私たちは皆、このようなメッセージを受け取っている。 チャットGPT:

"何か問題が発生しました。この問題が解決しない場合は、ヘルプセンターまでご連絡ください..."

しかし、これらのエラーメッセージの本当の意味は何なのだろうか？それは必ずしもあなたが考えているようなことではないのだ。

今週は AI ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の背後にある理由を掘り下げ、"失敗 "がどのように見えるとは限らず、適切なプロンプトがどのようにゲームを変えることができるかを探ります。そして、ChatGPTを通してどのように理解をエンコードしていくかをご案内します。 迅速なエンジニアリング のテクニックがある。

いつものように、私たちのAI専門家チームは、あなたの組織が効果的かつ効率的にAIのパワーを活用できるよう、スタンバイしています。ChatGPT（または他のLLM）のAPIを利用した企業システムを構築している場合、予測不可能な応答はソリューションの信頼性を低下させます。そのようなAPIをソリューションに組み込んだり、LLMを活用してデータやデータベースの質問に回答するカスタムソリューションを構築したりするためのサポートが必要な場合は、以下からお電話をご予約ください。

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あなたのLLMは何を言っていないのか

AIの領域である、 大規模言語モデル (LLM）は革命的なツールとなり、数多くの産業やアプリケーションの風景を再構築している。執筆支援からカスタマーサービスまで、また医療診断から法律顧問まで、これらのモデルは前例のない可能性を約束している。

その強力な能力にもかかわらず、LLMとその挙動を理解するのは一筋縄ではいかない。LLMはタスクを達成できないかもしれませんが、この「失敗」にはもっと複雑なシナリオが隠されていることがよくあります。時々、あなたのLLM（人気のあるChatGPTのような）が途方に暮れているように見えるとき、それは実行できないからではなく、決定木の「ループ」やプラグインのタイムアウトのような、より目立たない他の問題が原因です。

エラーメッセージの理解と克服

ChatGPTのようなLLMが問題に遭遇し、期待されたタスクの実行に失敗したとき、それは通常、敗北の言葉ではなく、むしろエラーメッセージを通してその苦労を伝えます。これらのメッセージは、モデル自体の限界を示すのではなく、障害を引き起こしている内部の技術的な問題の存在を知らせることがよくあります。

前述したように、これはモデルが意思決定プロセスのデシジョンツリーでループにはまり、特定のステップを繰り返すか、完全に停止してしまうことが原因である可能性があります。これは、モデルがタスクを完了できないことを意味するのではなく、対処が必要なアルゴリズムに問題があることを意味する。

同様に プラグインタイムアウト 特定のプラグイン（メインソフトウェアの機能を拡張する追加ソフトウェアコンポーネント）がタスクを実行するのに時間がかかりすぎる場合に発生する可能性があります。多くのLLMは、もともとウェブベースのアプリケーションという速いペースの環境向けに設計されていないため、要求される速度についていけず、プラグインのタイムアウトにつながる可能性があります。

実例と解決策

ChatGPTのようなLLMが自動ストーリー生成に使われている場合を考えてみよう。タスクは、ユーザーが入力したプロンプトに基づいて短いストーリーを生成することです。しかし、モデルはループにはまり、結論に達することなく、どんどんコンテンツを生成し続けます。モデルが期待通りの簡潔なストーリーを提供できないため、「失敗」しているように見える。

• 真の問題： このモデルは意思決定のループから抜け出せず、ストーリーを完結させることなく拡大し続けている。

• 解決策:プロンプトのちょっとした微調整やモデルのパラメーターの微妙な調整によって、ループから抜け出し、タスクを成功させることができる。

*私たちのブログで、より多くの実例と解決策を見つけることができます。

LLMの無言のメッセージを読み解く

LLMが問題に遭遇したとき、それは必ずしも従来の意味での「失敗」ではない。その代わり、意思決定ループやプラグインの問題、モデルのタスクを妨害する予期せぬ動作など、特定の問題を指し示すサイレント・シグナル（言葉にならない言葉）であることが多い。

