プロンプティングエンジニアリングにおける少数のショットプロンプティングの理解

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Jennie Rose

Published on 2024/4/30

少数のショットプロンプティングの紹介

プロンプティングエンジニアリングにおける少数のショットプロンプティングの魅力的な世界へようこそ！もしあなたが高度なタスクを少ない例で言語モデルに実行させる方法を考え込んでいるなら、正しい場所にいます。この記事は、少数のショットプロンプティングの仕組み、種類、実践例を理解し、効果的な実装方法を知るためのリソースとなることを目指しています。では、始めましょう！

少数のショットプロンプティングはどのように機能するのか

少数のショットプロンプティングとは？

少数のショットプロンプティングは、特に言語モデルとしての機械学習モデルに少ない例を提供し、特定のタスクの動作を案内する技術です。従来の機械学習手法では大量のトレーニングデータが必要でしたが、少数のショットプロンプティングではわずかな例でタスクを理解することができます。これはデータが限られている場合や迅速な結果が必要な場合に非常に便利です。

主要なコンポーネント:

• プロンプトテンプレート：これは例を保持する構造です。変数を挿入できる文字列であることが一般的です。
• 例：これはモデルをガイドする実際のデータポイントです。各例は入力変数をキー、対応するデータを値とする辞書です。

少数のショットプロンプティングの例

少数のショットプロンプティングの仕組みと種類について説明したので、いくつかの実践例を見てみましょう。これにより、このテクニックがさまざまなシナリオでどのように適用されるかをより明確に理解できます。

ムハマド・アリ vs アラン・チューリング：誰が長生きしたのか？

この例では、ムハマド・アリとアラン・チューリングの間で誰が長生きしたかを特定するために、少数のショットプロンプティングを中間ステップに使用します。

手順:

1. タスクの定義：最終目標は、ムハマド・アリとアラン・チューリングの間で誰が長生きしたかを見つけることです。

2. 中間ステップの特定：中間ステップでは、ムハマド・アリとアラン・チューリングの死亡時の年齢を見つけることが含まれます。

   intermediate_steps = [
     "ムハマド・アリの死亡時の年齢を見つける。",
     "アラン・チューリングの死亡時の年齢を見つける。"
   ]

3. モデルの実行：これらの中間ステップを少数のショット例としてモデルに提供します。

   examples = [
     {
       "question": "ムハマド・アリの死亡時の年齢は何歳でしたか？",
       "answer": "74"
     },
     {
       "question": "アラン・チューリングの死亡時の年齢は何歳でしたか？",
       "answer": "41"
     }
   ]

4. 結果の分析：回答に基づいて、ムハマド・アリの方がアラン・チューリングよりも長生きしたと結論付けることができます。

ジョージ・ワシントンの母方の祖父

ジョージ・ワシントンの母方の祖父について知りたいとします。これは中間ステップを含む少数のショットプロンプティングの完璧なタスクです。

手順:

1. タスクの定義：最終目標は、ジョージ・ワシントンの母方の祖父を特定することです。

2. 中間ステップの特定：最初に、ジョージ・ワシントンの母親を特定し、次に彼女の父を特定します。

   intermediate_steps = [
     "ジョージ・ワシントンの母親を特定する。",
     "彼女の父を特定する。"
   ]

3. モデルの実行：これらのステップを少数のショット例として提供します。

   examples = [
     {
       "question": "ジョージ・ワシントンの母親は誰ですか？",
       "answer": "メアリー・ボール・ワシントン"
     },
     {
       "question": "メアリー・ボール・ワシントンの父は誰ですか？",
       "answer": "ジョセフ・ボール"
     }
   ]

4. 結果の分析：モデルの回答に基づいて、ジョージ・ワシントンの母方の祖父はジョセフ・ボールであると結論付けることができます。

ゼロショット vs 少数のショットプロンプティング

ゼロショットプロンプティングは、モデルにいかなる例も提供せずにタスクを実行することです。モデルはプロンプトで指示された情報だけに頼ります。例えば、モデルにテキストを肯定的、中立、否定的な感情に分類させるように依頼すると、モデルは質問に基づいて分類を行います。

一方、少数のショットプロンプティングでは、モデルの動作をガイドする一連の例を提供します。これらの例は道順として機能し、モデルがタスクをよりよく理解するのに役立ちます。

少数のショットプロンプトの設定方法

1. 例のリストを作成する: 最初のステップは、モデルがガイドとして使用する例のリストを作成することです。各例は辞書である必要があります。例えば:

   examples = [
     {
       "question": "フランスの首都は何ですか？",

フューショットプロンプティングの導入

プロンプトエンジニアリングにおける最近のイノベーションの1つが、フューショットプロンプティングです。プロンプトエンジニアリングは、機械学習モデルに対して効果的なプロンプトを作成するためのプラクティスです。フューショットプロンプティングは、モデルに対してわずかな例を与えることで、新しいタスクを実行する能力や問題を解決する能力を向上させる方法です。

この記事では、フューショットプロンプティングの仕組み、種類、実際の適用例について説明します。フューショットプロンプティングを理解し、実装することで、言語モデルの能力を大幅に向上させることができます。

フューショットプロンプティングの仕組み

フューショットプロンプティングは、モデルに対してわずかな例を与えて、新しいタスクに対する理解と回答を向上させる方法です。以下のステップに従ってフューショットプロンプティングを実行することができます。

