AI専門家：「盲目的な」プロンプトは間違いではない

アンドリュー・ン教授は Google Brain の創設者の一人です。写真: Coursera .

X の投稿で、Ng 氏はこの方法を「怠惰なプロンプト」と呼んでいます。つまり、ほとんど文脈を与えず、具体的な指示もなしに AI に情報を入力するということです。 「プロンプトに詳細を追加するのは、絶対に必要な場合のみにすべきだ」と、Coursera と DeepLearning の共同創設者は語った。

Ng 氏が挙げる典型的な例は、デバッグを行うプログラマーです。多くの場合、リクエストを明示的に示さずに、エラー メッセージ全体 (場合によっては数ページにわたる) を AI モデルにコピーして貼り付けます。

「大規模言語モデル（LLM）のほとんどは、明示的に指示しなくても、分析に必要な内容を理解して修正を提案できるほど賢い」と彼は書いている。

Ng 氏によると、これは LLM が単純なコマンドに応答する能力を超えて、ユーザーの意図と推論を理解して適切なソリューションを提供し始めていることを示す前進であり、AI モデルを開発している企業が追求しているトレンドです。

しかし、「怠惰なプロンプト」は常に効果的であるとは限りません。 Ng 氏は、この手法は、AI の Web インターフェースやアプリなどを通じてユーザーが迅速にテストでき、モデルが少量の情報から意図を推測できる場合にのみ使用すべきだと指摘しています。

「AIが詳細に応答するために多くのコンテキストを必要としたり、潜在的なエラーを認識できなかったりする場合、単純なプロンプトでは役に立ちません」とNg氏は強調した。

理論的には、「遅延プロンプト」は、特に詳細なコマンドを書くことに慣れていない人にとっては、時間と労力を節約します。しかし、それは誰にとっても「近道」ではありません。

機械定義の考え方に慣れていない一般ユーザーは、プロンプトが曖昧すぎると困惑し、予期しない結果につながる可能性があります。 AI が特定のコンテキスト (以前のチャットなど) に精通している場合、またはユーザーがリクエストを繰り返してすばやく調整する経験がない限り、この方法は効果的ではない可能性があります。

一方、プログラマーや AI を多用する人にとっては、プロンプトを短くすると、冗長な命令が多すぎてモデルが「ノイズ」にならないようにするのに役立つ場合があります。そのため、Ng 氏は、これはモデルの応答性をすでに理解している人に適した高度なテクニックであると強調しています。

出典: https://znews.vn/chuyen-gia-ai-prompt-mu-khong-sai-post1543586.html