PromptEngineering：大規模言語モデルのプロンプト設計実験集

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PromptEngineering：大規模言語モデルのプロンプト設計実験集

PromptEngineering：大規模言語モデルのプロンプト設計実験集

PromptEngineeringは大規模言語モデル（LLM）におけるプロンプトエンジニアリングの実験をまとめたリポジトリです。実際のプロンプト設計や応答の工夫を通じて、モデルの性能向上や応答の多様性を追求。シンプルながら実践的なコード例を含み、LLM活用の基礎理解と応用力を高めることができます。初心者から研究者まで幅広い層に役立つ内容です。

https://github.com/theblackhatmagician/PromptEngineering

概要

PromptEngineeringは、大規模言語モデル（LLM）を対象にしたプロンプト設計の実験をまとめたGitHubリポジトリです。プロンプトとは、モデルに対する入力文のことで、構造や内容によって応答の質や方向性が大きく変わります。本リポジトリでは、OpenAIのAPIを活用しながら、様々なプロンプトの工夫や応答の最適化手法を試行錯誤し、その結果をコードと共に公開しています。シンプルな構成ながら、プロンプト設計の基礎理解と応用を助ける実践的な内容が特徴です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 3
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 3
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • LLMのプロンプト設計に関する実験的コードを提供
  • OpenAI APIを利用したシンプルなサンプル実装
  • プロンプトの工夫による応答の多様性や精度向上を検証
  • 少数のファイルで分かりやすく構成されている

技術的なポイント

本リポジトリの技術的核心は、LLMの応答品質を左右するプロンプト設計の試行錯誤にあります。大規模言語モデルは入力文のわずかな違いで出力内容が大きく変化するため、プロンプトの文言や構造を工夫することが重要です。

リポジトリ内のコードは主にOpenAIのAPIを利用しており、API呼び出し時に送るプロンプトを動的に生成・調整する仕組みを実装しています。例えば、質問文の前に「あなたは優秀なアシスタントです」といったコンテキストを付加したり、回答のフォーマットを指定することで、より適切かつ一貫性のある返答を得る工夫が見られます。

また、複数のプロンプトパターンを比較し、どの構成がより良い応答を生成するかを検証する実験的なコードも含まれています。これにより、単なるAPIの利用に留まらず、プロンプトエンジニアリングの知見を体系的に蓄積することが可能です。

ファイル数が非常に少なく、コードはシンプルであるため、初心者でも容易に理解できる点も大きな特徴です。具体的には、APIキーの設定、プロンプト作成、API呼び出し、応答取得の流れを丁寧に示しており、実際の開発に取り入れやすい構成となっています。

加えて、プロンプト設計の基本的な考え方やポイントを示すことで、単なるコード集以上の価値を提供しています。LLMを活用したチャットボットや生成AIの開発に関わる技術者、研究者にとって、基礎から応用までの道筋を示す良質なリソースと言えるでしょう。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • Readme.md: リポジトリの説明と使い方を記載したファイル
  • openai: OpenAI APIを利用したプロンプト実験コードを格納したディレクトリ

まとめ

LLMプロンプト設計の基礎と実践を学べるシンプルかつ有用な実験リポジトリ。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋： Experiments with Prompt Engineering …