私たちが持っている選択肢を考えると、世界には LLM が不足することはありません。率直に言って、これらのモデルは今まさにコモディティ化しており、その勢いは加速しています。たとえば、私の前回の記事「OpenAI GPT4o、Meta Llama 3.1B、Google Gemini 1.5 pro」を参照してください。LLM を搭載した ChatGPT や Perplexity などのアプリは、MS Word や Excel に似た日常的なツールになるでしょう。

したがって、働くプロフェッショナルにとって最も重要なのは、これらのモデルからどのように価値を引き出し、これらのアプリを最大限活用できるようにするかです。これは、すべての IT プロフェッショナルが習得する必要がある重要なテクニックです → 迅速なエンジニアリング. 

良いプロンプトとはどのようなものでしょうか? 

大規模言語モデル（LLM）の力を効果的に活用するには、良いプロンプトは明確で、具体的で、よく構造化されている必要があります。良いプロンプトを構成する重要な要素は次のとおりです。 

1. 明確さと特定性
   • 明確な指示: プロンプトでは、複数の解釈を避けるために、明確な指示を提供する必要があります。
   • 具体的な詳細: コンテキスト、望ましい結果、形式、スタイル、長さに関する詳細な情報を含めます。

2. 文脈と背景
   • 関連するコンテキストモデルがシナリオを理解するのに役立つ十分な背景情報を提供します。
   • 対象者仕様: 出力が関連性のあるものになるように、プロンプトを対象ユーザーに合わせて調整します。

3. 希望する出力形式
   • 例: 例を使用して、予想される出力形式を説明します。
   • 構造化フォーマット: 箇条書き、リスト、段落など、回答の構造を明確に定義します。

4. 反復的な改良
   • フィードバックメカニズム: モデルの応答に基づいて反復的な改善を可能にします。
   • 実験: さまざまなプロンプトのバリエーションをテストして、最も効果的なものを特定します。

5. 曖昧さを避ける
   • 正確な言語: 曖昧な説明や「曖昧な」説明の使用を最小限に抑えます。
   • 明示的な指示: 何をすべきか、何をすべきでないかを明確に述べます。

フレームワークがプロンプトを効果的にする方法

プロンプト エンジニアリング フレームワークは、より効果的なプロンプトを構築するのに役立つ構造を提供します。過去 2 年間で 40 を超えるプロンプト エンジニアリング フレームワークが開発されており、それを追跡するのは非常に困難です。基本的に、プロンプト エンジニアリング フレームワークを評価するには、その有効性、使いやすさ、反復的な改善機能、パフォーマンス メトリック、コミュニティ サポート、および適応性を評価する必要があります。

使いやすさ、出力パフォーマンス、ユースケース、迅速な再利用性に基づいて、次の 5 つのフレームワークをお勧めします。 

CRISPフレームワーク 

• コンテキスト: 詳細な背景を提供し、モデルがシナリオを理解するのに役立ちます。
• リクエスト: タスクを明確に指定し、モデルが何をすべきかを確実に把握できるようにします。
• 洞察: 追加情報を追加して、モデルの理解を深めます。
• スタイル: 応答のトーンと方法を定義し、対象読者に適したものにします。
• パラメータ: 長さや形式などの応答の境界を設定し、出力が特定の要件を満たすようにします。

ERAフレームワーク 

• 期待： 望ましい結果を概説し、モデルの明確な目標を示します。
• 役割： モデルの役割を指定して、その動作をガイドします。
• アクション： 特定のタスクを説明し、モデルが実行すべきアクションを認識できるようにします。

RTF フレームワーク 

• リクエスト： ユーザーの要求を明確に定義します。
• タスク： 実行するタスクを指定します。
• 形式： 回答の望ましい形式を概説し、明確さと構造を確保します。

思考連鎖（CoT）フレームワーク 

• ステップバイステップの推論: モデルが問題を段階的に考えるように促し、複雑な推論タスクの品質を向上させます。
• 反復プロセス: 改良とフィードバックを可能にし、時間の経過とともにモデルのパフォーマンスを向上させます。

