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生成AIプロンプト技術の完全ガイド：生成AIを最大限に活用するテクニック

えんぞう

プロンプトエンジニアリングのテクニックは、Few-Shot、CoTなど様々なテクニックが存在しますが、なかなかまとまったものが無く断片的な情報が多いので、体系的に理解するのに苦労します。

そんなとき、ちょうどいい論文がありましたのでGPT-4oといっしょにまとめてみました。


GenerativeAI（GenAI）システムは、業界および研究環境のあらゆる部分にますます導入されています。開発者とエンドユーザーは、プロンプトまたはプロンプト エンジニアリングを使用してこれらのシステムと対話します。プロンプトは広く研究されている概念ですが、この地域の不安定さにより、何がプロンプトを構成するかについては、矛盾する用語と不十分な存在論的理解が存在します。この論文は、プロンプト技術の分類学を組み立て、それらの使用を分析することによって、プロンプトの構造化された理解を確立します。33 の語彙の包括的な語彙、58 のテキストのみのプロンプトテクニックの分類、およびその他のモダリティのための 40 のテクニックを紹介します。さらに、自然言語の接頭辞プロンプトに関する文献全体のメタ分析を提示します。

過去記事




序章

はじめに

  • 生成AIの概要

  • プロンプト技術の重要性

  • 本記事の目的と対象読者

生成AI（GenAI）は、テキスト、画像、音声、ビデオなどの様々な形式で生成されたコンテンツを作成する能力を持つAI技術です。この技術は、マーケティング、自動化、創造的なコンテンツ生成、データ分析など、多くの分野で利用されています。その中で、プロンプト技術は、ユーザーがAIに対して具体的な指示を与えるための重要な手段となっています。
プロンプト技術の重要性は、AIの出力の質と精度を大きく左右する点にあります。適切なプロンプトを設計することで、AIの能力を最大限に引き出し、目的に応じた最適な結果を得ることができます。記事では、最新の研究に基づいてプロンプト技術の体系的な理解を深め、実用的な応用例を紹介します。

第1章 プロンプト技術の基礎

プロンプトとは何か？

プロンプトとは、AIに対して特定のタスクを実行するための指示や質問を提供する入力データのことです。プロンプトは、AIがどのような出力を生成するかを決定する重要な要素です。プロンプトが明確で具体的であるほど、AIの出力は目的に合ったものとなります。
プロンプトは、ユーザーがAIに対して望む結果を得るための重要なツールです。プロンプトが不適切であれば、AIの出力も不適切なものとなり、ユーザーの期待に応えられない結果となります。したがって、プロンプト技術を理解し、適切に活用することは、AIを効果的に利用するために不可欠です。

プロンプトの構成要素

プロンプトは通常、いくつかの主要な構成要素を含みます：

  1. 指示（Directive）：プロンプトの核心となる指示や質問です。具体的なタスクや目的を明示することで、AIが適切な出力を生成しやすくなります。

  2. 例（Examples）：タスクを達成するためのデモンストレーションであり、ワンショット、フューショット、ゼロショットのプロンプトとして知られています。これにより、AIは具体的な事例を基に学習しやすくなります。

  3. 出力フォーマット（Output Formatting）：出力がどのようにフォーマットされるべきかの指示です。例えば、リスト形式、箇条書き、段落形式など、望ましい出力の形式を指定することができます。

  4. 役割（Role）：AIに特定の役割を与えるもので、「羊飼いのふりをしてラマについてのリメリックを書いてください」などの指示です。これにより、AIが特定の視点やトーンで応答を生成することができます。

  5. 追加情報（Additional Information）：タスクを完了するために必要なコンテキストや追加の詳細情報です。例えば、プロジェクトの背景や特定の条件を提供することで、AIがより適切な応答を生成できるようになります。

第2章 プロンプト技術の分類と具体例

インコンテキスト学習（In-Context Learning, ICL）

インコンテキスト学習は、プロンプト内に関連する例や指示を提供して、AIがタスクを学習できるようにする技術です。この技術には、フューショットプロンプトや例生成が含まれます。

