chatGPT / Bing利用時のプロンプト技術26選
Tsukada
大規模言語モデル(LLM)との対話は、効果的なプロンプト技術によって大きく変わります。
本記事では、モハメド・ビン・ザイードAI大学が発表したLLMとの対話をより効率的かつ効果的にするための26のプロンプト技術について解説し、それぞれについての具体的なアドバイスを書いていきます。
これらのテクニックは、OpenAIが提供するchatGPTとの対話の際に特に効果を発揮します。
26のプロンプト技術
- 直接的な言葉遣い
礼儀を欠くことなく、冗長なフレーズを避けて直接的に要求しましょう。「お願いします」や「ありがとう」といった表現は必要ありません。これにより、LLMはより迅速に応答し、正確な結果を提供することができます。 - 視聴者の統合
プロンプトには意図した視聴者を明示しましょう。専門家向けには専門的な語彙を、一般向けには平易な表現を使用することで、より適切なレベルでの応答を得ることができます。 - シーケンス分割
複雑なタスクは、より単純なプロンプトのシーケンスに分割しましょう。これにより、LLMは一つ一つのステップを順番に処理しやすくなり、全体の問題を解決しやすくなります。 - 肯定的な指示
「do」のような肯定的な指示を使用し、「don’t」のような否定的な言葉を避けましょう。これにより、LLMはよりクリアな指示に従いやすくなります。 - 簡単な言葉での説明
複雑なトピックやアイデアについて理解を深めたい場合は、それを簡単な言葉で説明するように求めましょう。これは、特に専門外の情報を理解する際に有効です。 - 価値提示
時には、より良い解決策を得るために報酬を提示することが有効です。これにより、LLMはよりクリエイティブかつ効率的な解答を提供する可能性があります。 - 例駆動型プロンプト
実際の例を提供することで、LLMに期待するタイプの応答を示しましょう。これにより、より精度の高い応答を得ることができます。 - プロンプトのフォーマット
プロンプトを整理し、指示、例、質問を明確に区別しましょう。これにより、LLMは与えられたタスクをより明確に理解し、効率的に処理します。 - タスクの明確化
「あなたのタスクは」というフレーズを使用して、LLMに求めている行動を明確に指示しましょう。 - 結果の提示
「あなたは罰せられる」といったフレーズは避け、代わりに明確かつ肯定的な結果を提示しましょう。これにより、LLMは適切な応答に動機付けられます。 - 自然な回答
「自然で人間らしい方法で質問に答える」と求めることで、より自然で理解しやすい応答を得ることができます。 - ステップバイステップ
複雑な問題に対しては、ステップバイステップで考えるよう指示しましょう。これにより、LLMは各ステップを順番に処理し、最終的な答えを導き出します。 - 偏見の確認
LLMが提供する答えが偏見に基づいていないこと、ステレオタイプに依存していないことを確認しましょう。これにより、より公平で正確な情報を得ることができます。 - 詳細な要件の確認
LLMが十分な情報を持つまで、質問をし続けることができるようにしましょう。これにより、より精度の高い応答を得ることが可能になります。 - テストとフィードバック
特定のトピックやアイデアについて質問し、理解をテストし、正しいかどうかを後で確認しましょう。これにより、LLMとの対話を通じて学習が促進されます。 - 役割の割り当て
LLMに特定の役割を割り当てることで、より具体的な応答や行動を促すことができます。 - 区切り文字の使用
プロンプト内で区切り文字を使用することで、情報を整理し、LLMが情報を処理しやすくなります。 - 単語やフレーズの繰り返し
特定の単語やフレーズを繰り返すことで、LLMに重要な点を強調し、その部分に特に注意を払わせることができます。 - チェーンオブソートと少数ショットプロンプト
チェーンオブソートを少数ショットプロンプトと組み合わせることで、LLMに複雑な問題をより深く理解させ、精度の高い応答を促します。 - 出力プライマー
出力プライマーを使用して、LLMに期待する応答の開始部分を示しましょう。これにより、より適切な応答を引き出すことができます。 - 詳細な文章の指示
LLMに対して、特定のトピックについて詳細な文章を書くよう指示しましょう。これにより、必要な情報を包括的に提供することができます。 - スタイルの維持
文章を修正または変更する際には、元のスタイルを維持するよう指示します。これにより、LLMは文法や語彙の改善に集中し、自然に聞こえるように文章を編集します。 - 複雑なコーディングプロンプト
複数のファイルにまたがるコーディングプロンプトがある場合は、特定のスクリプト生成を指示します。これにより、LLMはより複雑なタスクにも対応することができます。 - テキストの継続
