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
TLDR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。
Outlines
📚 プロンプト力を上げる最新論文5本と26手法
このセクションでは、AIチャットボット、特にChatGPT、MicrosoftのCopilot、GoogleのGeminiを効果的に活用するためのプロンプト技術に焦点を当てています。効果的なプロンプト入力がいかに重要かということを強調し、世界中で研究されている最新の論文を5本紹介しています。これらの研究は、プロンプトエンジニアリングの基本から高度な技術、さらにはChatGPTのプラグインの使用方法に至るまで、幅広いテクニックをカバーしています。また、専門家の役割をモデルに与えること、タスクの複雑さに応じて例を提供すること、同じプロンプトを繰り返して最適な回答を見つけることなど、具体的なプロンプト手法も紹介されています。
🌟 感情的な刺激と情報配置の影響
第二段落では、Microsoftやスタンフォード大学などから発表された研究結果を中心に、感情的な刺激やテキストの長さ、情報の配置がAIの回答出力の質にどのように影響を与えるかを探ります。感情を込めたプロンプトの追加がパフォーマンスを向上させること、プロンプトの最初や最後に重要情報を配置することの効果、そしてテキストが長くなるほどパフォーマンスが低下する傾向にあることなどが示されています。これらの研究は、LLMの応答品質を高めるための具体的な戦略を提供しています。
🔍 プロンプトの精度向上と応答品質の改善
第三段落では、プロンプトの精度を向上させるための手法として、特に連続的な論理ステップを取り入れる研究結果に注目しています。長い論理ステップがモデルの論理能力を向上させること、短縮すると能力が低下することが明らかにされています。また、直近で公開された論文から26のプロンプト手法を紹介し、これらをカテゴリ別に整理しています。これらの手法は、礼儀用語の使用の必要性、タスクの単純化、質問の明確化など、AI応答の質を高めるために役立ちます。
🌐 言語とプロンプトのカスタマイズ
最後の段落では、26のプロンプト手法がどのように異なる言語や状況に応じてカスタマイズされるべきかを議論しています。特に、日本語を使用する場合の敬語の必要性など、言語による違いを考慮する必要性を指摘しています。また、これらの手法が個人によって異なる効果を持つことや、英語を基準とした研究であるため、言語に応じたプロンプトのアプローチの重要性を強調しています。さらに、リンクやツールへの参照を含め、視聴者に実際にこれらの技術を試すよう促しています。
Mindmap
Keywords
💡プロンプト
💡プロンプトエンジニアリング
💡LLM
💡感情プロンプト
💡プロンプト配置
💡リフレーシング
💡COT
💡インストラクション
💡報酬提示
💡事例提示
Highlights
プロンプトエンジニアリングがLLMの能力を最大限に引き出す上で重要な役割を果たす
感情的な刺激を与えることでLLMの回答品質が向上することが確認された
プロンプトの先頭と末尾に重要な情報を配置するのが最適
LLMに質問を言い換えさせることで回答の正確性が向上する
連続的な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
26のプロンプト手法がLLMの回答品質向上に効果的と特定された
Transcripts
皆さんこんにちはオAIのチャットGPT
Microsoftのコパイロット
GoogleのジェミニなどのAI
チャットボットを最大限に活用するには
入力するテキストを工夫することが大事で
質問の仕方を少し変えるだけでより豊かで
有益な回答を得ることができますこの
テキストは一般的にプロンプトと呼ばれて
いてどのようなプロンプトを入力すれば
効果的な回答が帰ってくるのか世界中で
研究されており日々多くの論文が公開され
ています今回の動画では第1章プロンプト
力を上げる最新論文5本第2章チャット
GPTの回答を向上させる26手法の2勝
構成で最近公開されたai関連の論文の中
からチャットGPTやコパイロット
ジェミニなどのAチャットを使う際により
良い回答を得ることのできるプロンプト
手法を紹介した最新論文を6つ紹介します
それではよろしくお願いし
[音楽]
ますまず最初にチャットGPTなどのAI
チャットボットには裏側でGPT4や
GPT3.5などの大規模言語モデルや
llmと呼ばれる人間で言脳の知を学習し
た置が実装されており今回紹介する論文は
このllmに入力するプロンプト手法に
なりますちなみにこの動画で以後何度も出
てくるモデルというのはGPT4やGPT
3.5などの大規模言語モデルのことを
指しますこれらを踏まえこの賞では
チャットGPTやコパイロットジェミニ
などのAIチャットボットを利用する際に
入力するプロンプトの制度を上げてより
良い回答を引き出すための手法について
