この動画は、AIを使ってプロンプトを自動最適化する革新的な手法「DSPI」について解説している。従来のプロンプトエンジニアリングが個人のスキルに依存していた問題を解決し、初心者からエンジニア、チーム運用まで段階的に対応できる体系的なアプローチを提示している。PythonライブラリのDSPIを使うことで、プロンプトをプログラマブルなコードとして扱い、入力と出力のペアから学習して自動的に最適化する仕組みが紹介されている。
AIプロンプト最適化への革新的アプローチ
よく聞かれる悩みの一つに「プロンプトを最適化したいんやけど、どうしたらええか分からん」っちゅうのがあるんや。専門知識を身につける方法については今まで色々書いてきたけど、それが万人向けやないのも分かってる。
これから紹介する方法はな、AIにプロンプトを最適化させる方法なんや。これは現在エンジニアが本格的な運用で使ってる、めっちゃ有名なPythonのフレームワークをベースにしてるんやで。
「どうやったらあんなにきれいなプロンプト作れるんやろ」って思ったことあるやろ？これがその秘密の一部なんや。今回の動画では概念を説明して、その後に具体的なプロンプトと例を使った実践方法を詳しく書いた記事を用意してる。
その記事は3部構成になってて、パート1は初心者向けや。これまで一度もやったことない人でも、Pythonのコードに触りたくない、ターミナルも見たくない、コード自体も見たくないっちゅう人でもメリットを得られるようになってる。
こんなことやってくれる人は今までおらんかった。普通は「こんな風にコードを最適化したいなら、頑張ってターミナル使ってな」で終わりやからな。そんなんじゃダメや思うんよ。
代わりに5分でできるクイックスタートを用意して、エンジニアが本格運用で使ってる原理と同じものをチャットで適用できるようにしたんや。そうすればみんなもその恩恵を受けられるやろ。
でもまだ終わりやない。エンジニアや開発者で、ターミナルが怖くない人には、DSPIの動作原理についてちゃんと技術的な説明もするし、記事の方でも実践ハンドブックを用意してる。
それでもまだ終わりやない。パート3では、これをチーム全体にスケールする方法について話したい。これは違った種類のチャレンジなんや。個人で作ってる人には必要ないけど、チームを管理してて本格的なプロンプトのパイプラインを持ってる人には、システムがどうスケールするかを理解するのはめっちゃ重要やからな。
今回はビジュアルも使ってやってみるで。動画でもっとビジュアルを使ってほしいっちゅう要望もあったしな。初心者向け、開発者向け、チーム向けに分けて説明して、もっと深く知りたい人向けには記事でさらに詳しく書いてるで。
DSPIフレームワークの基本概念
はい、ここからや。グラフィック好きなんよな。正直に言うと、これはGammaっちゅうAIツールに思考整理を手伝ってもらったんや。AIを使ってAIのプロンプト最適化をするAIツールを使ってるっちゅうわけや。このフレームワークは初心者から企業レベルまで本当にスケールするんやで。
じゃあ何の話をしてるんか？この怖そうなプログラミング言語は何なんか？これがDSPIや。
DSPIはPython言語のフォークで、プロンプトを静的なテキストやなくてプログラマブルなコードとして扱うことで大規模言語モデルと作業できるようにしてくれるんや。実際にはフォークやなくてライブラリなんやけどな。
このフレームワークによって体系的なプロンプトエンジニアリングができるようになって、「チェーン・オブ・ソートを使え」とか何かの形容詞を付けて良くするっちゅうレベルを超えて、LLMアプリケーションを実際にスケールできるんや。
プロンプトに構造化された体系的なアプローチができるようになるから、個人の専門知識への依存度がぐっと下がる。これには計り知れないメリットがあるんや。
でも心配せんでええ、まずは初心者から始めるからな。何を言ってるか分からん人は、まずこの概念を理解してから、次のスライドで実際に初心者向けの完全なプロンプトを見せるで。これはそのままChatGPTに貼り付けられるやつや。
初心者向けDSPIアプローチ
DSPIは基本的にブリッジを提供してくれる。やることはこうや：まずパート1で「ここに行きたい」っちゅうタスクを定義する。それからパート2で「完成品はこんな感じや」っちゅう例をいくつか示す。例えば「カスタマーサービスのメールを書いてほしい。こんなんがええカスタマーサービスメールの例や」みたいな感じやな。
