Claude3

Claude3のプロンプト術:モデル性能を最大限に引き出す方法

こんにちは、皆さん。本日は、話題の新しい言語モデル、Claude3のプロンプト術についてお話ししようと思います。Claude3は、SNSでかなり注目を集めており、多くの方が試してみたのではないでしょうか。私自身、Claude3の最上位モデルである「Opus」を試してみました。体感的には、GPT-4をしのぐ性能を感じます。

さて、Claude3の使用に際して、その学習データの形式には特徴があります。XMLタグを使用している点が挙げられ、これを利用することでより高精度な結果が得られるようです。では、このプロンプトのコツについて、もう少し掘り下げてみましょう。

プロンプトの基本

まず、生成AIを使う際に入力する文章のことを「プロンプト」と言います。このプロンプト次第で、生成AIが生成する文章の精度が大きく変わります。例えば、「神奈川県の県庁所在地はどこですか?」という質問に対して、生成AIは「横浜市」という適切な回答を生成するでしょう。これは、生成AIが質問の後に続く文章を予測するためです。シンプルな仕組みですが、適切なプロンプト入力が重要なのです。

プロンプトの研究

世界中で様々なプロンプトの研究がされています。プロンプトに関する知識がないと、個々の言語モデルのポテンシャルを十分に引き出せないかもしれません。

プロンプトのテクニック

生成AIに対するプロンプトのテクニックには大きく分けて2つの観点があります。

言語化の方法論

一つ目は、言語化の方法論です。これは、意図を明確に伝える方法に関するもので、ペルソナ設定などが例として挙げられます。「あなたはビジネスコンサルタントです」とプロンプト設定することで、生成AIに意図が伝わりやすくなります。

学習データの形式

二つ目は、学習データの形式です。Claude3の場合、XMLタグがキーとなります。公式ドキュメントによれば、XMLタグで囲まれた指示は、モデルが文脈をより正確に理解しやすいとのことです。例えば、要約を依頼する際には、タグで囲んだ文章を提供すると良いでしょう。

プロンプトの配置

また、プロンプトにおける文章の配置も重要です。例えば、長文を参照させる場合、質問や細かいプロンプトを文書の最後に記述することで、精度が向上するようです。これは、生成AIが学習データに基づいている形式を反映しているため、プロンプトの提供方法もそれに合わせる必要があります。

Claude3を使いこなすためのポイント

  1. XMLタグの使用: Claude3の学習データにはXMLタグが用いられています。そのため、指示やインプットデータをXMLタグで囲むことで、モデルはより正確なアウトプットを生成しやすくなります。
  2. 文章と質問の配置: 長文を参照させる場合、プロンプトや質問は文章の最後に配置すると精度が向上します。長いドキュメントや背景情報を追加する際には、これらをプロンプトの一番上に置くことが推奨されます。
  3. 注意深く読ませる指示: 「下の参照できるドキュメントをよく読んで」という指示をプロンプトの最初に加えることで、Claude3は提供された文章を注意深く確認し、より精度の高い回答を提供します。

まとめ

以上、Claude3のプロンプトテクニックをいくつか紹介しました。言語化の方法論では、チャットGPTと共通のテクニックが有効ですが、学習データの形式に基づいたClaude3独自のアプローチも理解し、適切にプロンプトを設定することがClaude3の良さを最大限に引き出すために重要です。

タイトルとURLをコピーしました