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皆さんこんにちは、ロボシンクの矢野です。このポッドキャストは、耳で学ぶAIをコンセプトに、初心者向けにAIをわかりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、モハメドビンザイード人工知能大学の研究論文からプロンプトの書き方を学ぶ、について話していきます。
はい、ということで今日は、研究論文からプロンプトの書き方を学ぶ、について話していきます。
皆さん、対話型のAI使っていますでしょうか? チャットGPTやクロード、グーグルのジェミニなどですね、様々な選択肢があると思います。
ただですね、どれも共通するのは、プロンプトを書くということですね。 このプロンプトというのは、AIへの指示のことになります。
プロンプトの良し悪しが、AIの回答のですね、精度を左右するわけですね。 それぞれ自分なりのプロンプトの書き方というのがあると思います。
今日はですね、研究論文から効果的と実証されたプロンプトの書き方について解説していきたいと思います。
今日のエピソードで紹介する論文は、2023年の12月に公開されたものになります。
最終更新が2024年の2月になっているので、決してですね、古い内容というわけではないんですね。
ちなみに、モハンメド・ビンザイード人工知能大学というのは、アラブ首長国連邦にある大学です。 世界初の人工知能の研究、人材育成に特化した大学ですね。
ちなみにですね、アラブは国を挙げてAIに取り組んでいるんですね。 で、それの一環とも言えるプロジェクトがこの大学というわけですね。
モハンメド・ビンザイード人工知能、長いですね。 以下、モハンメド大学に省略して話していきたいと思います。
モハンメド大学ではですね、学生は費用負担なしで勉強だけに集中できる環境があるんですね。 学生全員に向けてですね、
全学給付の奨学金であったり、あとは毎月の手当ですね。 そして健康保険と住居、これらがですね、それぞれ学生に与えられるわけですね。
これはかなり良い環境でですね、人工知能を学ぶことができますね。 日本もですね、世界的に見てもAIに取り組んでいる国というふうに言われています。
もしかすると日本でも人工知能特化の教育機関やですね、 あとはAI特区のような場所が生まれるかもしれませんね。
はい、では本題に入っていきたいとおもいます。 ちなみにですね、この論文ではプロンプトの原則というのが26個紹介されているんですね。
なので量も多いので、要点を解説しながらですね、 サクッとプロンプトのテクニックというのを解説していきたいと思います。
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研究者たちがこのプロンプトをテストしたところですね、 回答の質と精度が平均57.7%やですね、36.4%向上したと報告をされています。
なので、普段皆さんがプロンプトを書く中でですね、 ヒントのようなものが見つかると思います。ぜひ参考にしていただければと思います。
で、26個のプロンプトの原則を解説する前に、まずですね、 研究者たちの報告としてプロンプトを書く上での大前提というのが論文では紹介されています。
まずですね、プロンプトで大事なのは簡潔さと明確さであると。 続けてこのようにも書かれています。過度に冗長なプロンプトや曖昧なプロンプトは言語モデルを混乱させ
無関係な回答を導く可能性があると。 つまりですね、いかにシンプルでかつ効果的なプロンプトを書くのが大前提である
というふうに論文では紹介されているんですね。 プロンプトをシンプルかつ明確にすると得られるメリットっていうのは他にもあります。
一つ目のメリットは過読性の向上ですね。 例えばですね、自分が働く会社でAIが導入されるようになったというシーンをイメージしてみてください。
数ヶ月ですね、AIを導入してしばらく経った頃に前任者の引き継ぎで自分がプロンプト管理を任されるようになりました。
で、前任者のプロンプトを見てみるとですね、大量のテキストによくわからない言葉が羅列してあると。 こういったケースになると困りますよね。
前任者のプロンプトを引き継いだけど何を指示しているのかよくわからない、読みづらいと。 こういったケースはですね、組織でAIを運営していくことを考えるとあまりよろしくないケースと言えます。
自分が書いたプロンプトっていうのは、いつか誰かが読むもの、手を加えることというのを念頭に置いてプロンプトを作成した方がいいですよね。
これはですね、プロンプトに限らずドキュメントなんかもそうですよね。 一人よがりのドキュメントやプロンプトはですね、組織においてはあまりよろしくないと。