フューショットプロンプト（Few-Shot Prompting）

フューショットプロンプトでは、少数の例を提供することで、AIがこれらの例から学び、類似のタスクを遂行できるようになります。例えば、感情分析のタスクでは、ポジティブな例とネガティブな例を数個提供することで、AIは新しいテキストの感情を判断できるようになります。
フューショットプロンプトの利点は、少数の例で高い精度を実現できる点にあります。しかし、適切な例を選ぶことが重要であり、不適切な例を選ぶと性能が低下する可能性があります。

例生成（Example Generation）

例生成では、AIに対して適切な例を提供することで、特定のタスクを学習させます。例えば、文章生成タスクでは、AIに対していくつかの良質な文章の例を提供することで、AIが新しい文章を生成する能力を向上させることができます。
例生成の利点は、AIが具体的なタスクに対して適応しやすくなる点にあります。また、生成された例を基に、AIが新しいデータに対しても柔軟に対応できるようになります。

ゼロショットプロンプト（Zero-Shot Prompting）

ゼロショットプロンプトは、例を一切使用せずにタスクを遂行する技術です。この技術は、特に新しいタスクに対して事前のトレーニングが不足している場合に有効です。

ロールプロンプト（Role Prompting）

ロールプロンプトでは、AIに特定の役割を割り当てることで、その役割に応じた応答を生成させます。例えば、「あなたは医者です。患者の症状を説明してください」というプロンプトを与えることで、AIは医者としての視点から回答を生成します。
ロールプロンプトの利点は、特定の役割に応じた専門的な応答を生成できる点にあります。

スタイルプロンプト（Style Prompting）

スタイルプロンプトでは、出力のスタイルやトーンを指定することで、目的に応じた形での応答を生成します。例えば、「公式な文体でメールを作成してください」というプロンプトを与えることで、AIはフォーマルな文体のメールを生成します。
スタイルプロンプトの利点は、応答のトーンやスタイルを制御できる点にあります。

Self-Ask

Self-Askでは、AIに対してまず追加の質問を生成させ、その後に元の質問に答えさせます。これにより、複雑な質問に対する回答の質を向上させることができます。
セルフアスクの利点は、複雑な質問に対して段階的に考察することで、より詳細な回答を生成できる点にあります。

思考生成（Thought Generation）

思考生成は、AIが問題を解決する前にその思考過程を明示的にする技術です。代表的な例として、Chain-of-Thought（CoT）プロンプトがあります。

Chain-of-Thought（CoT）プロンプト

Chain-of-Thoughtプロンプトでは、AIに対して一連の思考過程を経て最終的な答えを導くよう促します。これにより、AIの推論能力が向上し、特に数学や論理的推論のタスクにおいて顕著な改善が見られます。

分解（Decomposition）

分解技術は、複雑な問題を単純なサブクエスチョンに分解する方法です。これにより、AIが問題を段階的に解決できるようになります。

Least-to-Mostプロンプト

Least-to-Mostプロンプトでは、AIに対してまず問題をサブクエスチョンに分解させ、それぞれを順番に解決していきます。これにより、シンボリック操作や数学的推論のタスクでの性能が向上します。

Tree-of-Thought

Tree-of-Thoughtでは、初期の問題から複数の思考ステップを生成し、それぞれの進捗を評価して最適な解決策を見つけるプロセスを取ります。これにより、探索と計画を必要とするタスクにおいて特に効果的です。

アンサンブル（Ensembling）

アンサンブル技術では、同じ問題を解決するために複数のプロンプトを使用し、それらの応答を統合します。これにより、AIの出力のばらつきを減らし、精度を向上させることができます。

Self-Consistency

Self-Consistencyでは、AIに対して複数の思考過程を経て答えを生成させ、それらの多数決を取ることで最終的な答えを選びます。これにより、算術、常識、シンボリック推論のタスクでの性能が向上します。

Demonstration Ensembling

Demonstration Ensemblingでは、トレーニングセットから異なるサブセットを含む複数のフューショットプロンプトを作成し、それらの出力を統合して最終的な答えを生成します。

