本記事ではプロンプトを探求することの意義を論じた研究を紹介します。

研究者らは、プロンプトの工夫は小手先の技術ではなく、モデルの力を引き出す大切な取り組みであると論じています。
実際の研究事例を交えながら、プロンプト探究の意義と注意点が整理されています。

背景

LLMを使いこなすうえで、プロンプトを工夫してモデルに考えさせたり動かしたりする作業は欠かせないプロセスになっています。

文章で問いかけるだけで多様なタスクをこなせますが、その仕組みが理解されないまま使われることが多く、有効なプロンプト手法も「裏付けのない小技」のような扱いを受けることもしばしばあります。

基本的に、LLMは”設計図通りに動く機械”ではなく、膨大な学習の上に成り立つ複雑な存在です。そのため、プロンプトを使ってLLMの振る舞いを引き出すことは、裏技などではなく「どう動くのかを探る実験」のような意味を持つ作業です。

にもかかわらず、プロンプト実験は軽視されることがあります。モデルの中身を細かく分解して調べる実験と比べて浅いと考えられがちです。

しかし実際には、どんな問いかけをすればどのように応答するのかを観察することは本質的に重要なプロセスです。モデルが何をできるのかを知るうえで大きな手がかりになるためです。

ただし、今まで行われてきた取り組みは、使い方を試行錯誤する行為が多いのも事実です。本来は、モデルへの問いかけを変えながら結果を観察し、モデルの可能性や限界を確かめる科学的な探究の手段として活かすことができます。

今改めて、プロンプトの探求を、モデルを深く理解するための科学として正しく位置づけることが重要です。本記事では、プロンプトを科学と捉えるための視点を整理します。