、LLMが事実に基づかない情報を生成する問題を軽減する方法や、プロンプトの丁寧さや順序がLLMの性能に与える影響を検証しています。また、学術文献でLLMの使用頻度やポジティブ思考を組み込んだプロンプトの効果を検証する研究結果も報告されています。これらの成果は、AIチャットの性能向上に大きく貢献する可能性があります。

Takeaways

🤖 AIチャットは驚くほどの洞察力のある回答を提供できますが、質問の仕方によって回答の質を向上させることができます。
📈 研究者たちはAIチャットのプロンプト設計に取り組んでおり、その研究成果は論文として日々発表されています。
📚 2024年に入ってから公開された最新論文5本を紹介し、AIチャットのプロンプト力を上げる方法を解説します。
🔍 LLM（Large Language Models）は訓練データにバイアスがあるため、ハルシネーションや幻覚を生じさせる可能性があります。
🔧 32の手法を網羅的に調査し、ハルシネーションを軽減する方法として特に有望と思われる3つの手法を紹介しています。
🏗️ ドラ手法はLLMの層の出力を比較して事実に基づく知識を突き止め、誤った事実の生成を抑制する手法です。
🔎 ナレッジ・リトリーバル手法は、LLMが回答を生成する過程で外部知識を検索し、それを利用して回答を生成する方法です。
🤔 セルフリフレクション・メソッドロジーはLLMに自身の出力を振り返らせて評価し、問題点があれば改善提案する手法です。
📝 早稲田大学の研究では、プロンプトの丁寧さとLLMの性能の関係を検証し、適度な丁寧さが最も効果的であることが分かりました。
📈 特定のキーワードの出現頻度分析により、GPTのようなLLMが学術文献でどれくらい使われているかを推定することが可能です。
🔄 前提条件の順番が論理推論タスクのLLMの性能に影響を与えることが示されています。
💡 ポジティブ思考を組み込んだプロンプトをLLMに入力することで、パフォーマンスが向上することが報告されています。

Q & A

この動画で紹介されたAIチャットの主なテーマは何ですか？
-この動画の主なテーマは、AIチャットに入力するプロンプトの設計方法を改善し、より豊かで有益な回答を得る技術についてです。
ハルシネーションや幻覚の問題を軽減するために、どのような手法が提案されていますか？
-ハルシネーションや幻覚の問題を軽減するために、この動画では32の手法が紹介され、その中から特に有望と思われる3つの手法が具体的に説明されています。
ドロップアウト手法とは何ですか？
-ドロップアウト手法は、LLMの構造に着目し、複数の層の出力を比較することで事実に基づく知識を突き止め、誤った事実の生成を抑制する手法です。
ナレッジリトリーバル手法の特징は何ですか？
-ナレッジリトリーバル手法は、LLMが回答を生成する過程で、文章ごとに外部知識から関連情報を検索し、それを利用して回答を生成する方法です。これにより、LLMの内部知識だけに頼らず、信頼できる外部情報を活用することができます。
セルフリフレクション方法とは何ですか？
-セルフリフレクション方法は、LLMに自身の出力を振り返らせて事実性や一貫性などを評価させる手法です。問題点があれば指摘し、どのように改善できるか提案するプロンプトを付け加えて、より正確で一貫した文章を生成するようにします。
プロンプトの丁寧さ是如何影响AIチャットの性能的？
-プロンプトの丁寧さはAIチャットの性能に大きな影響を与えることがあります。この動画で紹介された実験によると、日本語のプロンプトでは、丁寧さのレベルが適度であれば、高い評価を得る傾向があります。
AIチャットで学術論文を執筆する際に、どのようなポイントがありますか？
-AIチャットで学術論文を執筆する際には、自然な文章の流れを損なわないように、過剰にポジティブなフレーズを使用しすぎず、適切な丁寧さレベルを維持することが重要です。
前提条件の順番がどのようにAIチャットの性能に影響を与えるか？
-前提条件の順番は、AIチャットの性能に大きな影響を与えることがあります。論理的な順序に沿ったプロンプトを入力することで、LLMがより正確な推論を行うことができます。
ポジティブ思考を組み込んだプロンプトはどのようにLLMのパフォーマンスに影響を与えるか？
-ポジティブ思考を組み込んだプロンプトは、LLMのパフォーマンスを向上させることができます。この動画で紹介された実験によると、ポジティブな思考をプロンプトに含めることで、LLMのパフォーマンスが大幅に向上することがわかりました。
DSYライブラリは何であり、どのように役立ちますか？
-DSYライブラリは、LLM自身に最適なプロンプトを自動的に生成させるツールです。このライブラリを使用することで、時間-consumingで最適なプロンプトを見つけることが困難である問題を解決し、LLMのパフォーマンスを向上させることができます。
この動画で紹介された論文やツールはどこで確認できますか？
-この動画で紹介された論文やツールは、動画の概要欄にリンクが貼られているので、そこから確認することができます。興味がある方はぜひ自分自身で試してみてください。

Outlines

00:00

🤖 AIチャットとLLMの進化とプロンプトの重要性

この段落では、AIチャットとGPTやGoogleのJermaineなどのLLM（Large Language Models）が提供する驚くべき洞察力を持つ回答について説明されています。また、質問の仕方やプロンプトの設計を工夫することで、より豊かで有益な回答を得ることができることが強調されています。世界中の研究者がプロンプトの設計に取り組み、その研究成果が論文として日々発表されていることも触れられています。

