ツイッター上で"defaoult GPT-4"のプロンプトエンジニアリングのコツをまとめた論文を発見したので簡単に紹介したいと思います。中国の研究者によるものです。
1,論文
2.「明快かつ精確に」( Be clear and precise)
主な論点は以下の通りです。
1,基本並びに応用テクニックの解説
2,発展的手法の解説
3,プロンプトエンジニアリングの将来性
4,プロンプトの評価手法
ネット上の評判を見ると悪くなさそうなので取り上げました。今回は一番基本的なプロンプト手法を論文に基づきつつ紹介します。
望み通りのアウトプットを手にいれるには、曖昧さを排除し詳細なプロンプトを作成する必要があるようです。そうしないと出力はどうしても一般的な内容になってしまうとのこと。
論文では明快かつ精確なプロンプトの例として次のようなものがあげられています。原文は英語です。
1,曖昧で漠然としたプロンプトの例
出力(一部省略)
2,明快なプロンプトの例
出力(一部省略)
後者のプロンプトからは確かに詳細な説明が出力されています。テクノロジー分野と知りたい問題点を指定することで一歩踏み込んだ内容が出力されています。
ちなみに、論文はGPT-4のプロンプトですが、筆者がGPT-3.5でやってみたところ、同様の結果を得ました。
漠然としたことを聞くと一般的な内容しか返ってこない。具体的な論点を入力すれば希望通りの答が返ってくる。要はこういうことです。
しかし疲れていて詳細なプロンプトを考えるのがメンドクサイ、なんてときもあるでしょう。それによく知らない分野だとそもそもどんなことを尋ねればよいか分からない、ということもあるはずです。
そんなときは「明快かつ精確なプロンプト」もGPTに聞いてみればいいのでは?と思い、試しに作ってみました。
3,プロンプトを尋ねるプロンプト
厄介なのはプロンプトを尋ねるプロンプトも明快にしないといけない点です。このプロンプトもまだ工夫の余地があると思います。
出力結果
バイオテクノロジー分野に関する詳細なプロンプト候補が3つ出力されました。2番目の合成生物学プロンプトを試してみます。なお筆者は合成生物学なる分野についてよく知らないため記述の正誤は判断できません。答えが具体的かどうかだけ見ています。
候補2プロンプトの結果
かなり詳細な答えが得られました。GPT-3.5でも精確なプロンプトは機能するようです。