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▼目次
00:00 この動画で説明する内容
01:09 「論文で効果が証明されたプロンプトテクニック」
01:47 フューショット＜Few-shot＞
05:54 思考の連鎖＜Chain of Thought＞
10:29 自己整合性＜Self-Consistency＞
12:42 思考の木＜Tree of Thought＞
16:11 生成AIは自分で考える力を手に入れた
17:28 この動画のまとめ
17:54 キノクエストなら生成AI活用について幅広く学習ができます！
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▼動画で話している内容
プロンプトエンジニアリング超入門の最終回です。 この動画では、論文で証明されたプロエンジニアリングのテクニックについて学びます。 この動画では次のような疑問を解消します。
・効果的に生成AIの性能を引き出すプロンプトテクニックは何？ ・論文で証明されたテクニックを学ぶメリットは？ ・論文で証明されたテクニックを具体的にどのように実現するの？
「フューショット」「思考の連鎖」「自己整合性」「思考の木」という4つのプロンプトテクニックをご紹介します。 今までの動画と重複する内容もありますが、これらのテクニックを学ぶことで、生成AIの理解が深まり、応用力が高まります。 復習のためにも、生成AIの教養のためにも学習するとよいでしょう。
論文で効果が証明されたプロンプトテクニックを学ぼう
プロンプトエンジニアリング超入門のレッスンはこれで最後です。 最後のセクションでは、「論文で効果が証明されたプロンプトテクニック」についてお話をします。 ご紹介するのは以下の4つです。
1つめ、フューショット（Few-shot） 2つめ、思考の連鎖（Chain of Thought） 3つめ、自己整合性（Self-Consistency） 4つめ、思考の木（Tree of Thought）
なお、最近の生成AIはますます賢くなってきているため、これらのテクニックが不要になりつつあります。 しかし、これらのテクニックを知っておくことは、生成AIの理解にもつながります。 基本を知っておくと、応用が効くようになるケースがあります。 生成AIの教養のためにも、ぜひこれらのテクニックについても覚えてください。 これから、それぞれのテクニックについて詳しく説明していきます。 ぜひ最後までお付き合いください。
フューショット（Few-shot）
まず最初に、Few-shotについて説明をします。 Fewとは少数という意味ですよね。 「shot」とは、機械学習やAIの文脈において「試行」や「例」を意味します。 つまり、少数の例を与えて生成AIにタスクを依頼するという方法です。 いくつかの手本を見せることで、生成AIは、より精度の高い結果を出してくれます。
Few-shotは、以前の動画「具体的な例を挙げる」のセクションで解説した内容です。
具体例をみてみましょう。 他のセクションでも紹介しましたが 「挑戦とは何ですか？」と質問を、例を与えて生成してもらいましょう。
質問例: 「成長とは何ですか？」
回答例: 「成長とは、経験を積み重ねて自己を高めることです。つまり、小さな流れがやがて大河となるように、少しずつ自分を広げていくことです。」
質問例: 「努力とは何ですか？」
回答例: 「努力とは、困難を乗り越えようとする継続的な取り組みです。石に滴る一滴の水が、やがて硬い岩に穴を開けるように、小さな行動が大きな成果を生むものです。」
新しい質問: 「挑戦とは何ですか？」
このように、例をいくつか与えると、より精度の高い結果を出してくれます。 1つだけ例を与えて、生成AIにタスクを依頼するという方法のことをone-shotといいます。
（続く）
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