1. 要点のみを伝える

プロンプトを作成する際には、不必要な修辞を省き、要点だけを簡潔に伝えることが重要です。例えば、「人体の細胞構造を説明して」と直截的に要求することで、AIの応答性能が向上します。これにより、文脈が明確に伝わり、正確さが増します。

 

2. 明確なキーワードの使用

プロンプトに明確なキーワードを使用すると、AIがより正確な情報を提供できます。例えば、「猫と犬の違いを説明して」とキーワードを明確に指定することで、AIは具体的で正確な回答を提供します。

 

3. 具体的な指示を提供

AIに特定の指示を提供すると、必要な情報をより正確に得ることができます。例えば、「過去1年間の経済成長率を分析して」と具体的に要求することで、AIはより正確なデータを提供できます。

 

4. 役割の付与

AIに特定の役割を付与すると、より効果的な応答が得られます。例えば、「あなたは今からデータ分析の専門家です。過去5年間の経済成長率を分析してください」と役割を指定すると、AIはその役割に応じた情報を提供します。

 

5. 簡単な言葉を使用

複雑な文よりも簡単で明確な言葉を使うことが重要です。例えば、「財務諸表を分析して」ではなく、「財務諸表を理解して」と簡単な言葉を使うと、AIはより理解しやすく、応答が向上します。

 

6. フィードバックを提供

AIの応答に対してフィードバックを提供すると、より良い結果が得られます。例えば、「この部分は良かったけど、もう少し詳しく説明して」とフィードバックを提供すると、AIはそれに応じて応答を改善します。

 

7. 段階的な質問

複雑な質問を段階的に分けて尋ねることで、より正確な情報が得られます。例えば、「まずGDPとは何かを説明して、その後過去5年間の成長率を教えて」と段階的に質問することで、AIはそれぞれの質問に対してより正確な回答を提供します。

 

8. 肯定的な指示文を使用

否定文の代わりに肯定的な指示文を使用すると、AIの性能が向上します。例えば、「フォークを消さないでください」ではなく「フォークを削除してください」と肯定文を使用すると、AIは要求をより正確に理解し、実行します。

 

9. 対象読者の設定

プロンプトに対象読者を設定すると、AIはより正確で適切な回答を提供します。例えば、「スマートフォンを使ったことがないシニアのために説明してください」と対象読者を明確に指定すると、AIはそれに応じた説明を提供します。

 

10. テストの要求

AIに特定のテーマについて説明した後、テストを要求するとAIの理解度が向上します。例えば、「KVL法則について説明し、最後にテスト問題を含めてください」と要求すると、AIはより正確な情報を提供します。

 

11. 自然な対話

AIに自然で人間らしい方式で答えるように要求すると、より理解しやすい回答が得られます。例えば、「自然で人間らしい方式で説明してください」と要求すると、AIはより理解しやすい回答を提供します。

 

12. 段階的な思考

プロンプトに「段階的に考えてください」というフレーズを含めると、AIが複雑な問題を解決するのにより効果的です。例えば、「コーディング問題を段階的に考えてください」と要求すると、AIは段階的に問題を解決するのに役立ちます。

 

13. 偏見の排除

AIに偏見のない回答を要求すると、より公平で正確な回答が得られます。例えば、「偏見なしに答えてください」と要求すると、AIはより公平な回答を提供します。

 

14. 質問の誘導

AIに必要な情報が十分に得られるまで質問を促すように要求すると、より正確な回答が得られます。例えば、「十分な情報が得られるまで質問してください」と要求すると、AIは必要な情報をより正確に提供します。

 

15. 出力の指定

プロンプトに特定の出力フレーズを含めると、AIがより正確な回答を提供します。例えば、「ニュートンの第一運動法則を説明し、説明を〇〇で締めくくってください」と要求すると、AIはより正確な回答を提供します。

 

16. 役割の割り当て

AIに特定の役割を割り当てることで、その役割に応じた応答を得ることができます。例えば、「あなたは今から経済専門家です。経済成長について説明してください」と役割を明確にすると、AIはその役割に応じた情報を提供します。

 

17. 区切り記号の使用

プロンプトに区切り記号を使用すると、AIが要求をより明確に理解できます。例えば、「###指示### スマートフォンの使い方を説明してください ###例### 次のように」と区切り記号を使用すると、AIは各部分を明確に区別して応答します。

 

18. 繰り返しの強調

プロンプト内で特定の単語やフレーズを繰り返し強調することで、AIがその部分をより重要視します。例えば、「進化論について説明してください。進化論は生物の進化過程です」と繰り返すと、AIは進化論についてより詳細に説明します。

 

19. チェイン・オブ・ソートと例示の組み合わせ

複雑な問題を段階的に分けて説明するチェイン・オブ・ソートの方法と例示を組み合わせることで、AIがより正確な応答を提供します。例えば、「10を2で割った結果を示してください。例: 10/2 = 5」と段階的に説明すると、AIはより正確に計算します。

 

20. 出力例の使用

プロンプトの最後に望む出力例を含めると、AIがその例に従って応答します。例えば、「運動法則を説明してください。例: ニュートンの第一運動法則…」と要求すると、AIはより正確な回答を提供します。

 

21. 詳細な情報の追加要求

プロンプトに必要なすべての情報を含めるよう要求すると、AIがより完全な応答を提供します。例えば、「スマートフォンの進化についてすべての必要な情報を含めて説明してください」と要求すると、AIはより詳細な情報を提供します。

 

22. テキストの改善要求

AIに特定のテキストを改善するよう要求すると、より高品質なテキストが得られます。例えば、「この段落を文法と語彙を改善して、より自然にしてください」と要求すると、AIはより良いテキストを提供します。

 

23. 複雑なコーディングプロンプト

複数のファイルにまたがる複雑なコーディングプロンプトを要求する場合、自動でファイルを生成するスクリプトを含めるよう要求すると良いです。例えば、「Djangoプロジェクトのファイルを生成するPythonスクリプトを作成してください」と要求すると、AIは自動でファイルを生成するスクリプトを提供します。

 

24. 提示語句に基づくライティング

プロンプトに特定の単語やフレーズを含めてテキストを生成するよう要求すると、AIがその語句に従った応答を提供します。例えば、「物語の始まりの文を提供します: 『昔々…』 この文に基づいて物語を続けて書いてください」と要求すると、AIはその文を基に物語を続けます。

 

25. キーワードの提示

プロンプトに含めるべきキーワードを明確に提示すると、AIがそのキーワードを中心に応答を構築します。例えば、「人工知能の進化について説明するときに『機械学習』『ディープラーニング』『アルゴリズム』を含めてください」と要求すると、AIはそのキーワードを含む応答を提供します。

 

26. 類似テキストの作成

プロンプトに提供されたサンプルと類似したテキストを作成するよう要求すると、AIがそのサンプルに合った応答を提供します。例えば、「次の段落と同じスタイルで新しい段落を作成してください」と要求すると、AIは提供されたサンプルと類似したスタイルで新しい段落を作成します。

これ以外にもさまざまなプロンプトエンジニアリング技術があります。このブログ記事では、論文で検証された26のヒントをすべて紹介しました。詳細については、以下の参考論文をご覧ください。

 

参考論文:

• Sondos Mahmoud Bsharat, Aidar Myrzakhan, Zhiqiang Shen. "Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4." VILA Lab, Mohamed bin Zayed University of AI. arXiv:2312.16171. 論文リンク