Riley Goodside氏との高度なChatGPTプロンプトに関するメンタルモデル - #652

この記事は、Scale AIのスタッフプロンプトエンジニアであるRiley Goodside氏と共に、Practical AIから、大規模言語モデル（LLM）のための高度なプロンプトエンジニアリング技術について議論しています。会話では、LLMの能力と限界、プロンプトにおけるメンタルモデルの重要性、自己回帰推論のメカニズムについて取り上げています。また、kショットとゼロショットのプロンプトの違いや、人間からのフィードバックによる強化学習（RLHF）の影響についても探求しています。核心的な考え方は、プロンプトがモデルの行動を導くための足場として機能し、単なる書き方ではなく、提供されるコンテキストを重視することです。

• •この記事は、効果的なプロンプトのためにLLMの振る舞いを理解することの重要性を強調しています。
• •kショットとゼロショットのプロンプト戦略の違いを強調しています。
• •プロンプトは、コンテキストを活用してモデルの出力を形成する方法として提示されています。