深津式プロンプト読本
深津さんのプロンプト本が出たので、気になって読んでみました〜！プロンプト基礎を学ぶには必読書です
ChatGPTの無料プランでも、GPT4oは利用できるが、一定時間に連続10回の質問までと、制限が厳しくなっている。お試し利用といった位置付け
大規模言語モデルは、インターネット中などから大量の文章を集めてトレーニングした言語モデル。具体的には「手前の文章から続く文章がどういうものかを予測させる」
文章を入れたら、続く文章としてどのような文章を出力する確率が高いかを学習させる
概要を構造的に整理して
このように指示することで、散文的な回答ではなく箇条書きなどの構造を持った回答を引き出しやすくなる
関連資料を渡してから作業する
Information Retrieval (インフォメーション・リトリーバル)
資料の文章を貼り付けたほうが、的確な情報をまとめてくれる確率が格段に高まる
前情報をLLMに生成させてから作業させる
Generated Knowledge Prompting (ジェネレーテッドナレッジ・プランプティング)
資料そのものをAIに作らせる
段階的に思索させる
Chain of Thought (チェーンオブソート)
「考え方」や「プロセス」を大規模言語モデルに与える
複数のアプローチを検討してから結論を出す
Tree of Thought (ツリーオブソート)
1つのプロセスを段階ではなく、別のアプローチに分岐させて考えるように依頼して、最終結論を導き出す
AとBのプランを別々に考えさせて、比較検討してすぐれた回答を選ぶ
タスクに必要な行動と理由を考えさせる
ReAct (Reasoning + Acting)
ReActで尋ねるのは「動作」
1.タスクに必要な行動と理由を考えさせる
2.それを実行させ、実行した結果に対して再び、必要な行動と理由を考えさせループさせる
「情報収集自体は人間がある程度して、用意したものをGPTで処理させる」ほうが望ましい。知識を問うマシンではない
コスト問題
ほとんどの作業では生成AIを使った方が安くなるはず。人間が上手に対話することで、業務で発生する作業の多くを生成AIに任せて、その上で人間は価値の高い業務を進めることができる
100万人のお客様に違うメールメッセージを作る。1通10円のコストでも、1000万かかる
良いプロンプトを共有する仕組み
ログから良いプロンプトを見つけて、ブックマークしたり、ドキュメントサービスで共有したり、チーム内で共有する仕組みを作っていくのもいい
生成AIの基礎的な知識から、プロンプトの応用や具体的なプロンプトの使い方まで、詳しく説明している書籍で生成AIの初心者だけでなく、中級者以上にも参考になる書籍で、おすすめの1冊です