プロンプトによってLLMのなかに仮想ニューラルネットワークが立ち上がり、毎回“別のAI”のように振る舞うことが示唆されています。そこから原則的にプロンプトエンジニアリングの4つのルールが導き出されました。
背景
プロンプトエンジニアリングはLLMの活用において広く実践されていますが、その設計に「絶対的な正解」はないのが現状です。そのため、勘や経験、直感に頼った試行錯誤が中心となる場合も少なくありません。
また、研究の世界では、プロンプトの作り方をめぐってさまざまな方法や理論が提案されてきました。論文などで提示された理論やプロンプト手法は、多くのユーザーに認知され、現場でも実際に試されています。しかし、手法が増えれば増えるほど、迷いやすくなってしまう問題もあります。
さらに、プロンプトのわずかな違いが、LLMの出力を大きく左右することも知られています。ほんの些細な表現の工夫が、性能や回答精度を劇的に向上させることもあれば、逆に低下や混乱を招くこともあります。
そのため、多くのユーザーにとって、プロンプト設計は興味深い反面、複雑でつかみどころがないテーマになっています。 こうした状況を踏まえ、研究者らは「プロンプトはなぜLLMの性能に影響を与えるのか」という根本的な問いに向き合いました。
どのように研究が進められ、どのような結論が得られたのかを以下で詳しく紹介します。
