LLMを抽象化
まずは LLM を抽象化していきます！
具体の部分を整理すると
- 一般的な知識を学習
- 高確率な文字を繋ぐ
要は「一般的な知識の中で文字を繋いでいる」
ということは
一般性に強く個別性に弱い
一般性に強い
例えば「エッフェル塔はどこにある？」「フランスのパリ」
こういうネットで調べて出てくる様な知識には強いという事
逆に 個別性に弱い
極端に言うと「醤油 取ってきて」と
お願いしてもLLMは分からない
でも皆さん 家族に言われて 平気で取ってこれるんですよ
なんで皆できるのか？
それはどこにあるか知っているから
でもっと言うと
目の前に刺身があれば それに合う醤油を取って来れるんです
なんでLLMができないか？
それは知らないから
だって私達と持ってる情報が 見えてる情報が 違うんですよ
こう考えると
知らない事を教えてあげないといけない
という必要性を感じますよね？
知識豊富で現場を知らない人
LLMをもっと抽象化すると
知識は豊富だが 現場を知らない人
もっと言うと
物知りな新人なんだよ
幅広い知識を持っているんだけど
僕の家の醤油は取って来れない
そんな奴なんですよ
いろいろ教えてあげないと伝わらない
っていうことがイメージできますよね
プロンプトを抽象化
詳細な指示を出す
LLM への指示が プロンプトです
つまり
「知識は豊富なんだけど現場を知らない(LLM)」
っていう人に
「詳細な指示を出す(プロンプト)」
こういう整理になりますよね
でもっと言うと
Chat GPT で
一般的な質問より
自分の悩みとか考えについて聞く事が多いですよね？
「これどうしたらいい？」みたいな
という事は LLM の「現場を知らない」
これが重要になってきます
だって 今日入ってきた新人に
いきなり コピー 取って来いって言わないですよね？
その前に まず コピー機がどこにあるのか
コピー機の使い方 っていうのを教えますよね？
つまり プロンプトを もっと 抽象化すると
人に分かりやすく説明する
プロンプトって
人に分かりやすく説明する
って事です
え？当たり前ですか？
じゃあ本当に
相手の立場になって
説明できていますか？
LINEのオープンチャットやYahooの知恵袋とかで
「Pythonで文字を貼り付ける処理でエラーが出ます。どうしたらいいですか？」
こんな投稿していませんか？
こんな文章じゃ相手に全く伝わりませんよね
かじむー
一般的なテクニックは結局これ
人に分かりやすく説明するとは何ぞや？
- 結論から伝える
- その後 具体性に入る
- 例えを入れる
- 足りない情報を伝える
ざっくり言うとこれらが軸でしょう
例えば「具体性」の中には
- 文章に段落をつける
- 手順を示す
- 要点を強調する
「例え」の中には
- 比喩
- 成功例
- 失敗例
だって何か作業を教えるときに
何が正解で失敗かって教えると
相手もわかりやすいですよね
これらは軸に対して枝分かれしている部分です
私は結局 これが
プロンプトの 本質
だと 思ってます
そして世の中でいろいろ言われている
テクニックっていうのは
軸に対して枝分かれしている部分に過ぎません
言うほど テクニック か？
紐づけるなら
「例え」の部分に few-shot とか
「現場知識を伝える」部分に RAG や ファインチューニング が紐づく
要は普段から
人に分かり易く説明ができているか？
それをプロンプトに書けているか？
という事なんです
どうしてこれまで上手くできなかった？
今までなぜ ちゃんと答えが 導けなかったのか？
それは 誰かもわからない相手にお願いをしていたんです
だから書いている情報が相手にとって足りないとか全然分かってなかった
だって皆さん 上司だから敬語を使うし
友達だから ため口 で話すし
親は仕事のこと知らないから、まず仕事内容を説明するし
つまり相手が誰なのか明確だから
会話がスムーズにできるんです
じゃあ 文章生成AI は誰なのか？
そして それに指示するとは何か？
まとめると
知識や豊富だけど
現場を知らないっていう人(LLM)
に
わかりやすい説明(プロンプト)
で指示する
という事なんです この意識が非常に大事なんです
物知りな新人なんだっていうことを
本気で意識するんです
何が足りないのか どういう言い方をすればいいのか
見えてきませんか？
むしろこれが意識できれば
特にテクニックとか要らないと思っています
これが私なりの結論です
次回は この考え方をベースに
文章生成における スレッドの理解 を深めていきたいと思います
