Andrew Ng先生のプロンプトエンジニアリング授業メモ

皆さん大好きAndrew Ng先生のプロンプトエンジニアリングの授業を見たので、その内容をメモ書き程度にまとめてみました。

授業を見たい人は次のリンクの ChatGPT Prompt Engineering for Developersから御覧ください。

https://learn.deeplearning.ai/ 

プロンプティングの原則

• 原則1. 明確で具体的な指示を書く
  • 区切り文字を使って入力の明確な部分を示す。
    • 区切り文字例）”’, “””, <>, <tag></tag>, :
  • JSON, HTML等構造的な出力を求めることもできる。
    • 例）次のキーを持ったJSONフォーマットで出力してください: book_id, title, author, genre.
  • 条件が満たされているかどうかをモデルにチェックさせる
    • 例）文章が、Aについて書かれている場合は次のフォーマットで書き直してください。[フォーマット]。含まれない場合は、”Aについて関係ない文章です。”と出力してください。
  • タスクの例をいくつか提示する（Few-shot prompting）
    • 例）あなたのタスクは一貫したスタイルで答えることです。
      <Aさん> 〇〇◯
      <Bさん> ✕✕✕✕✕
      <Aさん> △△△△
• 原則2. モデルに “考える “時間を与える
  • タスク完了までの必要なステップを指定する
    • 例）次の順に処理をしてください。
      1 – ‘’’で区切られた文章を要約してください
      2 – 要約した文章をフランス語に翻訳してください
      3 – フランス語の要約中の名前をリストしてください

反復的なプロンプト開発

製品資料からマーケティング用の製品説明を生成について改善する例

• 問題1.  説明文が長い
  • 文字、単語、文の最大値の指示を追加（ただし、LLMでは厳格に文字数制限するのが難しい）
• 問題2. 誤った部分に焦点をあてた文章になっている
  • ユーザーを想定してそれに関連する部分に焦点を当てる指示を追加
• 問題3. 商品サイズに関する表がほしい
  • HTMLフォーマットで表を出力する指示を追加