こんにちは！ノイです！
プロンプトエンジニアリング(Prompt Engineering)
自然言語処理(NLP)におけるテキスト生成タスクの新しいアプローチです。従来のNLPタスクでは、モデルが事前に学習されたテキストを参照し、そのコンテキストに応じてテキストを生成します。しかし、プロンプトエンジニアリングでは、生成されるテキストに対するプロンプト(指示)を設計することで、生成するテキストの品質を高めることができます。
主なアプリケーション
プロンプトエンジニアリングの主なアプリケーションは、コンテンツ生成です。例えば、自動要約、自動作文、文章の翻訳などが挙げられます。これらのアプリケーションでは、ユーザーが生成されるテキストに対する期待を指示することができます。例えば、自動要約では、要約の対象となるテキストを指定し、出力される要約文の長さや詳細度を指示することができます。
プロンプトのメリット
プロンプトエンジニアリングは、NLPタスクにおいて品質の向上をもたらすだけでなく、ユーザビリティの向上にも繋がります。ユーザーが生成されるテキストに対して直接的な指示を与えることで、期待する結果を簡単かつ迅速に得ることができます。また、プロンプトエンジニアリングは、データのスパース性にも対処できます。事前に学習されたモデルは、テキストの分布が一様であることを前提としていますが、現実のデータはスパースな傾向があります。プロンプトエンジニアリングを使用することで、ユーザーが生成されるテキストに対して必要な情報を提供することができます。
プロンプトエンジニアリングの設計手順
- ユーザーの目的とニーズを明確にする。
- ユーザーの言語、専門用語、ジャーゴンなどを理解する。
- 対話の流れとプロンプトの役割を明確にする。
- 適切な言葉遣い、文法、トーンを選ぶ。
- プロンプトをテストし、必要に応じて改善する。
さいごに
最近の研究では、プロンプトエンジニアリングを用いた自動要約や翻訳において、高い品質を実現しています。これらの研究により、プロンプトエンジニアリングがNLPタスクにおいて有望なアプローチであることが示されています。
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※この記事の一部情報にはChatGPTを使っています。
