プロンプトの開発

  • リリースバージョン: Australia
  • 更新日 2025年07月31日
  • 所要時間:1分
  • スキルのプロンプトを作成するのに役立つガイドラインを使用します。具体的で明確なコンテキストプロンプトを使用すると、より良い結果が得られます。

    プロンプト開発の概要

    プロンプトエンジニアは、さまざまな入力に適用されるプロンプトに応答して生成されるモデル出力を確認して、開発の意思決定を行う必要があります。ただし、ユーザーがプロンプト設計を開始するのに役立つ特定のガイドラインがまだあります。

    1. 具体的に

      望ましい結果を明確に定義します。モデルで実行するタスクを具体的に指定します。モデルに提供する入力を明確に識別し、モデルから期待する出力 (書式設定を含む) を指定します。

    2. 適切なコンテキストを含める

      タスクの遂行に関連する背景情報とコンテキストを提供します。この情報により、より絞り込まれた応答を生成できます。

    3. 明確な言葉を使用する

      プロンプトを作成するときは、正確で明確な言葉を使用してください。

    4. デモンストレーションを含める

      可能であれば、指示の後のプロンプトで完成した例またはデモンストレーションを提供して、モデルで生成する内容を説明します。デモンストレーションは、望ましい出力を生成する可能性を高める強力な方法です。ただし、選択したデモによってパフォーマンスが変わります。

    5. 単純なものから始めて、バリエーションをテストする

      複雑なタスクをより小さく明確な指示に分割します。制御された反復的なアプローチを採用します。さまざまな構造を試してください。

    その他の考慮事項

    • 文言の微妙な違いは、パフォーマンスに大きな違いにつながる可能性があります。大規模言語モデル (LLM) がプロンプトの指示をどのように「解釈」するかを推論しようとしても、ここまでしか得られません。プロンプトの文言のどの具体的な選択が最も効果的かは、基礎となるモデルによって異なり、理想的には証拠に基づいて選択する必要があります (つまり、多くの出力を調べます)。
    • データ制約のある設定では、開発データを使用して複数の候補プロンプトを繰り返し開発し、テストセットで各候補プロンプトのパフォーマンスを測定し、最適なものを選択する必要があります。