最新のAI研究が、大規模言語モデル（LLM）の効果を最大化するためにプロンプトエンジニアリングの新しいアプローチを提案しています。「メソッドアクターズ」と名付けられたこの考え方は、LLMを俳優、プロンプトを脚本、そして出力をパフォーマンスとして捉えます。
プロンプトエンジニアリングは脚本や演出のようなもので、LLMには役割や動機などが提示されます。一方で、複雑なタスクに取り組む際には十分な準備が必要となり、LLMが人間らしい思考プロセスを模倣できるように指示を与えます。
模倣だけでは不十分な場合は、外部ツールや他のプログラミング手法を組み合わせてエラーを補正します。この新しい手法により、複雑な推理タスクにおいてLLMのパフォーマンスが大幅に向上し、特に難解なニューヨークタイムズのパズル問題で効果を示しました。
将来の研究においては、このメンタルモデルがLLMのパフォーマンスを他の領域でもどのように向上させるか、また新たなメンタルモデルがどのようにプロンプトエンジニアリングを進化させるかが評価される予定です。
出典 : How treating LLMs as “actors” can produce better results – TechTalks https://bdtechtalks.com/2024/11/25/llm-method-actors/