それよりもシンプルで明瞭なプロンプトであればですね、誰が読んでもわかりやすく修正しやすい。
その結果ですね、AIにとっても理解しやすく回答の精度が上がるというわけですね。
プロンプトをシンプルにすることで得られるメリットのもう一つはですね、コスト削減につながることもあるということですね。
Chat GPT というのは、有料プランで月額決まった金額を払えば使いたい放題ですよね。
有料プランの場合ですね。 ただですね、会社で使う場合に、例えばその API 経由で Chat GPT や Cloud 3 を使うケースも出てくると思います。
この API というのはプログラムからですね、Chat GPT や Cloud 3 を操作するものになります。
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この場合はですね、使い放題ではなくて、重量課金制になるんですね。 つまりプロンプトの長さに応じて金額というのが変わってきます。
例えばですね、100文字のプロンプトと1000文字のプロンプトがあるとします。 で、どちらも入力してですね、得られる結果っていうのは同じなわけですね。
それであれば、1000文字のプロンプトよりも100文字のプロンプトの方がコストを安く抑えることができるわけですね。
なので、短く簡潔なプロンプトの方が精度もコストも価格性もメリットがあるというわけですね。
はい、じゃあプロンプトのですね、前提はこの辺にしておいて、早速プロンプトの原則を一つずつ紹介していきたいと思います。
まずその1ですね、簡潔な指示。 これはですね、簡潔な答えが望みなら礼儀正しくする必要はないということが記載されています。
例えばですね、どうかお願いしますとか差し支えなければとかですね、あとはありがとうございますなど、AIに対して礼儀正しい言葉は必要ないということが論文に書かれています。
これですね、ちょっと私意外でしたね。 というのも以前ですね、AIに対して礼儀正しくした方が回答精度が良くなる
みたいなこう、記事だったか何かで読んだ気がしたんですよね。 まあただですね、モハメド大学の論文ではAIに対して過度に礼儀正しくする必要はない
ということが書かれています。 はい、では次に行きます。その2は聴衆の設定です。
プロンプトに聴衆はその分野の専門家であるという言葉を入れるといいというわけですね。 まあ例えばですね、
そうですね、最新のプロンプトエンジニアリングについて教えてください。 聴衆はその分野の専門家であるというようなプロンプトですね。
聴衆はその分野の専門家であるということをプロンプトに含めることで回答の精度が上がるというわけですね。
ただですね、このプロンプトで注意したいのは自分の専門外の質問に対しては使わない方が無難かなと思います。
例えばですね、回答が専門的になりすぎてわからなくなる可能性もあるからですね。 ただですね、自分の専門分野でより掘り下げた回答が欲しい時には使えるプロンプトだと思います。
聴衆はその分野の専門家であるということを入れるわけですね。 はい、では次はその3。分割ですね。
これはですね、複雑なタスクは分割せよということです。 これは割とよく聞くプロンプトテクニックですね。
例えばですね、次のようなプロンプトがあるとします。 次の英語テキストを要約し、日本語に翻訳し、その中から人名をリストアップせよ。
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まあこういったプロンプトですね。 こういったプロンプトのようにですね、複雑なタスクになる場合は分割して指示した方が精度が上がりますよという話です。
例えば先ほどのプロンプトであればですね、ステップ1 英語テキストを要約、ステップ2 日本語に翻訳、ステップ3 要約された文章から人名をリストアップのようにですね
タスクを一つ一つずつ分解してAIに指示をしていくというようなやり方の方がいいですよというわけですね。
ただですね、短いプロンプトの場合というのは、この分割は必要ありません。 長いプロンプトで回答の精度が落ちたなぁという場合は、このプロンプトをですね
分割するというテクニックを使ってみてください。 はい、では次はその4ですね。否定的な言葉は避けるです。
例えばですね、プロンプトに何々をしてはいけないということは、できるだけ避けて何々をしなさいという肯定的な言葉を用いてくださいというわけですね。
ただですね、場合によっては否定的な言葉を使う場面もあると思います。 ただできるだけ避けてくださいねと、肯定的な言葉を用いてくださいねということが書かれています。