特定の単語、フレーズ、文を使用してテキストを開始または続行したい場合は、その指示を明確にしましょう。これにより、LLMは与えられた入力に基づいて、一貫性のあるテキストを生成します。 - 生成要件の明確化
コンテンツを生成するための要件を、キーワード、規則、ヒント、指示の形で明確に述べましょう。これにより、LLMはより正確に要求に応じたコンテンツを生成することができます。 - サンプルに基づく文章作成
提供されたサンプルに基づいて同じ言語を使用して文章を書くよう指示しましょう。これにより、LLMは与えられたサンプルに沿ったスタイルやトーンで文章を作成することができます。
これらのプロンプト技術を活用することで、大規模言語モデルとの対話がよりスムーズかつ効率的になります。
実践を積み重ね、これらのテクニックを自分のニーズに合わせてカスタマイズしていくことで、LLMを最大限に活用することができるようになっていきます。
次に、AIを活用してくためのアクションプランを例示します。
AI活用のためのアクションプラン
大規模言語モデルとの対話を最適化するためのプロンプト技術を学ぶことは、AIを活用する上での第一歩に過ぎません。
今後も継続的にAIを活用し、その恩恵を享受するためには、以下のようなアクションプランが考えられます。
- 継続的な学習と更新
AIとその応用分野は日々進化しています。最新のトレンド、技術、研究成果に常にアンテナを張り、知識を更新し続けることが必要です。オンラインコース、セミナー、ワークショップ、学術論文などを通じて、最新のAI技術とその活用法を学びましょう。 - 実践による理解の深化
学んだ知識を実際のプロジェクトやタスクに適用し、実践を通じて理解を深めましょう。小さなプロジェクトから始め、徐々に複雑なタスクに取り組むことで、AIのポテンシャルを実感し、適切なプロンプト技術の選択やカスタマイズのスキルを磨いていきます。 - フィードバックループの構築
AIとの対話結果に対するフィードバックを大切にし、継続的な改善を行いましょう。特に、不適切な応答や期待外れの結果が得られた場合には、その原因を分析し、プロンプトの改善やアプローチの変更を行います。また、成功事例はドキュメント化し、ベストプラクティスとして共有することも重要です。 - コミュニティとの交流
AIに関するコミュニティやフォーラムに参加し、他の専門家や愛好家と知識や経験を共有しましょう。コミュニティは新しいアイディアや解決策を得る場であり、同時に、自身の知見を共有し、フィードバックを得る場でもあります。コラボレーションは、AI活用のスキルをさらに高めることに繋がります。 - 倫理的配慮とリスク管理
AIを使用する上での倫理的な問題やリスクについて深く理解し、適切な対応策を講じましょう。データプライバシー、公正性、透明性、安全性など、AI倫理に関するガイドラインや規制を遵守することが重要です。また、AIの誤用や誤解を防ぐために、使用するAI技術とその限界を明確に理解し、関係者に適切に説明することも大切です。 - パイロットプロジェクトの実施
新しいAI技術やアプローチを導入する際には、まずは小規模なパイロットプロジェクトを実施し、その効果と適用性を評価しましょう。成功の見込みがある場合には、徐々に規模を拡大していき、組織全体への展開を目指します。 - 複合スキルの習得
AIの活用には、プログラミング、データ分析、システム設計、コミュニケーションといった多様なスキルが必要です。関連するスキルを身につけ、チーム内でのスキルを横断的に組み合わせることで、より幅広い問題に対して効果的な解決策を提供することができます。 - 持続可能なアプローチ
AI技術の進化に伴い、持続可能性に配慮したアプローチがますます重要になっています。エネルギー効率の良いアルゴリズムの選択、環境に配慮したデータセンターの利用、廃棄データの適切な管理など、環境負荷を最小限に抑えるための取り組みを行いましょう。 - 目標設定と評価
AIプロジェクトを進める際には、明確な目標を設定し、定期的に進捗を評価することが重要です。これにより、プロジェクトの方向性を正しく保ち、期待される成果に向けて効率的に進めることができます。
これらのアクションプランによってAIを活用した価値創出の機会を最大限に活かしつつ、リスクを最小限にすることができます。
AIを活用するための効果的なプロンプトによる対話は、単なるツールの操作以上のものです。
それは、新しい技術の波に乗り、未来を切り開くための鍵です。
継続的な学習と実践、コミュニティとの連携、倫理的な配慮を心がけながら、AIを活用していきましょう。
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