プロンプト研究論文を簡単解説！

はじめに

今回は、プロンプトの研究論文をわかりやすく解説します。プロンプトに興味がある方やプロンプトでお悩みの方に必読な記事になると思います！

言語モデルのパフォーマンス分析

最近の言語モデルの能力の向上はとても以上なほどだと思います。しかし、これらのモデルがどのようにして長いコンテキストをを処理し、その中から関連する情報を選択しているのかはまだ完全には理解されていません。

ここでは、言語モデルが長いコンテキストをどのように扱い、その中の情報の位置がパフォーマンスにどのように影響するかについて詳しく説明します。

言語モデルと長いコンテキスト

言語モデルは、与えられたコンテキストに基づいて次の単語やフレーズを予測する能力を持っています。しかし、コンテキストが長くなると、その全体を効果的に処理することが難しくなります。

言語モデルが長いコンテキストをどのように扱うのか

ここ最近、プロンプトを長く作る方が増えてきました。しかし、この研究では長すぎるとパフォーマンスが低下すると言っている。おそらく、プロンプトが長すぎるとどこが重要な情報なのかが分からなくなるのだと思う。

縦軸：正確さ 横軸：文章の数

つまり、高いパフォーマンスを発揮させたいならプロンプトの長さはなるべく短い方がいい。

関連情報の位置によるパフォーマンス変動

言語モデルの性能は、重要な情報が文章のどこにあるかによって変わります。情報が文章の「最初や最後」にあると、モデルはそれを上手く使って良い結果を出します。

縦軸：正確さ 横軸：文章の位置

しかし、重要な情報が文章の中間にあると、モデルはそれを見落とすことがあり、結果が悪くなることがあります。これは、モデルが文章全体を平等に扱うのが難しいから。

複数の大規模言語モデルで実験済

これらのデータは、複数の大規模言語モデルのデータを元に分析したものです。

MPT-30B-Instruct、LongChat-13B（16K）、GPT-3.5-Turboなどの言語モデルを研究で「最初と最後」が重要であることがわかった。

GPT-4のパフォーマンスは？

他の大規模言語モデルに比べてかなりパフォーマンスは高い。しかし、中間地点はパフォーマンスが低下していることがわかる。

ピンク：GPT-4

まとめ

今回は、プロンプトの研究論文についてわかりやすく解説していました。この研究論でわかることを以下に書きます。

• プロンプトは短い方がいい

• 最初と最後が重要

• 中間の情報は読み取りにくい

• GPT-4は高性能

ここから先は、プロンプトの研究論文を読んで僕がプロンプト作成で思うことを推測で書いていくので気になった方だけ読んでください！