ChatGPTの回答精度を超強化する論文(手法)6選！ ～Google Gemini、Microsoft Copilotにも対応～

Summary

最近のAI関連論文から、チャットGPTなどの対話AIを最大限に活用するための入力テキストの作り方について6つの研究結果が紹介されている。基本的なプロンプトの作り方から、感情を盛り込むことで回答の質を高める研究や、テキストの長さと配置を工夫することで性能が変化する研究などがある。26のプロンプト作成テクニックも示されており、言語モデルの能力を最大限引き出すための参考になる内容が盛りだくさんである。

Takeaways

• 😀 プロンプトエンジニアリングでLLMの能力を最大限に引き出せる
• 👍 感情的な刺激を与えるとLLMの回答品質が向上することが分かった
• 💡 プロンプトの最初と最後に重要な情報を入力するのがベスト
• 📝 LLMに質問を言い換えてもらうと回答の正確性が向上する
• 🔎 水論ステップを長くするとLLMの論理能力が向上する
• 🤔 26のプロンプト技法が紹介され、状況に応じて使い分けることが大切
• 😊 礼儀正しい表現はLLMへの日本語入力時には効果的
• 👀 プロンプト技法は個人差が大きいため自分に合うものを試すことが大切
• 📚 論文では英語入力を前提としているので日本語文化的違いを考慮する必要がある
• 🤝 LLMへの入力方法を工夫することで、より質の高い対話が可能に

Q & A

この動画で取り上げられている論文はどのような内容ですか?

大規模言語モデル(LLM)に入力するプロンプトの工夫に関する最新の研究論文が取り上げられています。プロンプトエンジニアリングの重要性や、感情的なプロンプトの効果、入力テキストの配置などについて解説しています。

プロンプトエンジニアリングとは何ですか?

LLMなどの生成AIを目的の出力を生成させるようにガイドする技術のことを指します。入力するプロンプトの制度を上げることが目的です。

基本的なプロンプト技術にはどのようなものがあるでしょうか?

1) モデルに専門家などの役割を与える 2) 例題や事例を提示する 3) 同じプロンプトを複数回入力する、の3つがあると紹介されています。

高度なプロンプト技術としてどのようなものが紹介されていましたか?

段階的に考えさせる連鎖プロンプト、必要なステップを事前に説明するプロンプトなどが例としてあげられています。

感情的なプロンプトを使うとどのような効果があるのでしょうか?

Microsoftの研究によると、感情を込めたプロンプトを追加することでGPT4などのLLMの出力品質が向上することが分かっています。ただ個人差があるとのことです。

入力テキストの配置によって回答精度はどのように変化しますか?

テキストの先頭と末尾に重要な情報を置くのが最適で、真ん中に置くと精度が著しく低下することが分かっています。またテキストが長すぎるとパフォーマンスが下がる傾向にあるとのことです。

質問をLLMに言い換えてもらうリフレームの方法とは?

人間の質問を一旦LLMが言い換えることで、LLMの回答精度が向上する手法です。ワンステップとツーステップの方法があるようです。

連続的な推論ステップを取り入れるCOT手法とは何ですか?

複雑な課題を解決するために、推論ステップを長くすることでLLMの推論能力が向上する手法のこと。ステップを短くすると能力が低下することが分かっています。

26のプロンプト手法はどのように分類されていますか?

1プロンプトの構成と明解さ 2得意性と情報 3ユーザーの相互作用とエンゲージメント 4コンテンツと言語スタイル 5複雑なタスクとコーディングのためのプロンプト、の5つに分類されているそうです。

日本語の場合にはどのような点に注意が必要でしょうか?

日本語の場合はLLMに対して敬語を使うことで回答精度が上がるなど、英語の場合とは異なる点があると考えられます。言語に合わせたプロンプトが必要です。