自己批評（Self-Criticism）

自己批評技術では、AIが自分の出力を批評し、精度を向上させる方法です。これには、Self-RefineやSelf-Verificationなどが含まれます。

Self-Refine

Self-Refineは、AIが初期の回答に対してフィードバックを提供し、そのフィードバックに基づいて回答を改善する反復的なプロセスです。これにより、様々な推論、コーディング、生成タスクにおいて性能が向上します。

Self-Verification

Self-Verificationでは、Chain-of-Thought技術を使用して複数の候補解を生成し、それぞれの解を評価して最適な解を選びます。これにより、推論タスクの性能が向上します。

第3章 プロンプト技術の応用分野

自然言語処理（NLP）

自然言語処理（NLP）は、プロンプト技術が最も広く応用されている分野の一つです。例えば、文章の要約、翻訳、感情分析など、多岐にわたるタスクにプロンプト技術が活用されています。

文章の要約

文章の要約は、長い文章から重要な情報を抽出して短い要約を生成するタスクです。プロンプト技術を使用することで、AIは入力された文章を理解し、重要なポイントを要約する能力を持つようになります。

翻訳

翻訳タスクでは、プロンプト技術を使用してAIに対して翻訳の指示を与えます。これにより、AIは入力されたテキストを異なる言語に翻訳する能力を持つようになります。

感情分析

感情分析では、プロンプト技術を使用してAIに対してテキストの感情を評価するよう指示します。例えば、「このレビューの感情はポジティブですか、それともネガティブですか？」といったプロンプトを使用します。

画像キャプション生成

画像キャプション生成は、画像に対して適切な説明を生成するタスクです。プロンプト技術を使用することで、AIは入力された画像を解析し、その内容を説明するキャプションを生成する能力を持つようになります。

例：風景画像のキャプション生成

例えば、風景画像に対して「この画像の内容を説明してください」というプロンプトを与えることで、AIは「美しい山々と湖が広がる風景」などのキャプションを生成します。

数学的問題解決

数学的問題解決は、プロンプト技術が特に役立つ分野の一つです。AIに対して段階的に問題を解決するよう指示することで、複雑な数学的問題にも対応できるようになります。

例：代数問題の解決

例えば、「次の方程式を解いてください：2x + 3 = 7」というプロンプトを使用すると、AIは段階的に解を導き出し、「x = 2」といった回答を生成します。

プログラミング

プログラミングタスクでもプロンプト技術は有用です。AIに対してコードの生成やバグの修正を指示することで、プログラミングの効率を大幅に向上させることができます。

例：コードの生成

例えば、「Pythonで二分探索アルゴリズムを実装してください」というプロンプトを使用すると、AIは適切なコードを生成し、ユーザーに提供します。

第4章 プロンプト技術の評価とベンチマーク

評価方法

プロンプト技術の評価には、主に以下の方法が使用されます：

  • 精度（Accuracy）：プロンプト技術が正しい応答を生成する割合を評価します。

  • 再現性（Reproducibility）：異なる条件下でも一貫して正しい応答を生成する能力を評価します。

  • 効率性（Efficiency）：プロンプト技術がどれだけ迅速に応答を生成できるかを評価します。

ベンチマークの例

プロンプト技術のベンチマークには、以下のようなデータセットとタスクが使用されます：

  • GLUEベンチマーク：自然言語理解のための標準ベンチマークで、文章の意味的類似性、感情分析、質問応答などのタスクが含まれます。

  • SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）：質問応答タスクのためのデータセットで、与えられた文章に基づいて質問に答えるタスクです。

  • MS COCO：画像キャプション生成のためのデータセットで、画像に対して適切なキャプションを生成するタスクです。

第5章 プロンプト技術のセキュリティと倫理

セキュリティリスク

プロンプトハッキングは、悪意のあるプロンプトを使用してAIの挙動を制御するリスクです。これを防ぐためには、プロンプトの検証と監視が必要です。

プロンプトハッキングのリスク

プロンプトハッキングは、悪意のあるプロンプトを使用してAIの挙動を制御し、望ましくない結果を引き起こすリスクを伴います。これにより、AIシステムが誤った情報を生成したり、意図しない動作をしたりする可能性があります。

