【GPT-4】役立つ！基本的なプロンプト技を紹介
今回は前の記事で紹介した論文に基づいて、基礎的なプロンプト手法を３つ紹介します。ロールプロンプティング（Role-prompting)、リサンプリング(resampling)、トリプルクオテーションの使用です。
論文ダウンロードページはこちら：
前回の記事はこちら:
１，ロールプロンプティング
ロールプロンプトはAIに役を与えて回答させる手法です。例えば「助手」や「専門家」です。こうすることでこちらが望む出力を得られやすくなるとのこと。
論文には、歴史を知りたい場合、「歴史家」の役を与えることで、詳細かつ文脈に合ったレスポンスが得られやすくなる、とあります。(p.4-5)
この手法はすでに有名になっているようです。SNSでもnoteでも関連記事がたくさんあります。論文でも簡単に触れているだけです。
論文ではプロンプト例が挙げられています。
プロンプト例
あなたは人工知能の、とりわけ大型言語モデルの専門家です…
原文:You are an expert in artificial inteligence specializing in large language models…
出力
ここでは、大規模な言語モデルを素早く使い始めるための5つの基本的な方法を紹介します：
（省略）
２，リサンプリング
「リサンプリング」と聞くと難しそうですが、簡単です。おおまかに要約すると「同じプロンプトを複数回試すことで品質良いアウトプットが手に入りやすくなる」とのこと。
3,トリプルクオテーションを使用する
プロンプトに複数の要素（指令文、引用文、条件など）がある場合、トリプルクオテーションなどで区切ることで、モデルによる識別がされやすくなる小技。下のOpenAIのページで紹介されています。
ページでは「トリプルクォーテーション、XMLタグ、セクションタイトルなどの区切り記号が、テキストのセクションを区別するのに役立つ」と書いてあります。UserやSystemはおそらくAPIにリクエストを送信するときに使用するものです。
a, トリプルクオテーションを使用したプロンプト例
User:三重引用符で区切られた文章を俳句で要約してください。
"""ここに要約したい文章を挿入する"""
b, XML tagsの使用例
System:同じトピックに関する一組の記事（XMLタグで区切られている）を提供します。まず、それぞれの記事の主張を要約しなさい。そして、どちらの主張がより優れているかを示し、その理由を説明しなさい。
User:
<article>ここに最初の記事を挿入する</article>。
<article>ここに2番目の記事を挿入する</article>。