実践プロンプトエンジニアリング①：Few-Shotの最適サンプル数を実験で見極める

この記事では、LLMの精度を高める方法として「プロンプトエンジニアリング」を紹介しています。プロンプトエンジニアリングとは、LLM自体を修正するのではなく、与える「プロンプト」を改善する手法です。特に、プロンプトエンジニアリング手法の一つであるFew-Shot学習に着目しています。記事では、LLMのパフォーマンスを最大化するために、Few-Shotプロンプトに含める最適なサンプル数を実験的に決定する方法を探求しているようです。実践的なガイドであり、特定のタスクに合わせてプロンプトを最適化するための実践的なアプローチを示唆しています。タイトルから、シリーズの最初の記事であることがわかり、プロンプトエンジニアリング技術のさらなる探求が期待されます。

• •プロンプトエンジニアリングはLLMの精度を向上させる。
• •Few-shot学習は重要なプロンプトエンジニアリング技術である。
• •Few-shotプロンプトにおける最適なサンプル数は実験的に決定できる。