コース: プロンプトエンジニアリング基本講座
Few-shot Promptingとは
みなさんは業務で生成 AI を活用する時、 一度の質問で 最適な出力が得られず、 何度も質問を繰り返すことはありませんか。 このレッスンでは、 より少ない質問回数で 最適な出力を得られる プロンプトテクニックを説明していきます。 具体的には前回説明した 前提など指定せず、 直接ひとつのプロンプトで タスクを実行させる ０ショットプロンプティングの応用で n ショットプロンプティングについて 説明していきます。 まず０ショットプロンプティングについて おさらいします。 ０ショットプロンプティングは 一度の質問で タスクを実行させる方法です。 このように一度の入力で 例文や背景を指定しない分、 工数が短いというメリットがありました。 ただ一度の質問で 例文や背景がない分、 適切な出力が得られるまで 時間がかかってしまう ということもあります。 次の質問で解説します。 平日に働いている社会人が 日曜日の気分を聞いたとします。 こちら、例文や背景などが 入力されていないので、 適切な出力は得られませんでした。 次はひとつ例文を提示して、 再度質問をしてみます。 このように ひとつ例文として 質問と回答を入力することによって 適切な出力を得られることができます。 実際に実行してみます。 適切な出力が得られました。 このようにあらかじめひとつの 回答例を提示して、 新たな質問をすることを ワンショットプロンプティング と呼びます。 さらに２つ以上の回答例を提示して、 新たな質問をすることを n ショットプロンプティングと呼びます。 こちらは提示する解答例の数が増える。 つまり n の数が多ければ多いほど 実行されるタスクの精度は 上がっていきます。 実際に実行していきます。 次はこちらの命令を実行していきます。 以下の感情に適切な状態を与えてください。 という命令です。 それぞれ感情、 例えば「楽しい」に対しては 状態は「ポジティブ」 感情「悲しい」に対して 状態は「ネガティブ」 といった形で４つほど 例を与えています。 で今回「虚しい」に対しての 状態というものを 出力してもらいます。 このように n ショットプロンプティングを 活用することによって、 人工知能は感情を理解することは できませんが、 n プロンプティングによって 擬似的に感情を理解させることが可能です。 今回は n ショットプロンプティング について説明しました。 こちらは工数が短いという メリットがある反面、 適切な出力が得られないという場合も 多いです。 ただ n ショットプロンプティングのように ２つ以上の解答例を提示して、 新たな質問をすることによって 少し入力する工数は 増えてはしまいますが、 より少ない質問回数で 精度の高い出力を得られることが可能です。 解答例の数が多ければ多いほど 実行されるタスクの精度は 上がっていきます。 実際にご自身の実業務でも 活用される際は、 解答例をできるだけ増やして、 タスクを実行してみてください。
コースをダウンロードして学習しましょう。
ラーニングコースをダウンロードしてオフラインで視聴しましょう。ダウンロードしたコースはLinkedInラーニングのモバイルアプリ (iOSまたはAndroid) で視聴できます。