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～

AI大学【AI&ChatGPT最新情報】

24 Feb 202416:35

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

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📚 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。

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🌟 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。

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🔍 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。

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🌐 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

チャットbotに入力するテキストのこと。質問の仕方を変えることで、チャットbotからより豊かで有益な回答を引き出すことができる。

💡プロンプトエンジニアリング

プロンプトを工夫してLLMなどのAIモデルの出力をコントロールし、目的の回答を生成させる技術。プロンプトの構成や内容を調整することで、チャットボットの回答品質を高めることができる。

💡LLM

Large Language Modelの略。GPT3やGPT4など、膨大なテキストデータから学習した大規模な言語モデル。チャットボット等の応答生成AIの基盤技術として利用されている。

💡感情プロンプト

LLMに感情的な言葉やフレーズを入力するプロンプト技法。「この挑戦を成長のチャンスと考えましょう」等の励ましの言葉をLLMに対して入れることで、精度の高い回答生成を促すことができるという研究結果がある。

💡プロンプト配置

プロンプト内の情報の配置場所を調整する技法。LLMではプロンプトのはじめと終わりに重要情報を配置するほうが、真ん中よりも回答精度が高くなることがわかった。

💡リフレーシング

人間が入力した質問プロンプトを、一度LLMに言い換えてもらう技法。LLMが質問の再解釈を行うことで、その後の回答精度が向上するという研究結果が得られている。

💡COT

Chain-of-Thoughtの略。LLMに連続的な推論ステップを踏ませるプロンプト手法。推論ステップを細かく分割して指示することで、LLMの論理展開力と回答品質を高められる。

💡インストラクション

LLMへの指示書きを意味する。具体的には「簡単な言葉で説明してください」「ステップ・バイ・ステップで考えてください」のように、LLMに何を求めているのかを明確に指示するプロンプト上の文言。

💡報酬提示

LLMに提示する報酬を明示的に述べるプロンプト技法。「うまい回答にはチップを出します」等と報酬言及することで、LLMの回答意欲や品質の向上が図れる。

💡事例提示

LLMに学習済みの類似事例を示唆するプロンプト技法。過去に答えたことのあるような事例を提示することで、新しい質問への回答性能を高められる。

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