プロンプトの質がAIの回答を左右する - genai @ ウィキ

30点のプロンプトに30点の答え、70点のプロンプトに70点の答え

大規模言語モデル（LLM）の進化により、私たちはこれまでになく高度な情報やアドバイスを得ることが可能になりました。しかし、その性能を最大限に引き出すためには、ユーザーがどのようなプロンプト（指示や質問）を入力するかが重要です。本記事では、「プロンプトの質と回答の質の関係性」について考察します。

LLMの性能は劣っていない

まず最初に明確にしておきたいのは、LLM自体の性能が低いわけではないという点です。多くのケースで、期待した答えが得られない原因は、モデルの能力不足ではなく、ユーザーが提供するプロンプトにあります。LLMは膨大なデータを学習しており、高度な理解力を持っていますが、それを引き出す鍵はユーザーの入力にあります。

{情報の網羅性が欠けていると正確な答えは得られない
}
ユーザーが入力する情報が不十分であったり、求める情報に結びつくだけの詳細や文脈が欠けていると、LLMは適切な回答を提供することが難しくなります。たとえば、漠然とした質問や不完全な情報では、モデルは正確な答えを推測するしかなく、その結果、期待外れの回答になることがあります。

プロンプトの精度が回答の精度を決定する

プロンプトの質を高めることで、LLMから得られる回答の精度も向上します。具体的な事例や詳細な情報、明確な質問を含めることで、モデルはユーザーの意図を正確に理解し、より的確な回答を生成します。これは「30点のプロンプトには30点の答え、70点のプロンプトには70点の答え」という表現で象徴されます。

具体性のあるプロンプト：詳細な条件や背景を提供することで、モデルはその情報をもとに精緻な回答を導き出します。
明確な目的の提示：何を知りたいのか、何を達成したいのかをはっきり示すことで、モデルの回答もそれに沿ったものになります。
適切な文脈の提供：関連する情報や前提条件を含めることで、モデルはより深い理解に基づいた答えを提供できます。

まとめ
LLMの性能を最大限に活用するためには、ユーザー自身がプロンプトの質を高める努力が必要です。入力する情報が豊富で精度が高ければ、それに応じてモデルから得られる回答も質が向上します。AIとのコミュニケーションを効果的に行うために、プロンプトの作成に工夫を凝らし、求める情報や結果に直結する入力を心がけましょう。