書かれた最新論文を5本紹介します1本目
がllmの能力を解き放つための
プロンプトエンジニアリングの重要な役割
について掘り下げた論文の紹介です
プロンプトエンジニアリングというのは
llmなどの生成AIをガイドして目的の
出力を成させるのことです論文では基本的
なプロンプト手法から高度なプロンプト
手法チャットGPTのプラグインなどを
使用するなどの外部機能を使う方法まで
様々なプロンプトテクニックが紹介されて
います論文で紹介されている基本的な
プロンプト手法を3つ解説すると1つ目が
モデルに専門家などの特定の役割を与える
ことで回答の方向性を導く手法で例えば
歴史に関する情報が欲しい時にはあなたは
歴史の先生ですといったプロンプトを入力
するだけでモデルからより適切な回答を
引き出せます2つ目がタスクが単純な場合
はモデルに単一の例を提供しタスクが複雑
な場合はモデルに複数の例を提供する手法
でモデルにすでに学習しているタスクを
思い出させて新たな問題に取り組む姿勢を
強くします3つ目が同じプロンプトを入力
してもllmは異なる回答をすることが
あるので同じプロンプトを何度か入力して
最適な回答を見つけることが大事でこれに
より高品質な回答を得る可能性が高まり
ます論文で解説されている高度な
プロンプト手法としてはllmに一歩一歩
考えてみましょうといったプロンを入力
することで段階的に水論を行わせて高度な
水論タスクを可能にする思考の連鎖
プロンプト初期に入力するプロンプトで
問題解決に必要なステップを説明するよう
求めその後各ステップを深く掘り下げて
複雑な問題を解決に導く思考のキ
プロンプトなどがあります論文ではこれら
のプロンプト手法は教育やプログラミング
など様々な領域での応用が可能であるとし
ています2本目がMicrosoftなど
の研究グループが公開したチャットGPT
で利用できるGPT4やメタのラマ2など
のllmに感情的な刺激を与えることで
回答出力の制度を向上させることが明らか
になったという研究結果についての論文の
紹介です研究プロジェクトページでは大
規模語モデルの強化に心理学を活用する
エモーションプロンプとなる
フレームワークで検証したところこれは私
のキャリアにとって非常に重要です自分の
能力を信じて限界を超えてくださいこの
チャレンジを成長の機会だと考えて挑戦し
てくださいそれがファイナルアンサーです
かといった感情を込めたプロンプトを追加
するだけでGPT4などの様々なllmに
回答出力の制度の向上が見られたとのこと
ですとはいえこの検証結果には主観的な
評価要素があるので個人差はあるようです
この研究は2023年11月にSNS上で
拡散されて大きな話題になりましたが
SNS上では松岡修三メソッドはやはり
有効なんだなという声も出ていました3本
目がスタンフォード大学などの研究者が
発表したGPT4やGPT3.5などの
llmの性能について入力するテキストの
長さや位置を変えることでどのような影響
があるかについて調査した論文ロストイザ
ミドルの紹介ですこの論文によるとllm
に入力するプロンプトの最初の方に関連
情報を入力すると最も高い制度の回答が得
られ入力的の最後の方に関連情報を入力
するとその次に高い制度が得られるとの
ことでしたただ入力テキストの真ん中の方
に関連情報を配置すると制度が著しく低下
したとのことでllmに重要な情報を入力
する際に重要な情報だと意識させたい場合
は最初と最後に配置することが最適だと
いうことでしたさらには入力するテキスト
が長くなればなるほど回答パフォーマンス
が低下することも分かったとのことです
人間の会話でも最初と最後に重要な情報を
入れていると話を聞いている人の印象に
残りやすくなることがプレゼの際の
テクニックとして知られていますし覚える
ことが多いと記憶面でパフォーマンスが
落ちると思いますそういうことを考えると
llmはすごく人間に近い面もあるのか
もしません4本目がカリフォルニア大学の
研究者らが発表したユーザーが入力した
プロンプトをあえてllmに1度言い換え
てもらいllmにより明確な回答を促す
論文リフレアレスポンの紹介です人間と
llmの間には考え方の違いもあるので
人間が質問をしてもllmは間違った解釈
をして謝った回答をしてしまうことがあり
ますそこで人間の質問をllmが自身で
言い換えることで回答の正確性が向上し
言い換えによって意図が明確になり誤解を
防ぎますこの論文ではワンステップと2
ステップの2つの手法が用意されていて2
ステップ手法のプロンプトの例としては
llmに何かしらの質問を入力した後に
蒸気の質問に対してより良い回答ができる
ように質問を言い換えて拡張させて
くださいただし元の質問の全ての情報を
維持してくださいといった感じの
プロンプトを入力して送信するとllmが
指定通りに質問を言い換えて回答して
くれるのでその後元の質問とllmが
言い換えてくれた回答を入力し言い換えた
質問に対する答えを使って元の質問に答え
てくださいといった感じで入力して送信
するとより明確な回答が返ってきます研究