05:03

🔍 LLMのハルシネーションと幻覚の問題と対策

この段落では、LLMが事実に基づかない情報、いわゆるハルシネーションや幻覚を生成する問題とその対策について説明されています。バングラデシュのイスラム効果大学やAmazon AIの研究者が発表した論文では、LLMのハルシネーションを軽減するための技術の包括的な調査が行われています。特に有望と思われる手法として、LLMの構造に着目したDORA手法、ナレッジリトリーバル、セルフリフレクションメソッドなど3つが紹介されています。

10:30

📈 プロンプトの丁寧さとLLMの性能に与える影響

この段落では、早稲田大学の研究者らが発表した論文の結果に基づいて、プロンプトの丁寧さがLLMの性能に与える影響について説明されています。実験では、英語、中国語、日本語を対象に、最もブレなプロンプトから最も丁寧なプロンプトまでレベル別に8種類のプロンプトを用意し、それらをLLMに入力して評価しました。日本語の評価では、ブレなプロンプトを使用すると評価が低くなり、極端に丁寧なプロンプトでも評価は低くなることが示されています。適度な丁寧さレベルを維持することが、LLMの性能を最大限に引き出すために重要であることが強調されています。

15:33

📝 学術論文執筆におけるLLMの使用と注意点

この段落では、学術論文を執筆する際にLLMが使用されることの増加と、その使用に注意すべき点について説明されています。アンドリーグレーシが発表した研究報告では、GPTのようなLLMが学術文献でどれくらい使用されているかを分析しています。また、LLMの使用を明示している論文はごくわずかであり、多くの場合単なる文章の遂行以上の目的でLLMが使われている可能性があることも指摘されています。この問題に対して、研究者は将来的にLLMで生成されたテキストがLLMの学習データとして使われることでLLMの性能が低下するAIモデル崩壊のリスクがあると警告しています。

Mindmap

Keywords

💡AIチャット

AIチャットは、人工知能を用いて自然言語を理解し、人間の質問や会話を自動化したシステムです。この動画では、AIチャットが提供する驚くほどの洞察力ある回答や、より良い回答を得るためのプロンプト設計について説明されています。

💡プロンプト

プロンプトとは、AIチャットに入力する文や質問を指します。プロンプトの設計は、AIが提供する回答の質に大きな影響を与えるため、研究者が的確なプロンプト設計に取り組んでいます。

💡ハルシネーション

ハルシネーションは、AIが事実に基づかない情報や幻覚を生成することを指します。AIチャットが訓練データにない情報を組み込んだり、曖昧なプロンプトを誤解することで生じる問題です。

💡トラ

トラは、AIチャットのLLMの構造に着目した手法で、異なる層の出力を比較して事実に基づく知識を抽出し、誤った事実の生成を抑制する方法です。

💡ナレッジリトリーバル

ナレッジリトリーバルは、AIチャットのLLMが回答を生成する過程で、外部知識から関連情報を検索し、それを利用して回答を生成する方法です。

💡セルフリフレクション

セルフリフレクションは、AIチャットのLLMに自身の出力を振り返らせて、事実性や一貫性を評価させる手法です。これにより、問題点があれば指摘し、改善提案を行い、より正確な回答を生成することができます。

💡丁寧さ

丁寧さは、AIチャットに入力するプロンプトの礼儀や敬意を表現するレベルを指します。この動画の論文中の実験では、プロンプトの丁寧さレベルがLLMの性能に影響を与えることが示されています。

💡学術論文

学術論文とは、研究者の成果を発表するため、厳密な審査プロセスを経て出版される記事です。この動画では、GPTのようなLLMが学術論文の執筆にどれほど使用されているかを推定する研究結果が紹介されています。

💡前提条件

前提条件は、論理的推論を行う際に必要な基礎となる事実や仮定です。この動画の論文中では、LLMに水論タスクのプロンプトを入力する際に、前提条件の順番が推論性能に影響を与えることが報告されています。

💡ポジティブ思考

ポジティブ思考とは、前向きで建設的な考え方を指します。この動画の論文中では、プロンプトにポジティブ思考を組み込むことでLLMのパフォーマンスが向上するかどうかが検証されています。

Highlights

AIチャットは驚くほど洞察力のある回答を提供できます。

質問の仕方を工夫することで、より豊かで有益な回答を引き出すことができます。

研究者たちはプロンプトの設計に取り組んでおり、その研究成果は論文として日々発表されています。

本動画では2024年に入ってから公開されたチャットGPTやクロードなどのAIチャットを使用するための最新論文5本を紹介します。

LLMにはGPT4やGPT3.5などの大規模言語モデルが実装されており、人間の脳のように知識を学習しています。

LLMが事実に基づかない情報を生成するハルシネーションや幻覚の問題を軽減するための技術が研究されています。

32の手法が開発され、LLMのハルシネーションを軽減する方法として調査されています。

德拉手法はLLMの複数の層の出力を比較して誤った事実の生成を抑制する手法です。

ナレッジリトリーバルはLLMが外部知識を検索して回答を生成する手法です。

セルフリフレクションメソッドはLLM自身が出力を振り返り、事実性や一貫性を評価する手法です。

AIチャットに入力する際のプロンプトの丁寧さはLLMの性能に大きな影響を受ける。

日本語には敬語というシステムがあり、LLMの性能に影響を与える可能性がある。

GPTのようなLLMが学術文献でどれくらい使われるかを分析した研究報告が公開されています。

LLMの性能はプロンプトの丁寧さに大きく影響を受けるため、適度な丁寧さレベルを維持することが重要です。

前提条件の順番が論理推論タスクのLLMの性能に影響を与えることが明らかになりました。

ポジティブ思考を組み込んだプロンプトでLLMのパフォーマンスが向上することが実験で検証されました。

LLM自身に最適なプロンプトを自動的に生成させることで、人間が作ったプロンプトよりも優れたパフォーマンスを示すことができます。