AIF / ドメイン3 基盤モデルの応用

重要な内容

プロンプトエンジニアリング

は、モデルへの入力を工夫して出力の質を上げる方法です。 学習を伴わないため最も安く速く試せる手段で、AIF-C01では最初に検討すべき方法として問われます。

概要

は、モデルへ渡す入力全体です。 良いプロンプトは、次の要素を明確に含みます。

概要の図 プロンプト 指示 何をしてほしいか 文脈 前提や参考情報 例 望ましい入出力の見本 出力形式 形と長さの指定 制約 してはいけないこと
要素内容
指示実行してほしい作業を明確に書きます。
文脈前提、対象読者、参考資料を与えます。
例望ましい出力の見本を示します。
出力形式箇条書き、表、などの形と長さを指定します。
制約触れてはいけない内容や禁止事項を書きます。

主要技術

①代表的な手法 ⚠️ 頻出

手法内容向く場面
例を示さず指示だけを与えます。一般的で単純な作業
ワンショット例を1つ示します。出力形式を軽く示したい場合
(少数ショット)例を複数示します。分類の基準や独自の書式を伝えたい場合
(chain-of-thought)段階的に考える手順を促します。計算や多段のが必要な場合
テンプレート変数を埋める定型の型を用意します。同じ処理を大量に繰り返す場合

⚠️ 頻出: 「出力の形式が安定しない」ときはフューショットで例を示します。「複雑な推論を間違える」ときは思考連鎖を促します。

Point
  • zero-shot / one-shot / few-shot の shot は「試行、一発」 の意味で、示す例の数を表します。
  • chain-of-thought = 思考の連鎖、途中の考えを書かせてから答えを出させる手法です。
  • 和訳

②プロンプト作成のこつ

こつ理由
具体的に書く曖昧な指示は解釈の幅を生みます。
簡潔に書く冗長な文は焦点をぼやけさせ、費用も増やします。
否定形より肯定形「〜しない」より「〜する」と書くほうが伝わります。
出力形式を明示する後続処理で扱いやすくなります。
役割を与える想定読者や立場を指定すると文体が安定します。
区切りを使う指示と資料を記号で分けて混同を防ぎます。
分からない場合の指示を書く根拠がないときの振る舞いを決めます。

⚠️ 頻出: 「資料に根拠がない場合は分からないと答える」と明示することは、対策として有効です。

③ネガティブプロンプト

出力に含めたくない要素を指定する書き方です。 画像生成では特に有効で、望まない要素を避けるために使います。

④反復と評価

は一度で完成しません。 代表的な入力を集めた評価用のデータを用意し、変更するたびに結果を比べます。

進め方内容
評価セットの用意実際の入力とその望ましい出力を集めます。
変更の比較変更前と後で出力を並べて確認します。
版の管理使ったプロンプトを記録します。で、プロンプトの保存、比較、バージョン管理ができます。

⑤モデルの潜在空間とプロンプトの限界

は、事前トレーニングで学んだ知識とパターンを、内部の表現 (潜在空間) として持っています。 は、この潜在空間の中から目的に合う知識や書き方を引き出す手がかりです。

状況プロンプトで改善できるか
モデルが知っている知識を、目的の形や観点で出させたい指示、文脈、例を工夫して改善できます。
学習の後に生まれた情報や社内だけの情報を答えさせたい潜在空間にない知識は引き出せません。などで情報を渡します。

⚠️ 頻出: 言い回しや例をいくら工夫しても、モデルが学んでいない事実は出せません。知識が足りないのか、引き出し方が悪いのかを切り分けます。

⑥ガードレールとの関係

での指示は守られないことがあります。 禁止事項の強制はプロンプトだけに頼らず、のような仕組みで検査します。

⚠️ 頻出: 「プロンプトに書いたのに守られない」場面では、による強制を追加します。

試験対策

①判断マトリクス

問題文のキーワード選ぶ手法
出力の書式を揃えたいと出力形式の明示
多段の計算やを正しくさせたい
同じ処理を大量に繰り返したいテンプレート
例を用意する余裕がない
望まない要素を避けたい
禁止事項を確実に守らせたい
費用を下げたいプロンプトの簡潔化と出力長の制限

②よくある誤答

  • 出力の質を上げる第一手にを選ぶこと。まずを見直します。
  • 例を多く入れれば必ず良くなると考えること。トークンが増えて費用と遅延も増えます。
  • プロンプトの指示だけで安全性を担保できると考えること。が必要です。

参考文献

  1. ※1出題比率: AWS 公式の試験ガイドに記載された、採点対象の設問のうちその分野が占める割合です。

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