LangGPT フレームワーク 

LangGPT は、NLP プロンプトをより構造化および再利用可能にする、構造化された再利用可能なプログラミング言語に触発されたプロンプト エンジニアリング フレームワークです。 

• テンプレートベース: テンプレート、変数、コマンドを使用して構造化されたプロンプトを作成し、高品質の出力を簡単に生成できるようにします。
• 二層構造： 再利用可能なモジュール式のプロンプトを可能にし、効率性と一貫性を向上させます。
• コミュニティサポート: 共有テンプレートとリソースを提供し、コラボレーションと継続的な改善を促進します。

基本モジュールには次の要素が含まれます。

これは中国を拠点とするコミュニティによって作成され、他の迅速なエンジニアリングフレームワークと比較して、LLMがタスクを実行するためのガイドとして優れたパフォーマンスを発揮しています。

各フレームワークの長所と短所をシナリオとともに紹介

各フレームワークには長所と短所があり、タスクの複雑さ、目的、ユーザーのフレームワークへの習熟度に応じて選択する必要があります。ここでは、これらのフレームワークの長所と短所を強調した例を示します。 

SaaS 製品の Web サイトを最適化するための SEO プランを生成します。

ChatGPTに基づくこれらのプロンプトの出力を見つけることができます。 ここ. 

各フレームワークの理想的な使用例。 

ユースケースもフレームワークの選択に大きな役割を果たします。次の表は、さまざまな分野を分類し、それぞれの強みと特性に基づいて、各カテゴリに最も適したプロンプト エンジニアリング フレームワークを示しています。

結論 

プロンプト エンジニアリング フレームワークの進化は、AI 言語モデルとそのアプリケーションの急速な進歩を反映しています。当初、プロンプト エンジニアリングは単純な命令ベースのアプローチに重点を置いていましたが、その後、AI の可能性を最大限に引き出すより洗練されたフレームワークへと発展しました。

• クリスプ: ライティング、財務、マーケティング、法務など、詳細なコンテキストと包括的な応答を必要とするタスクに最適です。
• CoT: 段階的なアプローチを提供し、複雑なプロセスの明確さを高めます。
• 時代： シンプルでわかりやすい出力を提供し、迅速で直接的なタスクに適しています。
• RTF: 簡潔で構造化された出力に効果的で、ソーシャル メディア コンテンツに適しています。
• 言語GPT: 高度に構造化され、カスタマイズ可能なため、一貫性と再利用性が求められるデザイン、SEO、コーディング タスクに最適です。

そうは言っても、自動化への傾向にもかかわらず、特定の業界向けに AI アプリケーションをカスタマイズし、コンプライアンスと安全性を確保するには、人間の専門知識が依然として重要です。

ボーナス： 以下は、CRISP を使用してこの記事のタイトルを作成するために使用したプロンプトです。このフレームワークを今すぐ使用することをお勧めします。

コンテクスト: あなたは技術ライター兼 SEO エキスパートであり、プロンプト エンジニアリング フレームワークに関する専門家の見解を示す記事を執筆しています。

リクエスト: 記事のタイトルを SEO に最適化されたものに構成します。Google キーワード プランナー、Ahrefs、SEMrush を使用して、上位 5 つのキーワードを特定してください。

洞察力: この記事は、プロンプト エンジニアリングについてある程度理解している IT プロフェッショナルを対象としています。LinkedIn の投稿やニュースレターに使用されます。

スタイル: 魅力的。

パラメータ: タイトルは短く、キャッチーで、行動を促すものでなければなりません。

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参考文献

1. 防御率: https://easyaibeginner.com
2. クリスプ: https://promptengineering.org/the-crisp-method-a-dynamic-framework-for-advanced-ai-reasoning-and-decision-making/
3. COT 学習の促進: https://learnprompting.org/docs/intermediate/chain_of_thought
4. 言語GPT: https://www.langgpt.ai/ 
5. さまざまなプロンプトフレームワークをマスターするためのガイド