『プロンプトレポート』OpenAIなどが作成した調査報告書 〜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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本記事は、メリーランド大学やOpenAI、スタンフォード大学、Microsoftなどの研究者らが作成した調査論文『プロンプトレポート』の紹介記事シリーズの3記事目です。

その1 重要な用語と各種プロンプト手法

その2 マルチモーダルとエージェント


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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

はじめに

LLMのプロンプティングに関する包括的な調査論文の要点を3回に分けて紹介しています。

1記事目では、プロンプティングの基本的な概念や用語、歴史的な発展について説明し、体系的なレビュープロセスを通じた58のテキストベースのプロンプティング手法を紹介しました。

2記事目では、英語以外の言語でのプロンプティングや、画像、音声、動画などのマルチモーダルなプロンプティングの手法について解説しました。また、外部ツールを利用するエージェントシステムや、LLMを評価者として活用する手法など、プロンプティングの応用的な発展についても触れました。

そしてこの3記事目では、プロンプティングに関連するセキュリティやアライメントの課題について扱っていきます。
さらに、プロンプティング手法のベンチマーク評価や、実際のユースケースへの適用事例についても紹介し、LLMを実社会で活用する上で何が重要かを多角的に論じていきます。
特に、熟練のプロンプトエンジニアによるプロンプトエンジニアリング実践の流れは必見です。

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