GPT-4 プロンプトエンジニアリング: はじめるには
GPT-4 という OpenAI の最新の言語モデルは、テック界に大きな影響を与えています。これはただのアップグレードではありません。多くの面でゲームチェンジャーとなっています。しかし、この最先端の技術を最大限に活用するにはどうすればよいのでしょうか？その答えは、「プロンプトエンジニアリング」を理解することにあります。
この包括的なガイドでは、GPT-4 プロンプトエンジニアリングの神秘的な世界を紐解いていきます。GPT-4 の基礎から応用的なプロンプト技術によるパフォーマンスの調整まで、この記事ではすべてをカバーします。
セクション 1: GPT-4 の詳細について
GPT-4 の機能について
GPT-4 または Generative Pre-trained Transformer 4 は、OpenAI が開発した強力な言語モデルです。様々な専門的な評価基準や学術的なベンチマークにおいて、人間並みのパフォーマンスを達成しています。ざっくり言えば、これはコードの書き方から複雑な問いに答えるまで様々なタスクをこなす、超スマートなアシスタントのようなものです。
- 印象的なベンチマークスコア: GPT-4 は、模擬弁護士試験でトップ 10% に入るスコアを記録しました。また、MMLU（Multi-Modal Language Understanding）や HellaSwag といった困難なベンチマークでも優れたパフォーマンスを示しています。
- 事実性と制御性: OpenAI は、敵対的なテストプログラムや ChatGPT からの教訓を取り入れており、GPT-4 はユーザーの入力に合わせてより正確で信頼性の高い情報を生成するようになりました。
GPT-4 の新機能
プロンプトエンジニアリングに入る前に、GPT-4 が従来のモデルとどこが違うのかを理解することが重要です。
- 敵対的な学習: OpenAI は敵対的なテストを使用して、モデルの事実性と信頼性を向上させました。
- 限定的な幻覚: GPT-4 は完全にエラーなしとは言えませんが、以前のバージョンに比べて幻想が少なく、論理的なミスも少ない傾向があります。
GPT-4 のビジョン機能
GPT-4 は公開されていない画像入力の機能をまだ提供していませんが、将来の拡張に備えるように設計されています。現時点では、テキストベースのタスクにおいて、GPT-3.5 よりも信頼性と創造性に優れています。
- テキストから画像への拡張: 直接の画像入力がなくても、GPT-4 はフューショットやチェーンオブソートのプロンプト技術を使用して、画像関連のタスクを処理することができます。
例: 以下のように GPT-4 に指示して、画像関連情報のステップバイステップの分析を行わせることができます。
(prompt) "ジョージアと西アジアの平均毎日の肉消費量の合計は何ですか？回答を提供する前に、ステップバイステップの説明をしてください。
GPT-4 は、参照した画像やチャートに基づいて詳細なステップバイステップの計算を提供します。
これは氷山の一角です。本当の魔法は、次のセクションで探求する GPT-4 プロンプトエンジニアリングのスキルを習得するときに起こります。
セクション 2: GPT-4 を使ったプロンプトエンジニアリングのマスタリング
基本プロンプトから始める
プロンプトエンジニアリングの技術は、シンプルで効果的なプロンプトの作り方を理解することから始まります。たった一つの変更で結果が大きく変わることに驚くかもしれません。たとえば、「ジョークを教えて」というプロンプトは一般的なジョークを得るかもしれませんが、「量子物理学に関するジョークを教えて」という質問は、AI の知識ベースを特定のテーマに絞るため、より的確な応答を出すことができます。
-
反復的な改善: 一般的なプロンプトから始めて、段階的な調整を行うことで、望む正確な出力に絞り込むことができます。
-
プロンプトの感度: GPT-4 はプロンプトの表現に敏感であり、小さい変更でもより緻密な回答を生成することができます。
例: プログラミングのアドバイスを得たい場合、最初のプロンプトは以下のようになるかもしれません。
(prompt) "プログラミングのアドバイスを教えてください。"
これを以下のように改善することができます。
(prompt) "データ分析のための高度な Python プログラミングアドバイスを教えてください。"
特定のニーズに合わせて GPT-4 を制御する
システムメッセージは、GPT-4 を特定のフォーマットでの出力をするように制御するために重要な役割を果たします。これにより、生成されたテキストの構造を JSON、XML、あるいは他のカスタムフォーマットで制御することができます。
