プロンプトエンジニアリング基礎 - Zero-shot/Few-shot
LLMを使いこなす基本スキル。Zero-shot/Few-shot、In-Context Learning、役割指定、構造化指示まで押さえます。
『プロンプトエンジニアリング』はLLMを活用する実用スキル。Zero-shot、Few-shot、指示プロンプトなどの基本を押さえましょう。
胡桃 あんず
プロンプトエンジニアリングって何?
若葉 みどり 先生
プロンプトエンジニアリング(Prompt Engineering) は、LLMから望む出力を引き出すために指示文 (プロンプト) を設計する技術よ。
白銀 ゆき
最も基本がZero-shot プロンプト。
事前の例示なしに、タスクの指示だけを書く方式。
『次の文を英訳してください: こんにちは』のように。
桜井 もも
いきなり聞いちゃうパターンなんですねぇ♪
若葉 みどり 先生
一方Few-shot プロンプトは、いくつかの例を示してから本番の入力を与える方式。
『こんにちは→Hello』『さようなら→Goodbye』『ありがとう→?』のように学習させるの。
白銀 ゆき
このIn-Context Learning(文脈内学習) と呼ぶ現象は、GPT-3で初めて注目されたわ。
モデルはパラメータ更新なしに、文脈から学んで新タスクを解けるのよ。
胡桃 あんず
学習し直さなくても使えるんだ!
若葉 みどり 先生
他の基本要素として役割指定(Role Prompting)。
『あなたは経験豊富な英語教師です』のようにモデルに役割を与えると、一貫性のある応答が得られやすいわ。
白銀 ゆき
構造化指示も重要ね。
『タイトル、段落1、段落2、結論の順で書いてください』のように出力フォーマットを指定すると品質が上がるの。
桜井 もも
AIさんに『こう書いてね』ってお願いするんですねぇ♪
若葉 みどり 先生
制約指定も大事。
『100文字以内で』『丁寧語で』『箇条書きで』のように制約を明示する。
AIは指示に応じて出力を調整するわ。
白銀 ゆき
プロンプトにはシステムプロンプト(全体方針) とユーザプロンプト(個別指示) の階層があるわ。
ChatGPTやClaudeは両者を区別するの。
胡桃 あんず
プロンプトも、ちゃんと設計が必要なんだね!
若葉 みどり 先生
G検定では『Zero-shot vs Few-shot』『In-Context Learning』『役割指定・構造化指示・制約指定』『システム vs ユーザプロンプト』をしっかり押さえてね!
確認クイズ
LLMに数例を示してから本番の入力を与えるプロンプト手法はどれか。
- Zero-shot プロンプト
- Few-shot プロンプト
- Chain of Thought
- ReAct
こたえを見る
正解: 2. Few-shot プロンプト
Few-shot プロンプトは数例を示して文脈から学ばせる手法です。Zero-shotは例示なし、Chain of Thoughtは推論過程を示させる手法、ReActは推論とツール利用を組み合わせる手法です。
この記事の関連書籍
Amazonアソシエイトリンクを含みます。他分野は おすすめ書籍ページ へ。
この記事について
G検定スタディが作成した教材です。運営について・記事の作り方
試験についてはこちらをご覧ください: JDLA G検定公式ページ