Kaffaさんのアイデアをもとに，プロンプト作成における３つの考え方をChatGPTにまとめてもらいました。参考になる考え方だと思います。

概要

プロンプトエンジニアリングは、言語モデル（例：OpenAIのGPT-3.5など）の振る舞いを制御するためのプロンプト（入力指示）を設計するプロセスです。本文書では、プロンプトエンジニアリングの3つのユーザー指向のアプローチについて詳しく説明します。これらのアプローチは、ユーザーが言語モデルと対話する際に、望む結果を達成するための効果的な手段として使用されます。

1.プログラムライクな指示

このアプローチでは、プログラムライクな指示をモデルに提供します。つまり、ユーザーがコードスニペットを書くような形で、モデルに対して具体的な指示を与えます。例えば、特定のフォーマットで回答を求めたり、特定のキーワードを含んだ文章を生成したりするように指示できます。プログラムライクな指示は、正確な出力を得るために有用です。ただし、モデルの制約や言語の限界を考慮する必要があります。

2.ダイレクション（指示）

このアプローチでは、高レベルのガイダンスや指示をモデルに提供します。つまり、タスクにアプローチする方法や応答の生成に対して指示を与えます。ダイレクションを通じて、より自然な人間らしい対話を可能にすることができます。例えば、モデルに対してステップごとの思考プロセスを伝えたり、賛否両論を考慮したり、結論に至るまでの議論を促すことができます。ダイレクションは、モデルがよりコンテキストを理解して、より適切な応答を生成するのに役立ちます。

3.エグザンプル（例）

このアプローチでは、モデルに望む振る舞いを学習させるための例を提示します。関連する具体例をモデルに示すことで、パターンを学習させることができます。例ベースのプロンプトは、言語翻訳やテキスト補完などのタスクで有用です。また、エグザンプルを与えることで、モデルが特定のスタイルやトーンで応答する方法を学ぶことができます。

組み合わせ

これらのアプローチは組み合わせて使用することが一般的です。プロンプトエンジニアリングでは、1つのアプローチだけでなく、複数のアプローチを組み合わせることで、より柔軟な制御と望ましい結果を得ることができます。例えば、プログラムライクな指示とエグザンプルを組み合わせることで、具体的な指示を与えつつ、望む振る舞いをモデルに学習させることができます。また、ダイレクションとエグザンプルを組み合わせることで、高レベルのガイダンスを与えつつ、具体例を通じて望む応答のパターンを教えることができます。

組み合わせるアプローチは、タスクの複雑さ、モデルの性能、ユーザーのニーズによって異なります。最適なアプローチを見つけるためには、実験と試行錯誤が必要です。柔軟性を持ちながら、より質の高い対話や結果を得るために、適切なアプローチを選択し、組み合わせることが重要です。

Developer-Focused Techniques（開発者向けの技術）:

1. パラメータ調整: 特定の振る舞いを得るためにモデルのパラメータやハイパーパラメータを微調整すること。

2. コンテキスト指向のプロンプト: コンテキストを活用してモデルとの対話を行い、適切な応答を導くこと。

3. 制約的なプロンプト: モデルが出力で避けるべき内容を明示的に指定すること。

4. 初期プロンプト: モデルの応答を導くための初期の入力を提供すること。

5. 転移学習: 事前にトレーニングされたモデルを利用し、特定のタスクに適合させること。

6. 構造化された入力: 整理された形式で入力を提供して、一貫性のある応答を得ること。

7. 報酬モデル: 強化学習に報酬モデルを用いてモデルの振る舞いを整えること。

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