【G検定】「プロンプトエンジニアリング」の間違った説明はどれ？：『ディープラーニングG検定 最強の合格問題集』出張版

AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は「プロンプトエンジニアリング」に関する記述を題材に、試験でも現場でも押さえておきたい考え方を確認します。

[ITmedia]

　「G検定」（ジェネラリスト検定）は、AI（人工知能）技術全般、特に機械学習やディープラーニングの基礎を体系的に学ぶ資格試験です。AI人材の需要の高まりとともに受験者数は年々増加しており、企業でも従業員への取得を奨励する動きが広がっているそうです。

　本記事はSBクリエイティブ刊『ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）最強の合格問題集［第2版］』（ヤン・ジャクリン 著）から、G検定の出題範囲を踏まえた問題と解説を1問1答形式で紹介します。今回は「プロンプトエンジニアリング」に関する記述を題材に、試験でも現場でも押さえておきたい考え方を確認します。

書籍紹介

ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）
最強の合格問題集［第2版］

著者：ヤン・ジャクリン

SBクリエイティブ　2,805円

究極の332問＋模試2回（PDF）

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問題

生成AIの活用について、最も不適切な選択肢を1つ選べ。

1．プロンプトエンジニアリングでは、利用者が入力した命令文に正しく応答できるように、生成AIモデルのパラメータの調整を行う。

2．Few-shot promptingを用いることで、文章生成AI の出力をより正しい方向へ誘導できる可能性がある。

3．文章生成AIモデルに使用されるTransformerは、単語間の関係性を解釈する性能が高いため、長文の命令文を入力しても意図を正しく伝えられることが多い。

4．生成AIに複雑なタスクをさせる時に、いくつかのタスクに分割して命令すると効果的である。

――答えは分かりましたか？

正解と解説

正解は「1．プロンプトエンジニアリングでは、利用者が入力した命令文に正しく応答できるように、生成AIモデルのパラメータの調整を行う。」

　生成AIに、知りたいことを質問する、または文章要約などのタスクを実行させるために、プロンプト（Prompt）と呼ばれる命令文を生成AIに入力します。

　生成AIの使用目的によって、求められるプロンプトの形式と複雑さが異なります。プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）とは、「目的別に最適な命令文」を設計し、生成AIからの応答の形式と品質を制御するための研究・技術です。生成AIモデルのパラメータの調整を行うこととは異なるため、選択肢1は誤りです。

　現在の大規模言語モデルはよく学習されていて汎用性が高いので、単純な命令だけでもよい出力が得られることも多いです。このような、回答例を一切含めず、命令（質問）だけのプロンプトを「Zero-shot prompting」（以下、Zero-shot）と呼びます。

　一方で、複雑なタスクを指示したい場合に、Zero-shotでは意図する出力が得られないことがあります。その時は少し高度なテクニックを組み合わせると、有効な出力が得られる確率が上がります。

　代表的なのは、1つ以上の正解例を与えた上で命令する「Few-shot prompting」（以下、Few-shot）です（選択肢2）。事前学習した基盤モデルを持つ文章生成AIは、Few-shotという少量の参考情報を与えるだけで、期待されている文章などを生成できることがあります。

　例えば、以下の例は文章生成AIに「天気に合わせた服装や持ち物」を詳細に提案て欲しいケースのFew-shotです。「このような方向性で答えて欲しい」という指針（正解例）を「//」の後の単語で与えています。

図：Few-shot promptingの例

選択肢3、4は、記述の通りです。

※この記事はSBクリエイティブ刊『ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）最強の合格問題集［第2版］』から、アイティメディアが出版社の許可を得て一部加筆編集の上、転載したものです（無断転載禁止）。