株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240729
内容紹介
AIやテクノロジーに関する記事を紹介 Non-Obvious Prompt Engineering Guide、GitHub - SylphAI-Inc/AdalFlow: AdalFlow: The Library for LLM Applications、The Love Letter Generator That Foretold ChatGPT - JSTOR Daily、「ルールは破る為にある」と言う人が居るが、高専ロボコンでは、『違反では無いが想定してなかった解釈』を探す→「スプレもんという伝説」
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この記事では、LLM（大規模言語モデル）の動作を理解し、効果的にプロンプトエンジニアリングを行うためのガイドを提供しています。LLMは、過去のテキストに基づいて次の単語を予測することでコンテンツを生成するオートレグレッシブモデルです。この特徴は、プロンプトエンジニアリングにおいて重要な役割を果たします。
記事では、LLMが過去のテキストの影響を受けて次の単語を生成することを示し、プロンプトエンジニアリングはモデルの動作を「操る」ことで、正しい回答を得る確率を高めるための技術であると説明しています。
具体的なプロンプトエンジニアリングのテクニックとして、以下の点が挙げられています。
- 概念、キャラクター、定義を明確に提示する: モデルの注意を特定の領域に集中させることができます。
- 問題を小さなステップに分解する: モデルの推論能力を向上させ、より複雑な問題に対処することができます。
- 構造化された応答を生成する: モデルからYMLやJSON形式で構造化された応答を得ることで、アプリケーションとの連携を容易にします。
- 適切な順序でデータを整理する: モデルがデータを適切に分類できるように、データの順序を調整します。
- デフォルト値とフォールバック値を指定する: モデルが分類できない場合に備えて、デフォルト値やフォールバック値を指定します。
- セクションを明確に分離する: 複雑なプロンプトを、人間にとって理解しやすいように、セクションに分けて整理します。
- 信号とノイズを分離する: モデルに提供するデータから、ノイズを除去し、重要な情報を強調します。
- 適切な例を提供する: モデルの動作を明確に示すための、適切な例を提示します。
- メタプロンプトを活用する: プロンプトの作成を支援するメタプロンプトを作成することで、プロンプトエンジニアリングの効率を高めます。
この記事では、LLMの動作原理を理解し、プロンプトエンジニアリングの技術を活用することで、より効果的にLLMを運用する方法を紹介しています。新人エンジニアにとって、LLMの動作メカニズムとプロンプトエンジニアリングの基礎を学ぶための貴重な情報源となるでしょう。
引用元: https://www.techsistence.com/p/non-obvious-prompt-engineering-guide
AdalFlowは、開発者がLLMタスクのパイプラインを構築および最適化するのに役立つLLMアプリケーションライブラリです。PyTorchと同様のデザインパターンを採用したAdalFlowは、軽量でモジュール化され、堅牢な100％可読なコードベースを備えています。AdalFlowは、チャットボット、翻訳、要約、コード生成、自律エージェントなどのGenAIアプリケーションから、テキスト分類や名前付きエンティティ認識などの古典的なNLPタスクまで、あらゆる用途にLLMを活用できます。AdalFlowは、モジュール性、堅牢性、クリーンで可読なコードベースを備えているため、ユーザーは独自のユースケースに合わせて構築できます。AdalFlowは、モデルやプロバイダーに依存しないため、OpenAIのgpt-3.5-turboなど、さまざまなモデルと簡単に統合できます。AdalFlowのドキュメントはlightrag.sylph.aiで公開されています。
引用元: https://github.com/SylphAI-Inc/AdalFlow
1950年代初頭、マンチェスター大学のコンピューティングラボの壁には、奇妙なラブレターが貼られていました。これは、世界初のコンピューター生成された文章で、マンチェスター大学コンピューターの略称であるMUCの署名がありました。このラブレターを作成したのは、後にAIの父と呼ばれることになるアラン・チューリングとクリストファー・ストレイチーでした。彼らは、コンピューターが歌を歌ったり、チェッカーゲームをしたり、ジェンダーニュートラルなラブレターを書いたりするなど、さまざまなAI実験を行いました。チューリングは、コンピューターが人間のように思考できるかどうかという疑問を提起し、コンピューターにランダム性を導入することで、人間の想像力を超えたオリジナルな作品を生み出す可能性を探求しました。ストレイチーはチューリングのアイデアを受け、乱数生成器を用いて、MUCにラブレターを生成させました。このラブレターは、テンプレートと単語バンクからランダムに単語を選択することで生成され、当時の同性愛が違法であったことを考えると、彼らの隠された感情の表現であったと考えられます。このラブレターは、現代のAIチャットボットの先駆けとなるものであり、コンピューターが人間の創造性を超える可能性を示唆しています。
引用元: https://daily.jstor.org/the-love-letter-generator-that-foretold-chatgpt/
このTogetterは、高専ロボコンにおける「ルールは破るためにある」という考え方について議論しています。ルール設定者や他の参加者が笑ってしまうような、想定外のルール解釈を見つけることで、優勝の可能性が高まるという話です。
具体的には、過去の大会で、大分高専のチームが「一番上の箱の色がポイントになる」というルールを、ペンキで箱を塗り替えるという奇抜な方法で達成した「スプレもん」という伝説が紹介されています。
この事例から、高専ロボコンでは、ルールを理解し守ることはもちろんですが、その上で「想定外の解釈」を見つけることが重要であるということが分かります。これは、社会に出てからも、問題解決やアイデアを生み出す際に役立つ考え方と言えるでしょう。
引用元: https://togetter.com/li/2409082
（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）