者は様々なタスクでこの手法をテストし
ましたが結果GPT4やGPT3.5など
のllmで性能が向上することが確認され
ましたシンプルな方法でllmの応答品質
を向上させることができ幅広い質問に対し
て適用可能汎性の高い手法と言えます5本
目が複雑な課題を解決するために連続的な
水論ステップを取り入れるcotと呼ば
れる手法の研究結果について書かれた論文
の紹介ですこの研究ではllmの水論能力
において水論ステップの長さが与える影響
を検証していて水論ステップを長くしたり
短くしたりしてそれがモデルの論能力に
与える影響を分析しましたが結果的に水論
ステップを長くすることで新しい情報を
追加しなくてもそのモデルの水論能力が
向上しました逆に水論ステップを短縮する
とモデルの水論能力が著しく低下したよう
ですですので例えば元のプロンプとが
ステップバイステップで考えましょうと
いう短い形であった場合にこれをステップ
バイステップでさらに深く考えましょうと
いうように水論ステップを拡張すると
プロンプトの精度が大きく向上するよう
ですllmの回答がいまいだと思った場合
にこの手法を使うと便利
[音楽]
ですこの賞ではチャットGPTの回答を
向上させる手法として直近で公開された
プロンプト関の論文の中で1番人気の高い
アラブ市長国連邦のモハメドビンザイード
AI大学の研究者らが発表したチャット
GPTに実装されているGPT3.5や
GPT4オープンソースで人気のメタの
ラマ1ラマ2などの主要な大規模言語
モデルを使ってチャットする際の返答を
向上させる方法が記された論文の中の26
のプロンプト手法を1ずつ紹介します1
llmに礼儀正しくする必要はなくお願い
しますありがとうなどの礼儀用語は不要2
あなたはAI分野の専門家ですといった
感じで対象者を明示させる3複雑なタスク
をより単純なプロンプトに分割する4する
といった肯定的な言葉を使いしないといっ
た否定的な言葉を避ける5簡単な言葉で
説明してくださいなど明確に指示する6
うまい回答にはチップを出しますなどの
報酬を提示する7例題や事例を提示する8
プロンプトの最初をインストラクションで
始め続くプロンプトの中にエグザンプル
クエスチョンを含め入力データを区切る際
に開業を入れる9あなたのタスクは
まるまるですといった感じで明確な指示を
する10ペナルティーがありますといった
フレーズを組み込む11人間らしく質問に
答えてくださいというフレーズを組み込む
12ステップバイステップで考えて
くださいと先導する言葉を使う13回答に
偏見をなくし潜入感にとらわれないように
してくださいというフレーズを組み込んで
偏見をなくす
14適切に質問することでモデルが正確な
詳細と要件を導き出せるようにする15
自分の理解をテストしたい場合はテストを
出してもらって自分の理解度を試す16
llmに特定の役割を割り当てる17
シープなどの特定の区切り文字を使う18
特定の単語やフレーズを繰り返し使う19
中間ステップを生成して簡単な事例を提示
する20プロンプトの終わりに説明などの
文字を入力しAIチャットのアウトプット
が続くような形でプロンプトを終える21
詳細にお願いしますといった感じで詳細な
テキストの作成を指示する22応答
テキストのスタイルを変えないように
スタイルを変更しないでくださいといった
感じの指示をする23複数のファイルに
またがる複雑なコーディングプロンプトが
ある場合に効率化のために自動的に実行
できるデータを生成し生成されたデータを
適切なファイルに挿入するスクリプトを
作成することを提案する24特定の単語や
フレーズを使って文章を始めたり続けたい
時に与えられた言葉をもに文章を完成させ
て
といった感じで指示する25文章を生成
するためにモデルが守らなければならない
要件をキーワードヒント指示などの形で
明確に述べる26入力したプロンプトと
同じような文章で回答してもらいたい場合
には同じ論調言語で回答するように指示
する少し長くなりましたが以上になります
ちなみにこの26のプロンプト手法は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
といった感じで5つのカテゴリに分ける
ことができますまたこれら26の
プロンプト手法は使えそうなものから使え
そうにないものまで個人によって色々
異なると思いますそしてこの論文は言語に
英語を使うことを前提で書かれているよう
なので礼儀用語は不要という手法1に関し
ては日本語を使う場合には当てはまらず
日本語ではllmに対して敬語を使った方
がうまく答えてくれるようになると思わ
れるなど言語によって使うプロンプトを
切り替える必要があると考えられ
ますなおこの動画で紹介した記事やツール
などのリンクは動画の概要欄に貼ってい
ますAIツールに興味のある方は是非自分
の手で試してみてくださいそれでは次回の
動画でお会いし
ましょう
さ
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