プロンプト “と “インストラクション “という用語は、ChatGPTのようなAIモデルと私たちがどのように接するかの基本であり、モデルの応答を導く上でしばしば特徴的な役割を果たします。
プロンプト
「プロンプト」とは一般的に、AIモデルに応答を引き出すために与える入力を指します。これはモデルが応答する質問や発言のようなものです。ChatGPTのようなAIに指示する文脈では、プロンプトはユーザーが入力したテキストをモデルが読み取り、それに基づいてモデルがテキストを生成します。プロンプトは、AIが可能な応答の範囲を探索できるようにオープンエンドにすることも、特定のトピックやタスクにAIを集中させる、より指示的なクローズドエンドにすることもできます。
インストラクション
一方、「インストラクション」はプロンプトに比べてより具体的です。通常、AIがどのように回答すべきかをガイドし、回答に使用する手順や方法を概説することが多いです。指示は、回答に含めるべき情報の種類、文章のスタイル、必要な情報の深さに関するパラメータを設定します。これらの指示は、AIが特定の形式に従ったり、出力において特定の基準を満たす必要があるシナリオでは非常に重要です。
まとめると、AIモデルとのコミュニケーションにはプロンプトとインストラクションの両方が使用されますが、プロンプトは一般的に対話のトピックを設定し、インストラクションはAIのアウトプットのアプローチ、構造、スタイルを定義するものです。どちらも、ChatGPTのようなAIモデルがどのようにユーザーの質問やリクエストを理解し、対応するかを形成する上で重要な役割を果たします。
以下は「プロンプト」と「インストラクション」の違いを表にまとめたものです：
| 用語 | 定義 | 例 |
|---|---|---|
| プロンプト | AIモデルに入力されるテキストで、モデルが応答を生成するためのトリガーとなる。 | 「今日の天気は？」 |
| インストラクション | 応答の形式やスタイル、詳細の程度を指定する具体的な指示。モデルの出力を詳細に制御する。 | 「500字で気候変動の影響について説明してください。」 |
プロンプトは一般的な質問や話題提起に使われ、AIの反応の方向性を決めます。一方、インストラクションはより具体的で、応答の形式や内容の詳細を規定するために使用されます。どちらもAIとの対話において重要な役割を担います。
「プロンプト」と「インストラクション」の詳細な例
以下は「プロンプト」と「インストラクション」に関して、より詳細な例を日本語で挙げたものです。
プロンプトの例
プロンプトは、AIに対して一般的な質問やテーマを提示し、そのテーマに基づいた自由な応答を促します。例えば：
- 質問プロンプト: 「日本の四季について教えてください。」
- このプロンプトは、日本の四季の特徴について広範囲にわたる情報を提供するようAIに促します。
- 創造的プロンプト: 「もし猫が話せたら、何を言うと思いますか？」
- こちらは創造的な応答を求めるプロンプトで、AIに想像力を働かせるよう促します。
インストラクションの例
インストラクションは、AIの応答の形式、内容の範囲、使用する情報の種類などを具体的に指定します。例えば：
- 形式を指定するインストラクション: 「1000字で、日本の四季の美しさを詳細に描写してください。文章は叙情的で感情豊かに。」
- この指示は、AIに対して特定のスタイル（叙情的で感情豊かな）と特定の長さ（1000字）でレスポンスを生成するよう要求しています。
- 内容を指定するインストラクション: 「東京と京都の春の風景を比較して、それぞれの観光スポットの魅力をポイント形式で列挙してください。」
- こちらのインストラクションは、比較的具体的なタスク（二つの都市の春の風景の比較と観光スポットの魅力の列挙）を示しており、AIにどのように情報を整理し提示するか具体的なフォーマットを指定しています。
これらの例から、プロンプトがAIに話題を提供し、その話題に基づいた反応を促す一方で、インストラクションが応答の形式や内容に具体的な要求を設定することがわかります。どちらもAIとの効果的な対話を形成するために重要です。