プロンプトエンジニアリング

プロンプト・エンジニアリングとは

プロンプト・エンジニアリング（prompt engineering）とは、生成AI（生成的人工知能）とのインタラクションにおいて、AIが理解しやすい形で指示を構築する技術です。この技術は、特に「テキストからテキスト」型の言語モデルにおいて重要な役割を果たします。

プロンプトとは

プロンプトとは、AIに実行させたいタスクを示した自然言語の文章です。具体例には、「フェルマーの小定理とは何か？」や「落ち葉についての詩を書いて」といった問いや命令が含まれます。プロンプトはまた、特定の指示や背景情報を含む長文であることもあり、AIの出力に大きな影響を与えます。

コンテキスト内学習

プロンプト・エンジニアリングが可能となる背景には、コンテキスト内学習という概念があります。これは、モデルがその場の文脈から情報を学び、その情報を基に一時的に自己改善を図るプロセスです。この手法は特に大規模言語モデル（LLM）の特性を活かしたものであり、永続的な訓練ではなく、一時的なバイアスに基づいて動作します。

プロンプト・エンジニアリングの手法

プロンプト・エンジニアリングにはさまざまな技術が存在します。

• - 思考連鎖（chain-of-thought）: これは、AIに一連の推論ステップを経て答えを出させる技術で、複雑な問題の解決に寄与します。
• - 生成的知識プロンプト: AIに関連する事実を生成させてから、その事実を用いてプロンプトを完成させる手法です。
• - 自己一貫性デコーディング: 複数の解答経路を探索し、一貫した答えを選ぶ技術です。

これらの手法の適用により、AIはより精度の高い出力を生成できるようになります。

歴史的な背景

プロンプト・エンジニアリングの研究は近年急速に進展してきました。例えば、2021年には新たなモデル（T0）が開発され、複数のNLPタスクにおいて優れた性能を示しました。さらに、2022年には思考連鎖プロンプトの手法が提案され、業界に大きな影響を与えました。

テキストからの生成

上記のような生成AIは「テキストから画像」や「テキストから音声」など、さまざまな形式のデータ生成にも応用されています。プロンプトがどのように構成されるかが、その結果として生成されるデータの質を大きく左右します。例えば、画像生成においては、希望する主題、様式、照明などの要素がプロンプトに含まれることで、より望ましい結果を得ることができます。

プロンプト・インジェクション

一方、プロンプト・インジェクションというセキュリティ上の脆弱性も存在します。これは、悪意のある指示を通じてAIモデルを操作し、不適切な応答を引き起こす手法です。このような攻撃のリスクを理解し、安全な利用を確保することが重要です。

結論

プロンプト・エンジニアリングは、生成AIとの効果的なインタラクションを実現するための重要な技術です。様々な手法とその実装を駆使することで、AIの能力を最大限引き出すことができます。同時に、その使用に伴うリスクも考慮する必要があるため、研究と実践が求められています。

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