コード、文章作成、分析でプロンプティングがどう変わるか

コードのためのプロンプティング——説得力より精密さ

コーディング向けのプロンプトは、精密さから最も恩恵を受けます——正確な関数シグネチャ、言語とバージョン、コードが満たすべき制約、期待する入出力の例です。文章作成のプロンプトなら害のない曖昧な表現(「良い感じにして」など)は、コーディングのタスクにはほとんど手がかりを与えません。そのような依頼には唯一正しい形というものが存在しないからです。

文章作成のためのプロンプティング——読み手、トーン、そして良い具体例一つ

文章作成や編集のプロンプトは、下記の明確で具体的なプロンプトの書き方にある文脈と制約に関する指針から最も恩恵を受けます——誰のための文章か、どんなトーンを保つべきか、長さや構成の制約です。下記のFew-shotプロンプティングにあるような目標とする文体の具体例は、長々としたトーンの説明よりも、ここでは効果を発揮することがよくあります。

分析のためのプロンプティング——結論だけでなく推論を求める

選択肢を比較検討する、データを解釈する、複数の要因が絡む意思決定を進めるといった分析タスクは、通常、下記のChain-of-thoughtプロンプティングから恩恵を受けます——結論だけを述べさせるのではなく推論を示すようモデルに求めることで、確認できるものが手に入り、見落とされた要因や弱い前提が表に出やすくなります。これは、まさにこのために作られたモデルはどれかを扱う、下記の複雑な推論に適したモデルの選び方と同じ種類のタスクであり、ここではその指針を繰り返しません。

よくある質問

この3種類のタスクすべてに最適な、単一のプロンプティング技法はありますか？

いいえ——コードには精密さ、文章作成には読み手とトーン、分析には目に見える推論を求めることが、それぞれ最も重要です。ほとんどのタスクは、そのタスクが実際に必要とする要素に重みを置いた組み合わせから恩恵を受けます。

選ぶモデルは、プロンプトの書き方と同じくらい重要ですか？

どちらも重要で、それぞれ別のレバーです——このガイドは言葉選びについてのものです。コーディング、文章作成、推論が重要なタスクそれぞれについて、モデル適性の側面については、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。

コーディング用のプロンプトは、単に言葉が違うだけの文章作成用プロンプトですか？

いいえ——コーディングのタスクには通常、唯一正しい、あるいは動作する形が一つ存在するため、正確な要件についての精密さが、複数の異なる言い回しがすべて良い結果になりうる多くの文章作成タスクよりも重要になります。