はい、次はその5ですね。質問者の役割設定。 例えばですね、そうですね、私が11歳であるかのように説明してくれとかですね
私が特定分野の初心者であるかのように説明してくれというようにですね。 質問者、つまり人間側ですね。人間側の役割を設定するというわけですね。
これはですね、質問側、人間側の役割設定というのは割と知られたプロンプトテクニックになります。 はい、次はその6。チップを払うというものです。
これですね、ちょっと意外ですね。 より良い解決策にはチップを払うよということをプロンプトに含めると。
例えばですね、そうですね、プロンプトテクニックについてより良い解説をすれば100ドルのチップを払います。 というようなプロンプトですね。
つまりプロンプトの中で報酬をほのめかすと。 これ意外ですけど効果があるみたいですね。
プロンプトもですね、凡庸的で使いやすいですよね。 例えば何かを指示をして最後にですね、より良い回答であれば100ドルのチップを払います。
とかですね、1万ドルのチップを払いますとか、実際に払うわけではないので言うだけただみたいな感じですね。 まあこれは使いやすいので、ちょっとあまり私使わないんですけど試しにですね使ってみても面白いと思います。
次はその7ですね。浮遊ショットプロンプト。 これも有名なプロンプトテクニックですよね。
AIに指示をするときに事前にですね、回答例を提示してやることで、 出力をコントロールしやすくなるというものですね。
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例えばですね、そうですね、AIにバナナの色は何色ですかと質問したとします。 質問するとですね、GPT 3.5では次のように返ってきました。
バナナの色は通常黄色ですが、熟すとやや茶色っぽくなることもあります。 また未熟なバナナは緑色をしていますと。
これはですね、これで回答として成立はしています。 ただですね、私としてはバナナの色は何色ですかとAIに質問をしたら、黄色とだけこうシンプルに回答させたいわけですね。
バナナの色は通常黄色ですが、熟すとやや茶色っぽくなりますという、 こういう冗長な回答はいらないと。
で、こういったケースではフユーショットプロンプトが使えますよという話です。 ちょっと実際にですね、プロンプト例をちょっと話してみますね。
質問、キュウリの色は?回答、緑色。 質問、桃の色は?回答、ピンク色。
質問、バナナの色は?回答…。 これがフユーショットプロンプトですね。バナナの色を聞く前に先にですね、
キュウリの色は?桃の色は?というふうに質問をして、回答例をですね、 緑色、ピンク色というふうに事前に提示をしているわけですね。
このプロンプトではバナナの色は?と聞くと、 黄色とだけシンプルな回答が返ってきます。
今回ですね、こういうバナナの例を出しましたけども、結構この業務でも使えるんですね。 例えば会社で使う時に出力のフォーマットを統一したいというケースがあります。
でもAAが思った通りの出力をしてくれないと。そういったケースでですね、事前に人間側でこのように回答してねというふうな回答の例を示すわけですね。
いくつかの例題、つまりはフユーショット。 フユーというのはFEWですね。この単語はいくつかのという意味ですね。
いくつかのショットを出して、やって回答をコントロールするというわけですね。 ちなみにですね、バナナの色は?というふうに回答例なしでシンプルに質問をした場合、
これはゼロショットというふうにも言います。 はい、では次がその8ですね。プロンプトのフォーマットですね。
まず一番先頭を指示からスタートして、その後にですね、例や条件、あとは注意事項とかですね。
そういった形で見出しを作りながら文章のように指示をすると、フォーマットを作っていくといいというわけですね。
例えばですね、シンプルにチャットGPTについて説明をしてください、というようなプロンプトではなくてですね、次のように指示をします。
指示、チャットGPTについて説明してください。 条件、千文字以内で説明してください。
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デスマス調で説明してください。 注意事項、専門用語は使用しないでください。というような形ですね。
これですね、私も無意識に使っていました。というのもですね、指示や条件、あとは微行というか注意事項とかですね、
そういったものを見出しごとに分けて、段落ごとに綺麗にまとめると、課読性が非常に良くなるんですね。
そしてAIの回答精度も良くなるというわけですね。これはおすすめです。 はい、では次はその9ですね。
その9はですね、次のフレーズをプロンプトに盛り込むことが推奨されていますというわけで、