LLMからのこうした無言のメッセージを理解することで、LLMを適応させ、最適化し、パフォーマンスを向上させることができる。したがって、重要なのはエラーメッセージだけに注目することではなく、これらのメッセージの背後にある、しばしば隠された、より深い意味を解明することにある。

ブログ全文をチェック"ChatGPTエラーメッセージが意味するもの"

プロンプト・エンジニアリングによる理解の符号化

ChatGPTやGoogleのBardのような大規模言語モデル（LLM）を使ったプロンプト・エンジニアリングは、これらの強力なAIツールに不可欠でありながら、見落とされがちな側面である。これは、AIを駆使した対話の舞台を設定するようなもので、計算機による会話に最初の方向性を与える。あなたがLLMと関わっているとき、最初のプロンプトは、これらのモデルが提供する可能性の広大な風景への第一歩です。それは、あなたが期待を設定し、会話を導き、そして最も重要なことは、AIの反応を形成する方法です。

典型的な例をエンコードする力

最初のプロンプトに典型的な例を示すことで、私たちが何を求めているのかをAIに明確に伝えることができる。これは、複雑なリクエストやタスクを処理する場合に特に価値がある。AIにビジネス企画書の作成を手伝ってほしいというシナリオを考えてみよう。ビジネス企画書を作成してください」というような漠然とした指示ではなく、典型的な例を示すことができます：「昨年ABC社に提出したものと同じようなビジネス企画書を作成してください。ここでは、典型的な例を最初のプロンプトにエンコードすることで、AIに明確な方向性を与えている。

考え方に影響を与える：プロンプトでAIを導く

を通して 慎重かつ思慮深いプロンプトエンジニアリングつまり、AIの "思考法 "に影響を与え、私たちが必要とする、あるいは予期しているものにより近い反応を生成するよう、AIを誘導することができるのだ。しかし、それは単に明確なコマンドや指示のセットを提供することではない。思考プロセスや推論経路のエッセンスをプロンプトに取り込むことなのだ。

例えば、次のようにします。 AIが解決する 数学的な問題。解答を直接尋ねる代わりに、問題解決のステップを示すようにAIを誘導することができる。数学の家庭教師になったつもりで、この方程式を解く手順を教えてください」というようなプロンプトは、AIの反応に大きな影響を与え、家庭教師の思考法を模倣したステップバイステップの解答を引き出すことができる。

ユーザーガイドとしての初期プロンプト：インタラクションの舞台設定

AIとのインタラクションの領域では、最初のプロンプトはユーザーマニュアルのような役割を果たすことができる。ユーザーのコンディションを整え、AIとの対話のロードマップを提供する。それは前奏曲のようなもので、続く会話のトーンを設定する。

よく練られた最初のプロンプトは次のようなものだ：「あなたが旅行作家で、パリで最高のカフェについての記事を書いていると想像してください。セーヌ川沿いの魅力的なカフェの生き生きとした描写から記事を始めてください。"これはAIを目的のタスクに向かわせるだけでなく、どのような反応が返ってくるかをユーザーに期待させることにもなる。

専門知識をAIにエンコードする

大規模な言語モデルの複雑さを解明するにつれ、プロンプト・エンジニアリングは単なる技術的要件ではなく、人工知能に私たちの考え方をエンコードするための基本的なツールであることが明らかになっている。それが単純な注意喚起であれ、包括的なガイドであれ、最初のプロンプトは人間とAIとの対話の礎石として機能し、会話の境界と可能性を定義する。

最初のプロンプトを効果的に使うことで、AIがどのように反応すべきかの典型的な例をエンコードし、ユーザーの考え方を形成し、AIの反応を導くことができる。

ブログ全文をチェック"プロンプト・エンジニアリングによる理解の符号化"

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