プロンプティング技法は、人工知能に求める回答を引き出すための指示ですが、
私は「ディープダイブ・プロンプティング」という新たなアプローチ法を紹介します。これはゼロショットやフューショット、
チェイン・オブ・ソーツ(COT)といった従来の手法に加え、質問を深堀りすることでより適切なコンテキストを形成し、
より良い回答を導き出します。たった3回の「深堀り」により、質問が具体化され、より良い理解を培うことができます。
ディープダイブ・プロンプティングは、別の例を提供することなく、自然言語モデル(LLM)が質問者の意図を
内省し、続く質問を予測するよう指示することに重点を置いています。LLMが提示された質問に対して、
複数の追加質問を考え抜くことで、より詳細で有用な回答を生成することが狙いです。
この手法はスピードや信頼性について徹底的な検証はされていませんが、
現段階で人間の認知に合わせた、より包括的な回答を提供することを目的としています。
さらに、リアルタイムな応用を目指す開発者向けに、API呼び出しからLLMの応答を簡単に取得できる
オープンソースプロジェクト「AI-Dapter」が提案されており、プロンプティング工学なしで
素早く意味のある回答が得られます。興味がある方は、この新しい試みを自分で試して、
フィードバックを共有してみてください。
出典 : “Deep-dive” prompting technique to improve the quality of LLM’s response https://mangeshpise.medium.com/deep-dive-prompting-technique-to-improve-the-quality-of-llms-response-233f3728223e