Your task is…。あなたのタスクは…です。とかですね、あとはYou must…ですね。
あなたは…しなければならない。というようなフレーズをプロンプトに盛り込むと良いというわけですね。
はい、次はその10、ペナルティですね。 これは本当なんですかね。
えーとですね、例えばですね、そうですね、AAに対して、チャットGPTについて説明をしてください。
誤った回答を提示した場合、AAはペナルティを受けます。 そのペナルティを受けた場合、AAはペナルティを受けます。
誤った回答を提示した場合、AAはペナルティを受けます。
みたいなプロンプトですね。 これ、嘘のような話なんですけども、論文によると、
プロンプトの中にペナルティを含めると効果があるようです。 はい、その次が11ですね。
人間らしさですね。 プロンプトにですね、例えば、人間らしい自然な態度で与えられた質問に答えてください。
というように、プロンプトの中に人間らしく振る舞ってくださいというような指示を与えるといいというわけですね。
はい、では次はその12ですね。ステップバイステップ。 これも有名ですね。ステップバイステップで考えてくださいと誘導するわけですね。
例えばその複雑なタスクや推論、あとは数学系の問題などで効果があると言われています。
例えばですね、何かの数学の問題を解かせるときに、ステップバイステップで考えてくださいというふうにプロンプトに含めるというわけですね。
はい、では次はその13。偏りですね。 あなたの答えが偏りのないものであり、ステレオタイプに頼ったものでないことを確認してください。
というようなプロンプトを入れるというわけですね。 これはですね、多角的な回答が欲しいときに使えるプロンプトだと思います。
一方の意見ではなくて、もう一方の意見、多角的な意見が欲しいときに使えるプロンプトですね。
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で、論文では次のような例題が掲載されていました。 気候変動の概念と環境に及ぼす影響について短く説明しなさい。
というものですね。で、このプロンプトだと気候変動の原因は人間の活動が主な原因というふうに指摘をしました。
で、次にですね偏りがないことをプロンプトに入れました。 実際のプロンプトはこのようにしました。気候変動の概念と環境に及ぼす影響について
短く説明しなさい。ここまでは一緒ですね。で、次にこのように続けました。 科学的根拠と異なる見解の両方を強調した偏りのない説明をしてください。
ですね。で、このプロンプトにするとですね、ちょっと面白いことが起きました。 最初のプロンプトでは気候変動の原因というのは主にですね
人間の活動が原因だということだけが指摘されていました。 で、後者のプロンプトですね偏りのない説明をしてください
というふうに指定した場合はですね、人間の活動が気候変動の主な原因であるということも挙げられていましたが、それとは別にですね
もう一つの見解というのも示されていました。 ちょっとAIの回答を読んでみますね、そのまま。
一方で気候変動に対する異なる見解も存在します。 一部の研究者や団体は気候変動の原因や影響の程度、対応策効果について
異議を唱えています。彼らは気候変動が自然な地球の周期の一部であるか、または人間の活動が主な原因とされる
科学的根拠に疑問を投げかけることがあります。というわけですね このようにですね
AIに対して多角的な回答、多角的な視点からの回答を得たい場合には偏りのない説明をしてください
というようにプロンプトに入れるといいようです。 次はその14ですね
AIが十分な情報を得るまで回答させないというテクニックです 例えばですね
時々めまいがします原因を教えてくださいというふうにシンプルに聞くのではなくてですね 時々めまいがします原因を教えてください
AIはアウトプットについて十分な情報を得るまで回答しない より良いアウトプットをするため私に質問をしてください
というふうにするとAIがですね回答するために必要な情報というのを人間にこう つどつど確認していくんですね
でその結果回答に必要な情報ですね 十分集めてから回答するので回答の精度が良くなるというわけですね
はいではその次15その15 AIからのテストですね 具体的なプロンプトで言うとそうですね
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人工知能について教えてください そして最後にテストをして私の答えが正しいかどうか教えてください
というようなプロンプトですね 先にAIに回答させてその回答を聞いた人間
