プロンプトエンジニアリングの核心に迫る！Anthropicが教える実践的コツと未来予測
Anthropicの3人のトッププロンプトエンジニアが、76分にわたる濃密な対話でプロンプトエンジニアリングの真髄を解き明かします。プロンプト作成の実践的テクニック、反復試行の重要性、LLM（大規模言語モデル）の内部の仕組み、さらにはプロンプト越狱（ジェイルブレイク）の秘訣まで、聞き逃せない内容が満載です。未来のAI活用を見据えたプロンプトエンジニアリングの進化を学びたい方にとって、必見のリソースです。
ソース：ツイトと動画
I had a great time chatting with three of Anthropic's top prompt engineers: @AmandaAskell, @zswitten, and @DavidSHershey.
— Alex Albert (@alexalbert__) September 5, 2024
We covered a few topics like:
- what makes a good prompt engineer
- practical tips for writing better prompts
- what's happening inside an LLM
- jailbreaks
-… pic.twitter.com/XBkKZsUddn
1. プロンプトエンジニアリングの基本構造
モデルとのコミュニケーション: モデルとの対話は、明確で具体的なタスクの指示が重要です。プロンプトを書く際は、あたかも人に説明するかのように、論理的かつ分かりやすく伝えることが基本です。
反復試行の重要性: エンジニアリング要素は、試行錯誤を繰り返すプロセスにあります。複数回のプロンプト修正や結果の確認が、タスクの最適化につながります。
2. プロンプトエンジニアリングのコツ
具体的な指示: 抽象的な指示ではなく、できる限り具体的なタスクの説明を行います。たとえば、「ステップごとに思考する」というプロンプトがあった場合、モデルが実際に具体的にステップごとに説明しているかを確認します。
異常ケースへの対応: 特定のケースでプロンプトが誤解される場合があります。このような場合は、タスクが適用されるすべてのケースを予測し、異常ケースに対する対応策をあらかじめ用意しておくことが重要です。たとえば、データセットが空の場合や、期待していないデータが送信された場合の対応方法を指定します。
3. モデルの特性を理解する
役割プロンプト: 役割を与えるプロンプトの効果には一貫性がありません。モデルが具体的な役割（例：教師）を与えられることで、そのタスクをより良くこなす場合がありますが、必ずしもすべてのケースで有効ではありません。むしろ、モデルにタスクそのものを明確に指示する方が効果的なことが多いです。
モデルの「心理」を読む: LLMは、人間のように推論を行っているように見えますが、その裏には特定の計算プロセスがあります。例えば、「ステップごとの思考」というプロンプトは、計算の中間ステップとして機能することがあります。このように、モデルがどのようにタスクを処理するかを細かく確認することが、結果の向上につながります。
4. エッジケースに備えた設計
エッジケースを考慮する: 通常のケースだけでなく、タスクが適用されるエッジケースや予期しない入力に対しても、プロンプトが正確に対応できるように設計することが必要です。たとえば、入力が空白の場合や予期しないデータが含まれている場合、モデルに対してどう応答すべきかをあらかじめ指示しておくと、誤動作を防ぐことができます。
5. モデルと対話する手法
モデルの出力を読む: 結果を単に確認するだけではなく、モデルが出力するデータを注意深く読み、モデルがどのようにその結論に至ったかを理解します。出力の詳細を確認することで、プロンプトの修正や改善点を見つけることができます。
モデルに質問する: プロンプトが誤解されていると感じた場合、モデルに「なぜこのように誤解したのか」を尋ね、さらに正確なプロンプトを生成する方法を尋ねることも有効です。モデルが誤りを認識し、自己修正することもあります。
6. プロンプトのデバッグと改善
テストと修正: プロンプトをテストし、どの部分が正しく機能していないかを見極め、その都度修正していきます。モデルの出力が期待通りでない場合、問題の箇所を特定し、プロンプトを微調整することが効果的です。
エラーケースのフィードバック: モデルが誤った結果を出力した際、その誤りの理由を尋ねたり、改善策をモデル自体に考えさせたりすることで、プロンプトの精度を向上させることができます。
7. 高度なプロンプトエンジニアリングの実践例
例示的なプロンプトの使用: 特定のタスクに対して具体的な例をモデルに与えることは効果的ですが、必ずしも多くの例が必要なわけではありません。タスクに関連しない異なる形式の例を与えることで、モデルがタスクの本質を理解し、柔軟な対応が可能になります。
実験的アプローチ: 新しいタスクや難しいタスクをモデルに与えることで、その限界を押し広げ、学習の機会を得ることができます。たとえば、モデルにゲームをプレイさせるなど、複雑で想像力を要するタスクを実験的に行うことで、プロンプトエンジニアリングのスキルを高めることができます。
8. 結論
プロンプトエンジニアリングの成功は、モデルの特性を深く理解し、繰り返しの試行錯誤と改善を通じて精度を高めることにあります。モデルが提供するフィードバックを活用し、タスクに応じた最適な指示を与えることで、プロンプトエンジニアリングの精度と効果が向上します。