本記事では、GPT-4モデルを使用し、独自に開発したプロンプトリファイナーというpythonツールを紹介します。このツールを活用して、自分のローカルなLLM（大規模言語モデル）用に最適化されたシステムプロンプトを作成する方法を探求します。
特に、Mistral 7bのような小規模なLLMを使用する際には、システムプロンプトの精度が重要になります。このようなモデルは、詳しいプロンプトがないと適切な結果を出すことが難しくなるためです。
例えば、文章内の人物とその貢献についての情報を、名前と詳細をペアにしたPythonの文字列リストとして抽出するような場合に効果を発揮します。
インタラクティブな会話に特化してファインチューニングされた言語モデルの指示を構築する際は、システムプロンプトとユーザープロンプトの2部構成を考えます。
プロンプトリファイナーを使用すれば、より効果的なプロンプト作成が可能になります。関連するPythonコードは、開発者のGitHubからアクセスできます。
出典 : https://towardsdatascience.com/promptrefiner-using-gpt-4-to-create-perfect-system-prompt-8e2f1b6cb758