プロンプトの開発
ガイドラインを使用して、スキルのプロンプトを作成します。具体的で明確なコンテキストプロンプトは、より良い結果を提供します。
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調べて、開発上の決定を下す必要があります。ただし、ユーザーがプロンプトデザインを開始するのに役立つ可能性のある特定のガイドラインがまだあります。
- 具体的に
望ましい結果を明確に定義します。モデルに実行させたいタスクについて具体的にします。モデルに提供する入力を明確に識別し、モデルに期待する出力 (書式設定を含む) を指定します。
- 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、より絞り込んだ応答を生成できます。
- 分かりやすい言葉を使う
プロンプトを記述するときは、正確で明確な表現を使用します。
- 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示します。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は異なります。
- シンプルなものから始めて、バリエーションをテストします
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使用します。さまざまな構造を試してみてください。
その他の考慮事項
- 言葉遣いの微妙な違いが、パフォーマンスの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、そこまでしかできません。プロンプト文言のどの特定の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、多くの出力を調べる)。
- 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、最適なプロンプトを選択する必要があります。