最初のAIの回答が期待通りでないときにすべきこと

プロンプト全体を書き直す前に、何が問題だったかを診断する

期待外れの回答は、たいてい次のいくつかのカテゴリーのどれかに当てはまります——あなたが持っていたが伝えなかった文脈を見落とした、制約を無視した、間違った形式を使った、あるいはある事実について自信満々に間違えた、のいずれかです。どれが起きたかを特定すれば、具体的な修正方法が見えてきます——制約が抜けていたなら、プロンプト全体をゼロから書き直したりより強く繰り返したりするのではなく、その制約を明示的に加えるべきです。

一般的な指示を増やすのではなく、具体的に欠けていたものを加える

何が欠けていたかがわかったら、まさにそれを加えます——制約、具体例、文脈の断片、あるいは依頼を明確にしたはずの形式の説明です。この手順が主によりどころとする基本事項については、下記の明確で具体的なプロンプトの書き方を参照してください。手直しの多くは、最初のプロンプトが省略していた同じいくつかの要素を当てはめる作業です。

手直しではなく、新しいプロンプトから始めるべきときを知る

小さな修正を長々と繰り返すと、モデルが今まさに整合させようとしている矛盾した指示を会話が抱え込んでしまうことがあります。その時点では、これまでに学んだ必要な事柄をすべて盛り込んだ、新しく完結したプロンプトを用意するほうが、もう一つ手直しを重ねるより速く確実なことが多いです。これは、回答が形式のずれではなく事実について自信満々に間違っている場合にも当てはまります——それは言い回しの問題ではないので、言葉を調整しても直りません。実際に何が起きているかについては、下記のAIがハルシネーションを起こす理由を参照してください。

よくある質問

回答は文章としては良いのに事実が間違っています——プロンプトはどう直せばよいですか？

これは言い回しの問題ではないため、プロンプトの言葉を変えるだけではほとんど直せません。実際に何が起きているか、そしてモデルに確認可能な出典を引用させることや、事実を調べる調査モードを使うことなど、実際に役立つ方法については、下記のAIがハルシネーションを起こす理由を参照してください。

同じ会話の中で修正を続けるべきですか、それとも新しい会話を始めるべきですか？

どちらでもうまくいくことはありますが、小さな修正を長く連ねると矛盾した指示が残ってしまうリスクがあります。ある会話ですでに何度も修正を重ねているなら、もう一つ手直しするより、新しく完結したプロンプトのほうが信頼できることが多いです。

プロンプトのアプローチをあきらめるまで、何回試すべきですか？

決まった回数はありません——ただし、具体的に診断した修正を2〜3回試しても改善しない場合、問題はそもそもプロンプトではないかもしれません。タスクに別の種類のモデルが必要かどうかについては、下記のタスクに合ったモデルの選び方を参照してください。