プロンプトの書き方？few-shotプロンプティングって何？
AIの世界では、日々新しい技術が生まれています。その中でも、最近注目されているのが few-shotプロンプティング という技術です。「few-shot」ってなんだか難しそう…この記事を読めば、そんな疑問もスッキリ解決！今回は、AIに詳しくない人でも理解できるよう、噛み砕いて解説していきます。さらに、few-shotプロンプティングを実際に使ってみるとどうなるのか、具体的な例もご紹介します。
1. AIに「やってほしいこと」を伝える！ プロンプティング
「AIに何かをさせるには、「プロンプティング」 という方法を使います。簡単に言うと、AIに 「何をやってほしいか」 を伝えるための言葉のことです。例えば、画像生成AIに「猫の画像を作って！」と指示する場合、この「猫の画像を作って！」がプロンプトになります。プロンプティングによって、AIは文章の生成、画像の生成、翻訳など、様々な作業を実行してくれるのです。
zero-shot、one-shot、few-shotの違い
プロンプティングには、zero-shot、one-shot、few-shot の3つの種類があります。
zero-shotプロンプティング:
例を提示せずに、言葉だけで指示する。
例：「猫の画像を生成して」
one-shotプロンプティング:
1つの例を提示して、その例に似たものを生成する
例：「猫の画像を生成して。例：かわいい猫」
few-shotプロンプティング:
複数の例を提示して、その例に基づいたものを生成する
例：「猫の画像を生成して。例：かわいい猫、かっこいい猫、面白い猫」
few-shotプロンプティング は、たくさんの例を見せることで、AIに「こんなイメージで！」とより詳しく伝えることができるんです。
★few-shotプロンプティングの仕組み
few-shotプロンプティングでは、AIは事前に学習したデータと、ユーザーが提示した例を合わせて学習します。ユーザーが提示した例は、AIにとって新しい情報になります。これによって、AIはより適切な結果を生成できるようになるのです。
2. few-shotプロンプティングの実例：色々な場面で活躍中！
「few-shotプロンプティングって、実際どんな場面で役立つんだろう？」いくつか例を挙げてみます！
例1：文章の要約
長文の文章を短くまとめたいとき、few-shotプロンプティングが役立ちます。例えば、下記のような文章を要約したい場合、
「今日は朝から天気が良くて、気分も最高！ 散歩に出かけたら、可愛い子猫ちゃんに出会ったんだ。 すごく人懐っこくて、ずっと遊んでたよ。 午後からはカフェで読書。 本の内容が面白くて、あっという間に時間が過ぎちゃった。 夕方は友達とご飯に行って、楽しい時間を過ごした。 充実した一日だったなぁ。」
few-shotプロンプティングを使って、AIに要約を依頼してみましょう。
「例：今日の出来事を短くまとめて。例1：今日は天気が良くて気分も最高だった。散歩中に可愛い子猫ちゃんに出会った。例2：今日は友達とご飯に行って楽しい時間を過ごした。」
このように、事前に要約の例をいくつか提示することで、AIはより的確な要約を生成してくれるでしょう。
例2：コード生成
プログラミングコードを生成したい場合も、few-shotプロンプティングが役立ちます。例えば、下記のようなコードの機能を説明したい場合、
「このコードは、入力された数値を2倍にする機能です。」
few-shotプロンプティングを使って、AIにコードを生成してみましょう。
「例：入力された数値を2倍にするコード。例1：def double(x): return x * 2 例2：function double(x) { return x * 2; } 」
このように、事前にコードの例をいくつか提示することで、AIはより適切なコードを生成してくれるでしょう。
例3：画像生成
画像生成AIでも、few-shotプロンプティングを活用することができます。
例えば、「猫の画像を生成して」と指示する際に、事前に数種類の猫の画像を提示することで、AIはより希望に近い画像を生成することができます。
「例：猫の画像を生成して。例1：かわいい猫、例2：かっこいい猫、例3：面白い猫」
このように、事前に猫の画像の例をいくつか提示することで、AIはより希望に近い画像を生成してくれるでしょう。
3. few-shotプロンプティングのメリット：AIをもっと使いこなせる！
「few-shotプロンプティングを使うと、どんなメリットがあるの？」few-shotプロンプティングには、従来のプロンプティングと比べて、いくつかのメリットがあります。
より精度の高い結果を得られる
few-shotプロンプティングは、複数の例を提示することで、AIに意図をより正確に伝えることができます。そのため、zero-shotやone-shotプロンプティングに比べて、より精度の高い結果を得ることが期待できます。
少ないデータで学習できる
few-shotプロンプティングは、少量のデータで学習することができます。従来のAIモデルでは、大量のデータが必要でしたが、few-shotプロンプティングでは、ユーザーが提示した例を参考に、効率的に学習することができます。
柔軟性が高い
few-shotプロンプティングは、様々なタスクに対応することができます。ユーザーが提示する例によって、AIは様々なタスクをこなせるようになり、柔軟性が高いと言えるでしょう。
4. few-shotプロンプティングを効果的に使うためのヒント
「few-shotプロンプティングをうまく使うには、どんなことに気をつければいいの？」few-shotプロンプティングを効果的に活用するには、いくつかのヒントがあります。
プロンプトの作り方のコツ
プロンプトの作り方は、few-shotプロンプティングの成功を大きく左右します。以下に、効果的なプロンプトの作り方を紹介します。
明確な指示:
何を生成したいかを明確に指示しましょう
例を複数提示:
複数の例を提示することで、AIはより正確に意図を理解することができます
例は質の高いもの:
質の高い例を提示することで、AIはより質の高い結果を生成することができます
例と指示の関連性を意識:
提示する例は、指示内容と関連性のあるものを選びましょう
プロンプトの文法:
正確な文法で記述しましょう
適切なデータの選び方
few-shotプロンプティングでは、適切なデータを選ぶことも重要です。
関連性の高いデータ:
指示内容と関連性の高いデータを選びましょう
質の高いデータ:
質の高いデータを提示することで、AIはより質の高い結果を生成することができます
多様なデータ:
多様なデータを選ぶことで、AIはより汎用的な学習をすることができます
5. まとめ：few-shotプロンプティングでAIをもっと身近に！
この記事では、few-shotプロンプティングについて解説しました。few-shotプロンプティングは、AIに 「何をやってほしいか」 をより効果的に伝えることができる技術です。少ないデータで学習できる、柔軟性が高いなど、従来のプロンプティングと比べて様々なメリットがあります。ぜひ今回の内容を参考に、few-shotプロンプティングを活用して、あなたのAI活用をさらにレベルアップさせてみてください！