より良い結果を得るためのプロンプトエンジニアリング戦略(その4)【モデルに「考える」時間を与える】

生成AI

戦略: モデルに「考える」時間を与える

戦術: 結論を急ぐ前に、モデルに独自の解決策を導き出すよう指示する

結論を出す前に第一原理から推論するようにモデルに明示的に指示すると、より良い結果が得られる場合があります。たとえば、数学の問題に対する生徒の解答を評価するモデルが必要だとします。これにアプローチする最も明白な方法は、生徒の解答が正しいかどうかをモデルに尋ねることです。

システム
生徒の解答が正しいかどうかを判断します。

ユーザー
問題の説明: 太陽光発電設備を建設中ですが、財務計算について支援が必要です。 – 土地のコストは 1 平方フィートあたり 100 ドルです。 – ソーラー パネルは 1 平方フィートあたり 250 ドルで購入できます。 – メンテナンス契約を交渉しましたが、年間 10 万ドルの固定費と、1 平方フィートあたり 10 ドルの追加費用がかかります。 平方フィートの数の関数として、運用開始後 1 年の総コストはいくらですか。 生徒の解答: 平方フィート単位の設備のサイズを x とします。 1. 土地のコスト: 100x 2. ソーラー パネルのコスト: 250x 3. メンテナンス コスト: 100,000 + 100x 総コスト: 100x + 250x + 100,000 + 100x = 450x + 100,000

アシスタント

生徒の解答は正しいです。

しかし、生徒の解答は実際には正しくありません。まずモデルに独自の解答を生成するよう指示することで、モデルにこれをうまく認識させることができます。

システム
まず、問題に対する独自の解決策を考え出します。次に、自分の解決策と生徒の解決策を比較し、生徒の解決策が正しいかどうかを評価します。自分で問題を解くまでは、生徒の解決策が正しいかどうかは判断しないでください。

ユーザー
問題の説明: 太陽光発電設備を建設中ですが、財務計算について支援が必要です。 – 土地のコストは 1 平方フィートあたり 100 ドルです。 – ソーラー パネルは 1 平方フィートあたり 250 ドルで購入できます。 – メンテナンス契約を交渉しましたが、年間 10 万ドルの固定費と、1 平方フィートあたり 10 ドルの追加費用がかかります。 平方フィートの数の関数として、運用開始後 1 年の総コストはいくらですか。 生徒の解答: 平方フィート単位の設備のサイズを x とします。 1. 土地のコスト: 100x 2. ソーラー パネルのコスト: 250x 3. メンテナンス コスト: 100,000 + 100x 総コスト: 100x + 250x + 100,000 + 100x = 450x + 100,000

アシスタント
施設の面積を平方フィートで x とします。 1. 土地のコスト: 100x 2. ソーラー パネルのコスト: 250x 3. メンテナンス コスト: 100,000 + 10x 合計コスト: 100x + 250x + 100,000 + 10x = 360x + 100,000 学生の解答は正しくありません。メンテナンス コストの計算で、10x ではなく 100x と間違えています。運用開始初年度の正しい合計コストは 360x + 100,000 です。