「Prompt Engineering Is Not a Thing」はありません

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大規模な言語モデル、例えばOpenAIのGPTシリーズの台頭によって、自然言語処理の能力が全く新たなレベルに引き上げられました。これらのモデルを試してみるうちに、プロンプトの品質が結果に大きな違いをもたらすことに気づく人がいます。そして、それを「プロンプトエンジニアリング」と呼ぶ人もいます。はっきり言っておきますが、それは存在しません。最善の場合、それは「プロンプトの試行錯誤」です。

「プロンプトエンジニアリング」という考え方は、入力プロンプトを微調整して完璧にすることによって、言語モデルから望ましい応答を得ることができるという信念に基づいています。これは、複雑な統計的テキストモデルであるLLMの入力と出力の間に決定論的な関係があると仮定していますが、実際にはプロンプトを変更した結果を確実に予測することは不可能です。実際、ニューラルネットワークの予測不可能性は、人間の監視なしに動作する能力を制限する要素の一つです。

制御の幻想

プロンプトエンジニアリングのアイデアは、入力プロンプトを慎重に作成することで、言語モデルから望ましい応答を得ることができるという信念に依存しています。これは、大規模な言語モデルが微細な変更に敏感であり、カオス理論のバタフライ効果と比較されることが多いことを示しています。バタフライ効果は、初期条件のわずかな変化がダイナミックなシステムで大きく異なる結果をもたらすことを示しています。言語モデルの文脈では、一つの単語や句読点の変更が大きく異なる応答を引き起こすため、特定の結果に対して最適なプロンプトの変更点を特定することは困難です。

言語モデルにおけるバタフライ効果

大規模な言語モデルは、入力プロンプトのわずかな変更に対して非常に敏感であるため、「バタフライ効果」と呼ばれる要素がプロンプトエンジニアリングの概念を崩壊させています。バタフライ効果は、小さな初期条件の変化が動的なシステムで大きく異なる結果を引き起こすことを示しています。言語モデルの文脈では、単語や句読点の一つを変更するだけでも、大きく異なる応答が生じるため、特定の結果を引き出すための最適なプロンプトの変更点を特定することは困難です。

バイアスと変動の役割

GPTシリーズなどの言語モデルは、膨大な量の人間によって生成されたテキストデータで訓練されています。その結果、これらのモデルは、訓練データに存在するバイアス、不一致、個別性を受け継いでいます。この訓練データの固有のバイアスと変動は、モデルの出力の予測不可能性に寄与しています。

一般化の不確実性

言語モデルは、さまざまなドメインやタスクに対して一般化するように設計されており、このことがプロンプトエンジニアリングの課題にさらなる複雑さをもたらしています。これらのモデルは非常に強力ですが、正確かつ精度の高い応答を生成するために必要な詳細なドメイン特有の知識を常に持っているわけではありません。そのため、あらゆる状況に対して「完璧な」プロンプトを作成することは現実的な目標ではありません。

試行錯誤のコスト

言語モデルの出力の予測不可能性を考慮すると、プロンプトの編集はしばしば試行錯誤の時間のかかるプロセスになります。望ましい応答を得るためにプロンプトを何度も調整することは、モデルが提供する効率の向上を無効化するほど時間がかかる場合もあります。多くの場合、タスクを手動で実行する方が、プロンプトの微調整に時間と労力を費やすよりも効率的です。

大規模な言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリングの概念は、確信的に結果を予測し制御することは不可能であり、実用的な現実ではなく神話です。

プロンプトエンジニアリングの概念は、これらのモデルの固有の予測不可能性、入力プロンプトの微細な変更の影響、訓練データのバイアスと変動の存在、モデルの一般化能力、そしてプロンプトの編集の試行錯誤のコストにより、結果を確実に予測し制御することは不可能です。

プロンプトエンジニアリングを魔法の銃弾として考える代わりに、これらのモデルには限界があり、同時に自然言語処理における驚異的な能力を認識しながら、健全な懐疑心を持ってアプローチすることが重要です。

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