Google の即時設計戦略を探る

Google のプロンプト設計戦略に関するガイドは、機械学習 (ML) モデル、特に大規模言語モデル (LLM) を効果的に利用するための貴重な洞察を提供します。 これらの戦略は、特に新規ユーザーにとって、言語モデルを特定のユースケースに適応させ、最小限のオーバーヘッドで望ましい結果を達成するために重要です。

このガイドで概説されている主要な戦略の概要は次のとおりです。

1. 明確な指示

• モデルに明確かつ簡潔な指示を与えることが不可欠です。 これは、モデルの動作を効果的にカスタマイズするのに役立ちます。 たとえば、5 年生が理解できる簡単な言葉でテキスト ブロックを要約するようにモデルに指示すると、よりアクセスしやすい応答が得られます。

2. 例を含む

• プロンプトに例を含めると、パターンと関係を特定することで、モデルが望ましい応答を生成できるようになります。 いくつかの例が含まれるフューショット プロンプトと、例が含まれないゼロショット プロンプトは、モデルの応答の形式、フレーズ、範囲、および一般的なパターンを規制するために使用されます。

3. 部分入力

• 高度なオートコンプリート ツールのように機能する言語モデルは、部分的な入力が提供された場合にコンテンツの継続を生成できます。 例とコンテキストを含めると、モデルが応答でこれらの要素を考慮するのに役立ちます。

4. 応答のフォーマット

• 応答のフォーマットをモデルに指示することも実行可能な戦略です。 たとえば、モデルにエッセイのアウトラインを作成するように依頼すると、プロンプトで提供される指示と開始点に応じて、さまざまな形式が作成される可能性があります。

5. コンテキスト情報の追加

• モデルに必要な情報がすべて含まれていると想定するのではなく、関連するコンテキストをプロンプトに組み込むことで、モデルの問題解決能力を強化できます。 これは、ルーターのトラブルシューティングなど、特定のシナリオに合わせて応答をカスタマイズする場合に特に役立ちます。

6. プレフィックスとパラメータ値

• 入力と出力にプレフィックスを追加すると、言語の区別や応答形式の指定など、さまざまな目的に使用できます。 最大出力トークン、温度、上位 K、上位 P などのさまざまなパラメーター値を試してみることも、さまざまなタスクに対して最適な応答を得るのに役立ちます。

7. 反復プロンプト設計

• プロンプト設計は反復的なプロセスであり、望ましい応答を一貫して達成するには複数回の反復が必要となることがよくあります。 これには、プロンプトのさまざまな要素のテストと調整が含まれます。

これらの戦略は、言語モデルの可能性を最大限に活用するための慎重なプロンプト設計の重要性を強調しています。 明確さ、コンテキスト、例、書式設定などの要素を考慮することで、ユーザーはモデルを効果的にガイドして関連性のある有用な応答を生成できます。

(Via Google.)