セキュリティ対策

プロンプトハッキングを防ぐためには、プロンプトの検証と監視が重要です。具体的には、以下の対策が考えられます：

  • プロンプトの妥当性をチェックするフィルタリングシステムの導入

  • プロンプトの使用履歴を記録し、不正な使用を検出する監視システムの構築

  • ユーザー認証とアクセス制御を強化し、不正なユーザーによるプロンプトの使用を防止

倫理的な考慮

AIの出力における偏見や差別を防ぐためには、倫理的な考慮が欠かせません。例えば、トレーニングデータの多様性を確保し、AIが公平かつ中立な応答を生成するように設計することが求められます。

AIの偏見と公平性

AIシステムが偏見のあるデータに基づいて学習すると、出力にも偏見が反映される可能性があります。これを防ぐためには、トレーニングデータの多様性を確保し、バイアスを排除するための対策が必要です。

倫理的AIの設計

倫理的なAIを設計するためには、以下のポイントが重要です：

  • 公平性：多様な視点を考慮し、公平な出力を生成する。

  • 透明性：AIの意思決定プロセスを明確にし、ユーザーに説明できるようにする。

  • 責任：AIの出力に対して責任を持ち、不正確な情報や有害な結果を防ぐ。

第6章 プロンプト技術の今後の展望

未来のプロンプト技術

プロンプト技術は、今後さらに進化し、より高度なタスクにも対応できるようになるでしょう。

より高度な推論能力

AIの推論能力が向上することで、より複雑な問題にも対応できるようになるでしょう。例えば、長期的な計画や戦略的な意思決定に関するタスクにも対応可能となることが期待されます。高度な推論能力を持つAIは、複雑な状況や多段階の問題解決においても効果的に機能します。

マルチモーダルプロンプト

テキストだけでなく、画像、音声、ビデオなど複数のモーダルを組み合わせたプロンプト技術が進化することで、より広範な応用が可能になるでしょう。例えば、画像とテキストを組み合わせたプロンプトを使用して、より詳細な説明や応答を生成できるようになります。マルチモーダルプロンプトは、教育、医療、エンターテインメントなど多様な分野での応用が期待されています。

自動化と適応

プロンプト技術の自動化と適応能力が向上することで、ユーザーが手動でプロンプトを設計する手間が省けるようになります。AIが自動的に最適なプロンプトを生成し、タスクに応じて適応することが可能となるでしょう。これにより、プロンプト設計の効率が大幅に向上し、より多くのユーザーが手軽に高度なAI技術を活用できるようになります。

結論

生成AIにおけるプロンプト技術は急速に進化しており、その可能性は無限大です。さまざまなプロンプト技術を理解し活用することで、開発者はAIモデルの性能と汎用性を大幅に向上させることができます。この包括的ガイドが、プロンプトエンジニアリングの世界に足を踏み入れるための貴重なリソースとなり、これらの強力なツールを効果的に活用するための基礎知識を提供することを目指しています。

プロンプト技術の進化は、AIの可能性をさらに広げ、私たちの生活や仕事に大きな影響を与えるでしょう。教育、医療、ビジネス、クリエイティブな分野など、さまざまな領域での応用が期待されています。これにより、AIはより人間らしい理解力と応答力を持ち、複雑な問題解決や創造的なタスクにも対応できるようになるでしょう。

