整理したもの
この論文で紹介されている26の原則は、大規模言語モデルへのプロンプトの質を改善するためのガイドラインとして設計されています。以下にそれぞれの原則を具体的に説明します：
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プロンプトの構造と明確さ：
- 聴衆をプロンプトに統合する（例：専門家向け、5歳の子供向けなど）
- 肯定的な指示を使い、否定的な言葉を避ける
- ステップバイステップで考えるよう指示する
- プロンプトの最後に期待する出力の始まりを結びつける
- デリミターを使用する
- 「###Instruction###」から始め、必要に応じて「###Example###」または「###Question###」を続ける
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具体性と情報：
- 例を使ったプロンプト（数ショットプロンプト）を実装する
- より深い理解が必要な場合には、簡素化した言語で説明を求める
- バイアスやステレオタイプに依存しないことを保証するフレーズを追加
- 特定の単語やフレーズを使ってテキストを開始または続行する
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ユーザーとの相互作用とエンゲージメント：
- モデルにユーザーから正確な詳細や要件を引き出させる
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コンテンツと言語スタイル：
- ユーザーから送信された段落を改訂する際に、オリジナルのスタイルを維持
- 「あなたの任務は」と「あなたは必ず」というフレーズを取り入れる
- モデルに役割を割り当てる
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複雑なタスクとコーディングプロンプト：
- 複雑なタスクをインタラクティブな会話でより単純なプロンプトのシーケンスに分解する
- 複数のファイルにまたがるコーディングプロンプトがある場合は、指定されたファイルを自動的に作成または変更するスクリプトを生成する
これらの原則は、より効果的なプロンプトを設計し、言語モデルからの応答の質を向上させるために役立つように構成されています。各原則は、特定のシナリオや状況において言語モデルをどのように誘導するかに焦点を当てています。
原文
- 丁寧語は不要: 「お願いします」「ありがとう」などの丁寧語を省き、本題に入ります。
- 対象者を明示: プロンプトに「対象者は専門家です」などと明記します。
- 複雑なタスクを、対話形式でシンプルなプロンプトに分割する
- 肯定的な表現を使用: 「〜しないでください」ではなく「〜してください」と肯定的に指示します。
- 分かりやすい説明を要求: 「シンプルな言葉で説明してください」「初心者向けに説明してください」などのプロンプトを使います。
- チップを提示: 「より良い解決策にはチップ$xxxを支払います」と明記します。
- 例示付きプロンプト(few-shot prompting)を使用する。
- プロンプトのフォーマット: 「###指示###」「###例###」「###質問###」の順に記載し、内容はそれに続けます。
- 「あなたのタスクは」「あなたは必ず〜しなければなりません」などの表現を使います。
- 「ペナルティがあります」と明記する。
- 「自然で人間らしい方法で質問に答えてください」と明記する。
- 「ステップバイステップで考えてください」などの先導語を使います。
- 「答えに偏見やステレオタイプを含めないでください」と明記します。
- モデルに質問させ、十分な情報を得るまで対話を続けさせる。
- 特定のトピックを教えてもらい、理解度テストを行います。
- モデルに役割を割り当てます。
- 区切り文字を使用する。
- 特定の単語やフレーズをプロンプト内で複数回繰り返します。
- Chain-of-thought(CoT)とfew-shotプロンプトを組み合わせる。
- 出力プライマーを使用: プロンプトの最後に望ましい出力の始まりを含めます。
- 詳細なエッセイ等を書く際は、「必要な情報を全て含めて詳しく書いてください」と明記します。
- 文章のスタイルを変えずに修正する際は、「文法と語彙のみ改善し、元のスタイルを維持してください」と明記します。
- 複数のファイルにまたがるコードを生成する際は、「コードを自動的に適切なファイルに挿入するスクリプトを生成してください」と明記します。
- 特定の語句を使って文章を続ける際は、「提供された語句に基づいて文章を完成させ、一貫性を保ってください」と明記します。
- コンテンツ生成に必要な要件をキーワード、規則、ヒント、指示の形で明確に示します。
- 提供されたサンプルと同様のテキストを書く際は、「提供された段落と同じ言語を使ってください」と明記します。