大規模な言語モデルを使用したタスクをコーディングするための重要な高度なプロンプト エンジニアリング手法をいくつか紹介します。
1. コーディング関連のクエリのモデルの解釈を理解する: これには、プログラミングの概念を深く理解し、モデルが効果的に処理できる方法でそれらを明確に表現できることが含まれます。目標は、モデルの内部表現と注意メカニズムに合わせてプロンプトを作成することです。[1]
2. プロンプト チェーンとマルチターン プロンプト: 複雑なコーディング タスクを一連のプロンプトに分割し、1 つのプロンプトの出力を次のプロンプトの入力として使用します。これにより、モデルは段階的にタスクに取り組むことができます。[2][3]
3. 思考連鎖 (CoT) プロンプト: 問題を解決するための段階的な推論の例をモデルに提供し、独自の推論連鎖を生成するようにモデルを導きます。[4][5]これにより、複雑な推論タスクのパフォーマンスが大幅に向上することが示されています。
4. 自己一貫性プロンプティング: 複数の推論パスがサンプリングされ、最も自己一貫性のある答えが選択される CoT の拡張機能。これは、有効な解決策が複数あるオープンエンド型の問題に役立ちます。[4]
5. 自動プロンプト エンジニアリング (APE): プロンプト自体を最適化される「プログラム」として扱い、言語モデルを使用して候補プロンプトを生成および検索し、特定のタスクに最も効果的なプロンプトを見つける手法。 [5]
6. 関連するコンテキストと例の提供: プロンプトにドメイン固有の情報、コーディング スタイルのガイドライン、および入出力の例を含めることは、モデルをより正確で関連性の高いコード生成に導くのに役立ちます。[1][3]
重要なのは、プロンプトの設計、テスト、改良を繰り返し実験して、特定のコーディング タスクと言語モデルに最も効果的なプロンプトを見つけることです。注意深く迅速なエンジニアリングを行うことで、コーディング支援のための大規模な言語モデルの機能を大幅に強化できます。
[1] コーディング タスクの迅速なエンジニアリング - データ サイエンスに向けて[2] 高度なプロンプト エンジニアリング手法 - Mercity AI[3] 2024 年のプロンプト エンジニアリング: テクニック、用途、高度な... - Acorn[4] 高度なプロンプト エンジニアリング: これには何が関係しますか? - DataScientest.com[5] prompts-advanced-usage.md - GitHub
引用:[1] https://towardsdatascience.com/prompt-engineering-llms-coding-chatgpt-artificial-intelligence-c16620503e4e?gi=54ae68d69ee0
[2] https://www.mercity.ai/blog-post/advanced-prompt-engineering-techniques
[3] https://www.acorn.io/resources/learning-center/prompt-engineering
[4] https://datascientest.com/en/advanced-prompt-engineering-what-does-it-involve
[5] https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/guides/prompts-advanced-usage.md