付録

用語集

プロンプト（Prompt）：AIに対して指示や質問を与える入力データ。テキスト、画像、音声、ビデオなど様々な形式がある。
インコンテキスト学習（In-Context Learning, ICL）：プロンプト内に例を提供してAIがタスクを学習する技術。
フューショットプロンプト（Few-Shot Prompting）：少数の例を提供してAIがタスクを学習する手法。
ゼロショットプロンプト（Zero-Shot Prompting）：例を使用せずにタスクを遂行する技術。
ロールプロンプト（Role Prompting）：AIに特定の役割を割り当てる技術。例：「あなたは医者です」と指示することで、医者としての視点で応答を生成させる。
スタイルプロンプト（Style Prompting）：出力のスタイルやトーンを指定する技術。例：「フォーマルな文体で書いてください」と指示する。
セルフアスク（Self-Ask）：AIに追加の質問を生成させ、その後に元の質問に答えさせる技術。
思考生成（Thought Generation）：AIが問題を解決する前にその思考過程を明示的にする技術。
Chain-of-Thought（CoT）プロンプト：AIに一連の思考過程を経て答えを導かせる技術。問題を段階的に解決する手法。
分解（Decomposition）：複雑な問題を単純なサブクエスチョンに分解する技術。
Least-to-Mostプロンプト：問題をサブクエスチョンに分解し、順番に解決していく技術。
Tree-of-Thought：複数の思考ステップを生成し、最適な解決策を見つけるプロセス。
アンサンブル（Ensembling）：複数のプロンプトを使用し、その応答を統合する技術。
Self-Consistency：複数の思考過程を経て答えを生成し、多数決で最終的な答えを選ぶ技術。
Demonstration Ensembling：複数のフューショットプロンプトを使用し、その出力を統合する技術。
自己批評（Self-Criticism）：AIが自分の出力を批評し、精度を向上させる技術。
Self-Refine：初期の回答に対してフィードバックを提供し、回答を改善する反復的なプロセス。
Self-Verification：Chain-of-Thought技術を使用して複数の候補解を生成し、それぞれの解を評価して最適な解を選ぶ技術。
プロンプトハッキング（Prompt Hacking）：悪意のあるプロンプトを使用してAIの挙動を制御する行為。
評価指標（Evaluation Metrics）：AIモデルの性能を測定するための基準。一般的には精度、再現性、効率性などが含まれる。
ベンチマーク（Benchmark）：AIモデルの性能を評価・比較するための標準化されたタスクやデータセット。
GLUEベンチマーク：自然言語理解のための標準ベンチマーク。文章の意味的類似性、感情分析、質問応答などが含まれる。
SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）：質問応答タスクのためのデータセット。与えられた文章に基づいて質問に答えるタスク。
MS COCO：画像キャプション生成のためのデータセット。画像に対して適切なキャプションを生成するタスク。
マルチモーダルプロンプト（Multimodal Prompt）：複数のモーダル（例：テキスト、画像、音声）を組み合わせたプロンプト技術。
自動化（Automation）：AIシステムが人間の介入なしでタスクを実行できるようにする技術。
適応（Adaptation）：AIシステムが新しいデータや環境に応じて自身の動作を調整する能力。
自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）：テキストや音声を処理し、人間の言語を理解・生成するAI技術。
画像キャプション生成（Image Captioning）：画像に対して適切な説明（キャプション）を生成する技術。
数学的問題解決（Mathematical Problem Solving）：数学的な問題を解決するためのAI技術。
プログラミング（Programming）：コードの生成やバグの修正を行うためのAI技術。
精度（Accuracy）：AIが正確にタスクを遂行する能力を評価する指標。
再現性（Reproducibility）：AIが異なる条件下でも一貫して正しい結果を生成する能力を評価する指標。
効率性（Efficiency）：AIがタスクを迅速に遂行する能力を評価する指標。
倫理的AI（Ethical AI）：偏見や差別を排除し、公平で中立なAIシステムの設計と運用。
生成AI（Generative AI）：新しいデータを生成する能力を持つAI技術。テキスト、画像、音声、ビデオなどの形式でコンテンツを生成する。

参考文献

  • Schulhoff, S., et al. (2023). "Prompting techniques in generative AI: A comprehensive survey." [URL]

まとめ

本記事は、「The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques」の内容をまとめてみました。

最近ではAI(LLM)エージェントや、マルチモーダル化といった技術、便利なAIサービス、ツールが続々と現れていますが、生成AIの技術としてはやっぱり「プロンプトエンジニアリング」が一番の基礎かなと思っています。

エージェントも中身はプロンプトエンジニアリングの塊のようなもので、「たんに動くだけのもの」、なのか「本当に役立つもの」かは、このプロンプトエンジニアリングの出来栄えや精度に依存しているところも大きいです。

こういった論文の情報を活用して体系的に理解していきましょう。









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