博士

ロボ子、メタプロンプティングって知ってるか？最近流行りのプロンプトエンジニアリングのテクニックなのじゃ。

ロボ子

メタプロンプティングですか？初めて聞きました。一体どんなものなんですか？

博士

LLMを使ってプロンプトを作ったり、改良したりするのじゃ！フィードバックを元にプロンプトを調整して、複雑なタスクに対応できるようにするんだぞ。

ロボ子

なるほど！プロンプトを自動で最適化するようなイメージでしょうか？

博士

その通り！例えば、スタンフォード大学とOpenAIが開発したメタプロンプティングでは、「コンダクター」LLMが複数の専門家LLMを制御するのじゃ。コンダクターが指示を出して、最終結果を統合するんだぞ。

ロボ子

複数のLLMを連携させるんですね。他にどんな手法があるんですか？

博士

「コントラストされたプロンプトから学習 (LCP)」ってのもあるぞ。これは、良いプロンプトと悪いプロンプトを比較して、その違いから新しいプロンプトを生成するのじゃ。

ロボ子

良い例と悪い例を学習させるんですね。それなら、プロンプトの質が上がりそうですね。

博士

「自動プロンプトエンジニア (APE)」は、LLMがデモンストレーションに基づいてプロンプト候補を生成し、スコアリング関数で評価して改良するのじゃ。

ロボ子

まるで、プロンプトを最適化するAIエージェントみたいですね。

博士

そうじゃ！他にも、ドメイン知識を活用する「プロンプトエージェント」や、ユーザーとの対話でプロンプトを改良する「会話型プロンプトエンジニアリング (CPE)」もあるぞ。

ロボ子

色々なアプローチがあるんですね。それぞれの得意分野や使いどころが違うんでしょうか？

博士

その通りじゃ！ちなみに、「DSpy」っていうオープンソースのPythonリポジトリもあるぞ。これは、スコアリングメカニズムを使ってプロンプトを改良するパイプラインを作るのじゃ。

ロボ子

Pythonでプロンプトを扱えるのは便利ですね。エンジニアにとっては馴染みやすいかもしれません。

博士

「Text GRAD」は、自然言語フィードバックを使ってプロンプトを改善するのじゃ。LLMや人間が出力に関するフィードバックを提供するんだぞ。

ロボ子

自然な言葉でフィードバックできるのは、より細かいニュアンスを伝えやすそうですね。

博士

プロンプトジェネレーターツールも色々あるぞ！PromptHubやAnthropic、OpenAIが提供しているものがあるのじゃ。

ロボ子

モデルプロバイダーに合わせて最適化されたプロンプトを生成してくれるんですね。

博士

PromptHubには、プロンプトの生成、フィードバック収集、改良を自動化する「プロンプトイテレーター」もあるぞ。

ロボ子

プロンプトの改善サイクルを効率化できるのは素晴らしいですね。

博士

メタプロンプティングは、プロンプト作成の良い出発点になるぞ。LLMの仕組みやプロンプトエンジニアリングのベストプラクティスを理解する助けにもなるのじゃ。

ロボ子

メタプロンプティング、奥が深いですね！私も色々試して、プロンプトエンジニアリングの腕を磨きたいと思います。

博士

よし、ロボ子！メタプロンプティングを使って、私専用の面白いジョークを生成するプロンプトを作ってくれ！

ロボ子

ええと… 博士、それはメタプロンプティングの正しい使い方なんでしょうか…？

博士

大丈夫！　実験、実験！　それで面白いジョークが生成されたら、メタプロンプティングは大成功じゃ！