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メリーランド大学、OpenAI、スタンフォード大学、Microsoftなどの研究者らは、プロンプト技術の体系的な理解を提供することを目的に「プロンプトレポート」と命名した調査報告書を作成しました。
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参照論文情報
- タイトル：The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques
- 著者：Sander Schulhoff, Michael Ilie, Nishant Balepur, Konstantine Kahadze, Amanda Liu, Chenglei Si, Yinheng Li, Aayush Gupta, HyoJung Han, Sevien Schulhoff, Pranav Sandeep Dulepet, Saurav Vidyadhara, Dayeon Ki, Sweta Agrawal, Chau Pham, Gerson Kroiz, Feileen Li, Hudson Tao, Ashay Srivastava, Hevander Da Costa, Saloni Gupta, Megan L. Rogers, Inna Goncearenco, Giuseppe Sarli, Igor Galynker, Denis Peskoff, Marine Carpuat, Jules White, Shyamal Anadkat, Alexander Hoyle, Philip Resnik
- 所属：University of Maryland, OpenAI, Stanford, Microsoft, Vanderbilt, Princeton, Texas State University, Icahn School of Medicine, ASST Brianza, Mount Sinai Beth Israel, Instituto de Telecomunicações, University of Massachusetts Amherst
背景
生成AIの分野では、開発者もユーザーも、”プロンプティング”や”プロンプトエンジニアリング”を用いて生成AIとやり取りを行います。プロンプティングおよびプロンプトエンジニアリングは広く研究されている一方で、分野が新しいために用語の定義が矛盾していたり、体系的な理解が不足していたりします。そこでOpenAIなどの研究者らは、プロンプティング技術の分類法を作成し、プロンプトに関する構造化された理解を確立しようと試みています。
この調査報告書に含まれる内容は以下7つの大きなカテゴリーに分けられています。
- コアプロンプティング技術
テキストベースの基本的なプロンプティング技術 - 多言語技術
複数の言語のテキストデータに対するプロンプティング技術 - マルチモーダル技術
動画、音声などのマルチメディアを処理するためのプロンプティング技術 - エージェント
コアプロンプティング技術を使用することが多いエージェントシステム - 評価
プロンプトやエージェントの出力評価 - 安全性
プロンプティング全般で考慮すべき安全性の課題 - セキュリティ
プロンプティング全般で考慮すべきセキュリティ上の懸念事項
本記事ではまず、プロンプトとはそもそも何か？という問いを出発点に、体系的にプロンプトの用語や手法を見ていきます。なお、調査報告書は膨大であり本記事だけでは網羅しきれないため、シリーズ記事となります（完結済み）。
その2 マルチモーダルとエージェント
その3 プロンプトエンジニアリングのケーススタディ
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