プロンプトエンジニアリングは公式ガイドを参考にしよう（OpenAI・Microsoft・Google）
この記事の要約
・プロンプトエンジニアリングとは、AIに対して効果的な指示を出すためのスキルである。
・OpenAI, Microsoft, Googleの公式ガイドや解説記事、実例などを参考にしている。
こんにちは、Martinです。プロンプトエンジニアリングに関する情報は、最近公式のガイドがだいぶそろいつつあります。そのため、自分のメモ用としてリンクをまとめておきます。自分と同じように、プロンプトエンジニアリングの正しいやり方が気になっている人は多いかと思います。プロンプトエンジニアリングには、独自のいろんな情報が氾濫していますが、それらを見る前にまずは公式の情報を知りたいですよね。
別にプロンプトエンジニアリングをマスターしたところで超人になれるわけではないですが、ChatGPTと話していて、この書き方でいいのか？や、ベストな聞き方をできているのか？がついつい気になってしまいます。
では、順番に公式ドキュメントを見ていきます。
OpenAI
GPTのAPIや、ChatGPTを使っている人はこれがまず参考になりそうです。
Prompt engineering
より良い結果を得るための6つの戦略
明確な指示を書く
参考文献を提供する
複雑なタスクをより単純なサブタスクに分割する
モデルに「考える時間」を与える
外部ツールの使用
変更を体系的にテストする
以前、このガイドについて簡単に解説記事を書きました。
Prompt examples
こっちには、実際の例がいろいろと載っています。
Microsoft
プロンプト エンジニアリングの概要
基本概念
テキストプロンプトとその使用方法
プロンプトの構成要素
指示とその種類
プライマリコンテンツとその例
例とその効果
キューとその使用
関連する参照先
ベストプラクティス
スペース効率
Azure OpenAI を使用したプロンプト エンジニアリング手法
システム メッセージ
少数ショット学習
チャット以外のシナリオ
明確な命令から始める
最後に命令を繰り返す
出力を事前処理する
明確な構文を追加する
タスクを中断する
アフォーダンスの使用
思考の連鎖プロンプティング
出力構造の指定
温度パラメーターと Top_p パラメーター
根拠付けるコンテキストを提供する
次のステップ
プロンプト設計戦略
内容はこんな感じです
明確な指示を出す
例を含める
モデルに部分的な入力を任せる
コンテキスト情報を追加する
接頭辞を追加する
さまざまなパラメータ値を試す
プロンプトの反復処理に関する戦略
マルチモーダル プロンプトに関するおすすめの方法
画像を解析してもらう方法など割と細かく載っています。
マルチモーダル モデルの紹介
Gemini モデルの概要
サポートされているモデル
マルチモーダル プロンプトのデザイン
プロンプト設計の基本
プロンプトの改善方法
マルチモーダル プロンプトのトラブルシューティング
モデルの理解と反応の改善
プロンプト設計の具体的な指示
プロンプトの書き方を迷っている方の参考になれば幸いです。
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