ChatGPTの知識を引き出す：Zero-Shot、Few-Shot、Zero-shot Chain of Thoughtプロンプティングの実践テクニック

はじめに

ChatGPTの利用方法は多岐にわたりますが、その機能を最大限に活かすためには、異なるプロンプティング技術の理解と適用が不可欠です。
特に、Zero-Shotプロンプティング、Few-Shotプロンプティング、Zero-shot Chain of Thoughtプロンプティングは、モデルに知識を引き出す上で重要な役割を果たします。本記事では、これらの手法を具体的なプロンプトの例を通して詳しく解説します。

1.Zero-Shotプロンプティング

1.1.概要

 Zero-Shotプロンプティングは、モデルが以前に経験したことのないタスクに対応する際に使用されます。特に、文章の感情分析（ポジティブ、中立、ネガティブ）において効果的です。

1.2.具体的なプロンプト例

「以下の文章をポジティブ・中立・ネガティブのどれかに分類してください
   "今日は天気が悪くて気分が沈んでいる"」

このプロンプトは、モデルに文章の感情的内容を解析させ、それをポジティブ、中立、またはネガティブのいずれかに分類させるよう求めます。

2.Few-Shotプロンプティング

2.1.概要

Few-Shotプロンプティングでは、モデルにいくつかの例を提供し、それに基づいて新しいタスクを実行させます。

2.2.具体的なプロンプト例

文章：私は今日、新しい昇進にとても興奮している！
分類：ポジティブ
文章：今日は普通の1日だった
分類：中立
文章：私の車が故障して、とても困っている
分類：ネガティブ
文章：今日は晴れていて気分が良い
分類：

3.Zero-shot Chain of Thoughtプロンプティング

3.1.概要

Zero-shot Chain of Thoughtプロンプティングは、複雑な問題を段階的に解析し解決するプロセスをモデルに要求します。特に算数の文章問題に有効です。

3.2.具体的なプロンプト例

「次の数学の問題をステップバイステップで解いてください: "農場には、鶏と牛が合わせて30頭います。これらの動物の足の総数は90本です。農場には鶏と牛がそれぞれ何頭ずついますか？

3.3.回答例

4.まとめ

この記事では、ChatGPTの知識を最大限に引き出すための3つの重要なプロンプティング技術、Zero-Shot、Few-Shot、Zero-shot Chain of Thoughtについて、具体的な例を挙げて解説しました。これらの技術を活用することで、ユーザーはChatGPTの回答の精度を向上させることができます。プロンプティングの技術を理解し、適切に適用することで、ChatGPTはさらに強力なツールとなるでしょう。