私ですね私がちゃんと理解しているかどうかっていうのを AIにテストをしてもらうとそういったことができるわけですね
これはAIを勉強に使うときに役立つプロンプトテクニックだと思います はいでは次その16ですね
役割です AIに役割を与えるということですねこれはよく知られたプロンプトテクニックですね
例えばですね AIはデータサイエンティストとして振る舞ってくださいとかですね AIは物理学の教授として振る舞ってください
というようにAIに役割を与えるというわけですね こうすることで回答の精度が良くなるとこれはのよく知られたプロンプトテクニックですね
はい次はその17区切り文字の使用ですね これもですねよく使う方法ですね
シャープやダブルコーテーションなどで区切り文字を使用するというわけですね これを使うことによってですね
どこが指示でどこがその対象かっていうのを明確に区別できます 例えばですね次のテキストの誤字脱字を修正してください
次のテキストとした場合ですねどこまでが指示でどこからがその対象のですね テキストかっていうのがちょっとわからないケースがあります
今のAIは性能も上がっているのでどこまでが指示でどこからが対象かっていうのは 区切り文字を使わなくてもちゃんと理解してくれるケースも多いです
ただですね基本的には区切り文字を使って指示と対象をしっかり分けてわかりやすい プロンプトにすることをお勧めします
はい次はその18特定の単語の繰り返しですね これはですねちょっとあまり聞いたことがなかったですね
えっとですね簡単に言うとプロンプトの中に目的の単語を繰り返し入れることで 回答の精度を上げるというものですね
で例えばですねチャットGPTの活用アイデアを教えてください というようなシンプルなプロンプトがあるとします
でこのプロンプトのキーワードというのはチャットGPTですよね でこういったケースで特定の単語を繰り返すようなプロンプトに修正をするというわけですね
例えば次のように修正します チャットGPTをより活用したいと考えています
チャットGPTの活用アイデアを教えてください というように重要なキーワードは複数回繰り返すというわけですね
AAに何が重要なキーワードなのかというのを明示的にするためですね はいその次ですね19チェーンオブソート
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これも有名ですねえっと思考の連鎖とも言いますね つまりですね問題を解くまでの過程というのをプロンプトに含めてあげるわけですね
先ほど浮遊ショットプロンプトを紹介しました あの回答例をですねバナナのやつですね
回答例を事前にAAに教えてあげるやつですね でチェーンオブソートではこの回答例の部分をですね
より詳しくAAに説明してあげるというわけですね 特にですね数学の文章問題を解くような場面で活躍したりします
要はですね回答を導くまでの思考過程というのをAAに学習させるというような手法ですね はいでは次はその20ですね
出力プライマー これあのプライマーというのはですね英語で言うと最初とか始めという意味になります
簡単に言うとプロンプトの最後に一番聞きたいことを入れるというわけですね 例えばですね
ChatGPTについて説明してくださいというプロンプトがあるとします でこれを出力プライマーに当てはめて変更するとChatGPTについて教えてください
仕組みから先に説明してくださいというようなものですね このプロンプトにするとChatGPTの説明についてまず仕組みから説明してくれる
ようになります このように何から説明してほしいのかというのをAIに伝えることができます
はいえーでは次その21詳細な文章ですね 〇〇について必要な情報すべて加えて詳しく説明してください
というようなプロンプトにすると回答精度が上がりますよというわけですね 例えばですねそうですね
転動説について必要な情報すべて加えて詳しく説明してください というようなプロンプトになります
あのより詳しい情報を知りたいときに使えるプロンプトになります はい次はその22スタイルの保持ですね
これはですね AIに文章のチェックや修正を依頼したいときに使えるプロンプトになります
AIに文章の修正を依頼すると元の文章を結構大幅に変えてですね 修正するケースっていうのはよくあるんですね
そういった時にこのスタイルの保持っていうのが使えます プロンプトにですね元のスタイルを維持したまま修正してください
というふうに含めるとまのスタイルの保持ができるというわけですね はい次はその23なんですけども
23はですねプログラミング関連のプロンプトなのでちょっとここでは割愛したいと思います はいではその次24ですね
