プロンプトを書く際にはCO-STARフレームワークで
CO-STARフレームワークについて。最近以下の記事で知ったプロンプトのテンプレート。
シンガポール政府技術庁（GovTech）が主催したGPT-4プロンプト・エンジニアリング・コンペティションを優勝した方がプロンプトテクニックを紹介しており、その中でCO-STARが言及されていた。
名前と中身が個人的には覚えやすくて、自然と使うようになった。
正直これである必要はないが、一つ型を持っておくと使い回しも効いて便利なので、毎回何の情報を書くべきか悩んでる・一から考えてる人には一つの選択肢としてお勧めしたい。
(似たような・良さげなものはたくさんある)
ちなみに記事ではCO-STAR以外にも色々TIpsが紹介されている。
CO-STARフレームワークとは
CO-STARフレームワークは、GovTechシンガポールのデータサイエンス＆AIチームが考案したCO-STARフレームワークで、プロンプトを構造化するためのテンプレート。
構成要素は以下
(C）コンテキスト
タスクの背景情報を提供する
LLMが議論されている具体的なシナリオを理解するのに役立ち、その回答が適切であることを保証する
(O) オブジェクティブ・目的
LLMに実行してほしいタスクは何かを明確にする
目的を明確にすることで、LLMはその具体的な目標を達成することに集中して回答することができる
(S) スタイル
LLMに使ってほしい文体を指定する
特定の有名人の文体であったり、ビジネスアナリストの専門家やCEOのような特定の専門家の文体であったり
LLMがニーズに沿ったマナーや言葉の選び方で対応できるようになる
(T) トーン
回答の態度を設定。LLMの応答が必要とされる意図された感情や文脈に共鳴するように
例えば、フォーマル、ユーモア、共感など
(A）オーディエンス
回答の対象者を特定する
その分野の専門家、初心者、子供など、聴衆に合わせてLLMの回答を調整することで、必要とされる文脈に適切で理解しやすい回答になる
(R）レスポンス・回答
回答フォーマットの提供。リスト、JSON、マークダウンなど
ほとんどのLLMアプリケーションでは、LLMの応答をプログラムで処理するため、JSON出力形式が理想的
記事で紹介されているCO-STARを用いた場合のプロンプト例が以下。
会社の新製品を宣伝するためのFacebook投稿の草稿を書くためのプロンプト。
とりあえずこの流れに沿って、埋めていけば構造的になるので良い。
# CONTEXT #
I want to advertise my company’s new product. My company’s name is Alpha and the product is called Beta, which is a new ultra-fast hairdryer.
# OBJECTIVE #
Create a Facebook post for me, which aims to get people to click on the product link to purchase it.
# STYLE #
Follow the writing style of successful companies that advertise similar products, such as Dyson.
# TONE #
Persuasive
# AUDIENCE #
My company’s audience profile on Facebook is typically the older generation. Tailor your post to target what this audience typically looks out for in hair products.
# RESPONSE #
The Facebook post, kept concise yet impactful引用: How I Won Singapore’s GPT-4 Prompt Engineering Competition
試してみる
CO-STARフレームワーク利用時
指示だけ入力した時
I want to advertise my company’s new product. My company’s name is Alpha and the product is called Beta, which is a new ultra-fast hairdryer.
Create a Facebook post for me, which aims to get people to click on the product link to purchase it.
良くなってる！！(かな…？)
終わり
プロンプトを構造化するためのフレームワーク、CO-STARを紹介しました。
プロンプトに困った・キャッチアップしたい際には、まずはOpenAI公式のドキュメントを参照するのが王道だと思っていますが、差し替えるだけでそこそこ良い感じになるテンプレートだけ知りたいんだ！の場合にはCO-STARフレームワークも試してみてください。