1. 例の提供：まず、モデルに対してフューショットプロンプティングを適用したいタスクに関する例を用意します。

   examples = [
     {
       "question": "フランスの首都はどこですか？",
       "answer": "パリ"
     },
     {
       "question": "2 + 2はいくつですか？",
       "answer": "4"
     }
   ]

2. 例のフォーマット：次に、これらの例をモデルが理解できる形式の文字列にフォーマットします。これには、PromptTemplateオブジェクトが使用されます。次のように行うことができます。

   from some_library import PromptTemplate
   example_prompt = PromptTemplate(input_variables=["question", "answer"], template="Question: {question}\nAnswer: {answer}")

3. 例をモデルに提供：最後に、フォーマットされた例をモデルに実際のプロンプトに追加して提供します。

   prompt = "Question: ドイツの首都はどこですか？"
   formatted_examples = example_prompt.format(examples)
   final_prompt = formatted_examples + prompt

これらのステップに従うことで、フューショットプロンプトを設定することができます。モデルは、例を使用して最終プロンプトの質問に対して理解し、回答するようになります。

フューショットプロンプティング：セルフアスクと検索

フューショットプロンプティングの中でも最も興味深いタイプは「セルフアスクと検索」メソッドです。この方法では、モデルが自身の問いに基づいて自己質問を行うように構成されます。これは、モデルが多くの情報を選別する必要のある複雑なクエリを扱う場合に特に役立ちます。

動作の仕組み:

1. モデルの構成：まず、モデルを自己質問を行うことができるように設定する必要があります。通常は、モデルが行える質問の種類を定義する初期のセットアップが含まれます。

   self_ask_config = {
     "types_of_questions": ["定義", "例", "説明"]
   }

2. フューショット例の提供：次に、モデルにガイドとなるフューショット例のセットを提供します。

   examples = [
     {
       "self_ask_type": "定義",
       "question": "光合成とは何ですか？",
       "answer": "緑色植物が太陽光を食料に変える過程"
     },
     {
       "self_ask_type": "例",
       "question": "再生可能エネルギーの例を挙げてください。",
       "answer": "太陽エネルギー"
     }
   ]

3. モデルの実行：最後に、これらの設定と例を用いてモデルを実行します。モデルは例と定義されたタイプに基づいて自己質問を行い、課題への理解を高めるお手伝いをします。

フューショットプロンプティングの中間ステップを使用した方法

もう1つの強力なフューショットプロンプティングのタイプは、中間ステップを使用して最終的な回答に到達する方法です。これは、論理的な推論や複数のステップが必要なタスクに特に役立ちます。

動作の仕組み:

1. タスクの定義：最終的なゴールや回答の内容を明確に定義します。例えば、2つの個人の間で誰がより長生きしたかを知りたい場合、最終的な目標はその人物を特定することです。

2. 中間ステップの特定：最終的な結論に到達するために必要なステップや質問をリストアップします。例えば、最初に2人の個人が亡くなった時の年齢を調べる必要があるかもしれません。

   intermediate_steps = [
     "ムハンマド・アリが亡くなった時の年齢を調べる。",
     "アラン・チューリングが亡くなった時の年齢を調べる。"
   ]

3. モデルの実行：これらの中間ステップをフューショットの例としてモデルに与えます。モデルはこれらのステップを使用して論理的に最終的な回答に到達します。

これらのフューショットプロンプティングのタイプを理解し、実装することで、言語モデルでさまざまな複雑なタスクに取り組むことができます。複雑な質問に答えるための手法や複数のステップを解決する手法など、フューショットプロンプティングは堅牢かつ柔軟な解決策を提供します。

よくある質問（FAQ）

ゼロショットプロンプティングとフューショットプロンプティングは何が違うのですか？

ゼロショットプロンプティングは、事前の例を使用せずにモデルにタスクを実行させることです。一方、フューショットプロンプティングは、モデルにガイドとなる例のセットを提供することで、モデルの挙動を制御します。

フューショットラーニングの例は何ですか？

フューショットラーニングの例としては、各品種に対してわずかな例を提供することで、モデルに異なる犬の品種を識別させることが挙げられます。

プロンプトエンジニアリングにおけるワンショットまたはフューショットラーニングとは何ですか？

ワンショットラーニングは、モデルの振る舞いをガイドする単一の例を提供することです。一方、フューショットラーニングは複数の例を提供します。どちらの手法もプロンプトエンジニアリングの一環であり、機械学習モデルに対する効果的なプロンプトの作成を目指します。

プロンプティングの3つのタイプは何ですか？

プロンプティングの3つの主要なタイプは、ゼロショットプロンプティング、ワンショットプロンプティング、フューショットプロンプティングです。それぞれに独自の利点と欠点があり、選択は具体的なタスクに依存します。

結論

フューショットプロンプティングは、プロンプトエンジニアリングにおける強力で多目的な技術です。単純なクエリや複雑な多段階のタスクに取り組む場合、フューショットプロンプティングは堅牢な解決策を提供します。その仕組み、種類、実践的な応用を理解することで、言語モデルの能力を飛躍的に向上させることができます。

さらなる洞察に富んだプロンプトエンジニアリングと機械学習の記事をお楽しみに。プロンプティングを楽しんでください！