特定の言葉やフレーズの指定ですね これはですね回答の中で使用する言葉やフレーズを指定できますよというものになります
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例えばですねこのようなプロンプトになります チャットGPTについて説明してください
始まりは〇〇というフレーズで始めて続けてくださいというようなものですね このように始まりはこのようにお願いしますという形でAIに指示をすることができます
特にですね記事制作などの場面で活躍すると思います はいではその次が25ですね
AIが従う条件を設定するというものになります 例えばですねチャットGPTについて説明してくださいというふうに指示をすると
チャットGPTの説明をわーっとこうAIがしてくれるんですね でそれにプラスしてですねこのように指示をします
チャットGPTについて説明してください 次のキーワードを含めてください
AI 大規模言語モデル Google というようにAIがこれから生成する文章の中で使うキーワードというのを
事前に設定することができます 例えばですねチャットGPTについて説明してくださいというふうに指示をしてもですね
Googleというキーワードは一切出てきません ただGoogleというキーワードを使って文章生成してくださいというふうに指示をすると
Googleのキーワードを使った文章が生成されます これもですね特定の用語を入れることができるので記事制作などで役立つと思います
はいえーでは最後ですね26 見本の提供ですね これはですね先に見本を提供することで回答のこの文章の文体と言いますか
スタイルそういったものをコントロールするというものになります 極端な例だとですね例えば見本として関西弁の文章を
AIに投げるんですね そしてその後でこの文章と同じ文体やスタイルで〇〇について説明してというと
チャットGPTは関西弁で説明をしてくれるんですね 文章のスタイルを指定したい場合に使えると思います
例えばですね自分の文章を貼り付けてこの文章と同じ文体 スタイルで〇〇について説明してくださいというふうに指示をすると自分の文章に
似たようなスタイルでAIが出力をしてくれるというわけですね 実際はですね文章の模写というのは結構難しいんですけどもこういった手法もあります
はい以上26のプロンプトの原則を紹介しました 実際はですね単体で使うのではなくて複数混ぜて組み合わせで使うことになると思います
いろいろ解説しましたけどもどうでしょうか 使いそうなプロンプトの原則はありましたでしょうか
数が多いのであの別にですね全部使う必要はないと思います 必要に応じて回答経過がイマイチだなぁと感じた時にいろいろ組み合わせて
使ってみるといいと思います 実際にですねこの論文の中で紹介されているプロンプトの原則ですね
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私も普段使っているものがいくつかありました 一つはですね役割の設定ですね
AIはデータサイエンティストとして振る舞ってくださいとかですね AIは人工知能の研究者として振る舞ってくださいというような
AIに役割を設定するとこれはよく使ってましたね あともう一つは区切り文字の使用ですね
指示と対象を明確に区別するために区切り文字というのは無意識に使っていました あとは浮遊ショットプロンプトですかね
回答例を先に提示してあげることで出力をコントロールできるやつですね あとはそうですね分割ですね
あの複雑な指示になった時っていうのはプロンプトを分割してですね 書くようにしています
複雑な処理のプロンプトの場合はAIが思った通りに動いてくれないっていうことは よくあるんですね
でそういった場合は指示をですね一つずつ分割して段階を踏んで処理させると こうするとですね
うまくいかなかったプロンプトでもあの期待通りの結果が出るということはよくあります ぜひプロンプトを書くときの参考にしてみてください
はい今日はこの辺ということで本日も聞いていただきありがとうございました ここで紹介した論文のリンクですね
概要欄に貼っておきますので興味のある方は覗いてみてください であの今回26個のプロンプトの原則を紹介しましたけども
なかなかですねちょっと音声だけの情報では難しい部分もあると思います 論文に書かれているプロンプトの原則ですね
これをちょっとあの pdf にまとめていますので 興味のある方はこちらも参考にしてみてください
pdf のダウンロードリンクも概要欄に記載をしておきます このようにですね番組ではAIの情報を毎週発信しています
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