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Prompt Engineering METHODS

プロンプトエンジニアリング個別手法

プロンプトエンジニアリングには、Zero Shot、Few Shot、Chain of Thoughtなどの様々な具体的な手法があります。これらの手法を以下説明します。

01: Zero Shot

プロンプトによって、モデルが事前に学習されたデータベースや知識ベースの外部知識を利用することなく、新しいタスクを実行することができる手法です。Zero Shotでは、モデルが自己学習を行い、プロンプトによって示されたタスクに対する応答を生成することができます。

02: Few Shot：

プロンプトによって、モデルが未知のタスクに対する学習データが少ない場合でも、高い精度で応答を生成することができる手法です。Few Shotでは、プロンプトによって学習データを示し、モデルがそのデータからパターンを抽出して、新しいタスクに対して応答を生成します。

03: Chain of Thought

プロンプトによって、モデルが過去の会話のコンテキストを考慮して応答を生成することができる手法です。Chain Thoughtでは、前の会話の文脈をプロンプトに入力し、モデルがその文脈を理解して応答を生成することができます。これにより、より自然な会話の流れを実現することができます。特に、数学の問題に適応すると、正解を回答しやすくなることがあります。

04: Prefix Tuning

プロンプトの前に特定のキーワードやフレーズを加え、そのキーワードに応じてモデルの出力を調整する手法です。例えば、キーワード「感謝」を加えることで、モデルがより礼儀正しい応答を生成することができます。

05: Prompt Design1

プロンプトの作成方法を最適化することで、モデルの性能を向上させる手法です。Prompt Designでは、プロンプトの長さ、単語の選択、文法構造などを最適化し、より効果的なプロンプトを作成します。さらに、アノテーションとの関連性を意識したプロンプトデザインを行うことで、より効果的なプロンプトを作成することができます。

05: Prompt Design2アノテーションとの連携

プロンプトの作成方法を最適化することで、モデルの性能を向上させる手法です。Prompt Designでは、プロンプトの長さ、単語の選択、文法構造などを最適化し、より効果的なプロンプトを作成します。さらに、アノテーションとの関連性を意識したプロンプトデザインを行うことで、より効果的なプロンプトを作成することができます。

05: Prompt Design3 アノテーションを意識したプロンプトづくり

プロンプトの作成方法を最適化することで、モデルの性能を向上させる手法です。Prompt Designでは、プロンプトの長さ、単語の選択、文法構造などを最適化し、より効果的なプロンプトを作成します。さらに、アノテーションとの関連性を意識したプロンプトデザインを行うことで、より効果的なプロンプトを作成することができます。

06: Template Based Generation

プロンプトによって、モデルが特定のテンプレートに従って応答を生成することができる手法です。Template Based Generationでは、プロンプトにテンプレートを示すキーワードを含め、そのテンプレートに従って文章を生成することができます。

07: Conditional Generation

プロンプトによって、モデルが特定の条件に基づいて応答を生成することができる手法です。Conditional Generationでは、プロンプトに条件を示すキーワードを加え、その条件に基づいて応答を生成することができます。

08: Controlled Generation

プロンプトによって、モデルが特定の要素を制御して文章を生成することができる手法です。Controlled Generationでは、プロンプトに制御する要素を示すキーワードを加え、例えば文体やトピックなどを制御して文章を生成することができます。

09: Response Generation

プロンプトによって、モデルが特定の応答を生成することができる手法です。Response Generationでは、プロンプトに応答を示すキーワードを加え、そのキーワードに応じた自然な応答を生成することができます。

10: Knowledge Grounded Generation

プロンプトによって、モデルが知識や情報に基づいて文章を生成することができる手法です。Knowledge Grounded Generationでは、プロンプトに知識や情報を示すキーワードを加え、その情報に基づいて文章を生成することができます。

11: Adversarial Prompting

プロンプトによって、モデルの性能を向上させるために、敵対的なプロンプトを使用する手法です。Adversarial Promptingでは、敵対的なプロンプトによってモデルを訓練し、より汎用的なモデルを実現することができます。

12: Progressive Prompting

プログレッシブ・プロンプティングは、プロンプトを段階的に展開し、モデルの学習を効率的に行う手法です。簡単なタスクから始め、徐々に難易度を上げることで、モデルはより効果的な学習ができ、高い性能を発揮します。

13: Active Prompting

アクティブ・プロンプティングは、モデルが自らプロンプトを生成し、学習を促す手法です。モデルは自分で問題を考え、解決策を提案し、そのプロセスを通じて新しい知識や技能を獲得します。

14: Context-aware Prompting

コンテキスト・アウェア・プロンプティングは、プロンプトが現在の状況や背景情報に適応する手法です。モデルは、入力データやユーザーの意図に応じて、適切なプロンプトを選択・生成することで、より適切な回答が得られます。

15: Hierarchical Prompting

階層的プロンプティングは、複数のプロンプトを組み合わせて、より高度なタスクを実行する手法です。モデルは、一連のプロンプトを経由して、段階的にタスクを解決することで、複雑な問題に対処できます。

16: Multimodal Prompting

マルチモーダル・プロンプティングは、テキストだけでなく、画像や音声など複数のモーダリティを組み合わせたプロンプトを使用する手法です。モデルは、異なる種類のデータを同時に処理し、より豊かな情報を提供することができます。

17: Cognitive Verifier Pattern

Cognitive Verifier Patternは、質問に対する回答を生成する際に、複数の追加の質問を生成し、その各々の回答を組み合わせて最終的な回答を導き出す手法です。

18： Question Refinement Pattern

質問の洗練パターン（Question Refinement Pattern）は、提出された質問の改善版をAIモデルが提案する手法です。これにより、初めての質問が不十分またはあいまいであった場合でも、より具体的かつ有益な回答を引き出すことができます。

19：Flipped Interaction Pattern

フリップド・インタラクション・パターンは、ユーザーがAIに質問をするのではなく、AIがユーザーに質問をするパターンです。ユーザーは「Xを達成するために私に質問をして欲しい」と指示を出し、AIはそのゴールに向けて必要な情報を集めるために質問をします。質問は特定の条件Yが満たされるまで、または特定のゴールが達成されるまで続けられます。

20：Game Play Pattern

ゲームプレイパターンは、AIモデルに対して特定のゲームを作成またはプレイするよう求めるプロンプトエンジニアリング手法です。ゲームのテーマと基本的なルールを提示することで、AIは対話形式のゲームを生成します。

21： Ask for Input Pattern

Ask for Input Patternは、AIモデルがユーザーからの具体的な入力を要求するための手法です。このパターンを用いると、モデルはより明確に指定されたタスクを遂行することが可能となります。プロンプトの形式は「Ask me for input X」となります。ここでの "X" は具体的な入力を指し、"質問"、"材料"、"目標" 、''情報"などと置き換えられます

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