インクリメンタルプロンプティング
最初から完璧を目指そうとするのではなく、ちょっとずつ完成に向けてプロンプトを改善していくボトムアップ思考の手法。
ボトムアップ思考のメリットの、複利や習慣化の力を借りることができ、着手ハードル低く柔軟に、プロンプトを作っていくことができる。
プロンプトの完成に終わりはない。
だからこそ、トップダウン思考のような逆算をしても、絵に描いた餅になってしまうので、ちょっとずつやったら？という非常に合理的な手法と考えられる。
Andrew Ng 先生の意見
> 全ての人やユースケースにとって完璧なプロンプトは存在しない。
> 良いプロンプトを開発するためのプロセスを学ぶのが良い。
>
> 良いプロンプトを開発するための方法として挙げられているのが、
> ・明確かつ詳細なプロンプトを書く
> ・結果を評価し、何故LLMが望んだ通りの出力をしないかを考える
> ・プロンプトを改善する
>
> この改善プロセスを、何度も行うということ。
>
>
>
> Don't overthink the initial prompt.
>
> Week 1 - Generative AI Applications (Tips for prompting)
具体的には
1回めは自分で全工程を手作業でする。
2回目は1回目の仕事を出力例に入れ、そのGPTsを仕事に使う。
3回目は1,2回目の出力例やこれまで気づいたことなどを、プロンプトに入れる(制約条件、文脈など)に入れる
このように、ちょっとずつ改善していくプロンプトの手法。
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参考