ChatGPTのプロンプトの作り方を徹底解説！望む回答を得るためのテクニックとコツ

Summary

このビデオのスクリプトは、大規模言語モデルのプロンプトエンジニアリングの技術について解説しています。ChatGPTなどの応答の質を最大限に高めるために、タスクの指示、コンテキスト、入力データ、出力形式の4つの要素を明確にしたプロンプトを作成することが重要だと説明しています。さらに、少数の入力と出力の例を与えてモデルに複雑なルールを学習させるフェウショットプロンプティング、段階的に問題を解くことで正確な回答が得られやすいことなどのテクニックも紹介しています。最後に、サービス開発時の注意点として、プロンプトインジェクションやプロンプトリーク、脱獄などの技術についても触れています。

Takeaways

• 😀プロンプトエンジニアリングは、言語モデルに対してどのような入力を与えるかを決定する技術です。
• 📚質の高い回答を得るには、タスク指示、文脈、入力データ、出力形式の4つの主要要素を具体的に入力することが重要です。
• 🤖特定のタスクを達成させたい場合、モデルに対する明確な指示が必要です。
• 🌐文脈を指定することで、モデルは与えられた文脈内で適切に応答するようになります。
• 🔍入力データを明確にすることで、より精度の高い回答を引き出すことができます。
• ✏️出力形式を指定することにより、要求に応じた回答スタイルをモデルに指示できます。
• 🎓数ショット学習により、モデルは与えられた入力から学習して適切な応答を生成することができます。
• 📉トレーニングデータが少ない場合やノイズが含まれている場合、正確な予測が難しくなります。
• 🔧段階的に問題を解決する指示を与えることで、モデルは正しい答えに近づきやすくなります。
• 📝知識生成を先に行うことで、より情報豊富なコンテンツを作成できます。
• ⚠️プロンプトインジェクション、プロンプトリーキング、ジェイルブレイキングといった悪意のある使用を防ぐ方法について理解することがサービス開発において重要です。
• 🔑ChatGPTのAPIを使用する際には、Temperatureやtop_pなどのパラメータを設定することで、出力の多様性と一貫性を調整できます。

Q & A

プロンプトエンジニアリングとは何ですか?

プロンプトエンジニアリングとは、言語モデルに入力するテキストの質を最大化するための技術です。適切なプロンプトを作成することで、言語モデルからより正確な回答が得られます。

プロンプトに含めるべき4つの要素とは何ですか?

1) タスク指示: モデルに実行してほしい具体的なタスク 2) コンテキスト: モデルの回答の状況設定 3) 入力データ: 質問や要求など 4) 出力フォーマット: 回答の内容や文字数などの形式

Few-Shot Promptingとはどのような技術ですか?

少数の入力と出力の例を与えることで、モデルに複雑なルールを学習させる技術です。規則が言語化しにくい場合に効果的です。

段階的に解決するよう指示するメリットは何ですか?

複雑な状況を一度にすべて考慮するのではなく、一つずつ処理していくことで、モデルの正確な回答が引き出しやすくなります。

知識の事前生成はなぜ重要ですか?

事前に重要ポイントや着眼点を生成しておくことで、それらを含む記事などが作成しやすくなります。

プロンプトインジェクションとは何の攻撃ですか?

ユーザーが悪意を持ってプロンプトを操作し、望ましくない出力を引き出す攻撃のことです。

プロンプトリークとは何ですか?

開発者からモデルに与えられたプロンプトそのものを出力させる攻撃技術です。

ジェイルブレイキングとはどのような技術ですか?

言語モデルに特定の設定を与えることで、本来答えない内容の回答を引き出す技術です。

Temperatureパラメータの効果は何ですか?

値が大きいほど多様な出力が生成され、小さいほど一貫した出力が生成されるようになります。

top_pパラメータの効果は何ですか?

値を小さくすることで、予測時の単語候補を上位のみに限定し、一貫性のある出力が生成されます。