-
システムメッセージ: ユーザーのプロンプトの前に含める特別なメッセージで、モデルを所望のフォーマットに指示することができます。
-
データサンプリング: システムメッセージを利用することで、データのサンプリングや他のシステムとの統合が容易に行えます。
例: JSON 形式でのヒントのリストを生成するには、次のようにすることができます。
(prompt) "SYSTEM: あなたは AI モデルであり、JSON フォーマットで出力する必要があります。" (prompt) "USER: 効果的なプロンプトエンジニアリングのための 5 つのヒントを提供してください。"
応用的なプロンプトエンジニアリング技術の探求
プロンプトエンジニアリングをさらに掘り下げる際には、コンテキストによる学習やチェーンオブソートに代表されるテクニックが重要です。
-
コンテキストによる学習: GPT-4 は会話の文脈から学習することができるため、将来の応答をガイドする例を提供することができます。
-
チェーンオブソートのプロンプト: 複雑な論理や計算の流れをモデルにガイドするために、複数のプロンプトを連続して発行します。
例: 複雑な数学の問題を解決するために、GPT-4 のガイドとして次のようにできます：
"関数 f(x) = x^2 の曲線の下の面積を x=0 から x=2 まで計算してください。" "これを行うために、積分を使用します。関数 f(x) = x^2 の積分は F(x) = x^3/3 です。この情報を使用して面積を計算してください。"
これらの技術をマスターすることで、GPT-4にタスクを実行するだけでなく、ほぼ共同パイロットのように、目指す正確な目的地に向かって導くことができます。
セクション3：GPT-4の強みと弱点
GPT-4の正確性はどれくらいですか？
正確性は、GPT-4の能力を評価する上で最も重要な要素の一つです。TruthfulQAベンチマークのデータによると、GPT-4はGPT-3.5に比べて事実性が5%向上しています。ただし、この正確性はプロンプトエンジニアリングによってさらに磨かれることを念頭に置くことが重要です。
-
TruthfulQAベンチマーク: このベンチマークによると、GPT-4は事実の正確性において前任者に比べて明らかな優位性を持っています。
-
プロンプトの改善: 適切に設計されたプロンプトは、不正確や不完全な回答の問題を緩和することができます。
例: モデルの正確性を評価するために、次のようなプロンプトを使用することができます。
(prompt) "様々な大気圧下での水の沸点に関する事実情報を提供してください。"
GPT-4をより信頼性のあるものにする方法
GPT-4の信頼性を向上させるためには、徹底した実験と様々なプロンプトエンジニアリングの技術の創造的な使用が必要です。
-
実験戦略: これには、few-shot、zero-shot、chain-of-thoughtのプロンプトの組み合わせを使用して、各条件下での性能を理解することが含まれます。
-
技術の組み合わせ: 異なる技術を相互に組み合わせることで、より正確で信頼性の高い結果が得られることがあります。
結論
AIと言語モデルの景色は、GPT-4の登場によって劇的に変わりました。プロンプトエンジニアリングなどの技術を通じて、GPT-4をさまざまな特殊なタスクに合わせることができるようになりました。それによって、GPT-4は単なる何でも屋ではなく、多くの分野での優れた成果を達成しています。プロフェッショナルなベンチマークの成功、個別の出力を目指すためのモデルの調整、およびビジョンにおける将来の可能性に備えることなど、AIの分野での偉大な成果としてGPT-4が存在しています。
GPTのプロンプトエンジニアリングとは何ですか？
プロンプトエンジニアリングとは、特定のニーズや基準を満たすために、GPTモデルの出力を導くための効果的なクエリや文を作成するプロセスです。
GPH-4のプロンプト技術は何ですか？
GPT-4のプロンプト技術には、基本的なプロンプト、システムメッセージの誘導、文脈に基づいた学習、および連想思考のプロンプトが含まれます。
GPT-4にプロンプトするにはどうすればよいですか？
GPT-4にプロンプトするには、テキストのクエリや文を入力し、テキストの出力を受け取ります。プロンプトを繰り返し改善し、より専門的な出力のためにシステムメッセージを使用することができます。
エンジニアリングにChatGPTをどのように使用しますか？
専門的なプロンプトとシステムメッセージを使用して、ChatGPTはコードスニペット、データセットなどのエンジニアリングタスクに使用することができます。