パート3では、プロンプト最適化エンジンであるDSPIライブラリに、そういう出力を達成するためにプロンプト構造を自動的に洗練してもらう。
基本的には「これが目標や、これがええ感じの例や、そしてそのええ感じの例への入力はこれや」って伝えるんや。2番のところに「入力出力ペア」って書いてあるのに気付いたやろ？これがめっちゃ重要なんや。
DSPIプログラムに「入力と出力がこんな感じのペアがあるけど、次からは入力だけ渡すで」って教えてるんや。つまりパターンマッチングやな。そんなに難しいことやない。「AがBに等しくて、CがDに等しいなら、EはFに等しい」みたいな感じでやってほしいんや。
この場合、顧客との通話メモを渡して、ええメールがどんなもんかを3、4回教えたら、顧客通話のメモを渡すだけでええメールを作れるようになってほしいっちゅうのが核心のアイデアや。
ターミナルを触りたくない人向けに、DSPを使わんでもそういう結果を得る方法も見せるで。
DSPがやってくれることは、基本的に最適化と反復や。そして信頼性高くええメールを作れるようになったら、実際に本格運用のAIパイプラインに組み込める。そうすれば最適なプロンプトを持ってることが分かるし、それがただの頑張りベースやなかったことも分かる。
それが全体的なプロンプトの品質向上につながる。AIにAI用の最適化をさせてるからな。AIに入力と欲しい出力の間のギャップを埋めてもらって、それらをつなぐプロンプトを構築してもらってるんや。これが伝えたい重要なアイデアやで。
実践的な初心者向けプロンプト
初心者が学べることを見てみよう。これは実際のプロンプトや。このプロンプトは使えるで。
これは厳密にはDSPIやない。明らかにPythonプログラミング言語やないからな。でもDSPIのように動作して、ChatGPTみたいな大規模言語モデルで動くプロンプトなんや。
めっちゃシンプルや。「自己最適化プロンプトシステムを作りたい。これが課題や」って言うんや。メール書く、会議ノートをまとめる、何でもええ。「これが例や。最低3ペア用意して。入力と出力。入力。出力。入力。出力」や。
出力は本当にええもんにして、入力は本当に一貫したもんにせなあかん。入力がバラバラやったら助けにならんし、出力を一貫して評価せんかったら助けにならん。
「具体的な基準で採点システムを作って」って言うんや。機能性、フォーマット、完全性、こういう基準は調整できる。これは例やからな。フォーマットをそんなに重視せんのやったら、それを外して別のもんを入れてもええんや。でもシステムが練習する時に成功をどう採点すべきかは、できるだけ明確に指定したいんや。
それからシステムに言うんや。ChatGPTが一発でやってくれる。「自分の課題を処理できるプロンプトを複数書いて」。この場合は3個って言ってるけど、もっと多くてもええ。「渡した例で全部のプロンプトをテストして、結果を採点して」。
基本的に3つの入力それぞれをテストして、渡した出力にどれだけ近く真似できるかを見て、渡したルーブリックに基づいて自分で採点するんや。
ステップ4、「一番ええやつを取って、機能性、フォーマット、完全性、その他何でも望む要素のルーブリックで一番低い点数やった部分を修正して改善して」。
ステップ5、「最終的に改善されたプロンプトを採点システムと一緒にくれ」。
これが全部、ChatGPTでの1つのプロンプトや。これが初心者としてDSPIでの作業に一番近い体験やで。ターミナルを使う必要もない。文字通りいつでもできる。そしてこれが、もっと複雑な本格パイプラインで作業する時の全体的な概念なんや。
エンジニア・開発者向けの技術的解説
エンジニアで、ここで何が起こってるかもうちょっと理解したい人向けに、パート2に入ろう。
エンジニアと開発者向けに言うと、DSPIはプロンプトエンジニアリングを個人の専門知識の領域からプログラマブルな規律の領域に変えるんや。
基本的にこの分野の曖昧さを減らして、プロンプトをより決定論的な科学に変える。それがシステムエンジニアリングの明確性と制御を提供するのをずっと簡単にしてくれる。
シグネチャでLLMの動作を定義できる。シグネチャは本当にただの入力と出力やな。プロンプトを構造化されたコードとして扱って、Pythonライブラリが入力と出力を確実にマッピングするプロンプトを開発できるシグネチャを提供するんや。
DSPでモジュラーアーキテクチャを持つのは簡単や。異なるコンポーネントを交換できるからな。例えば、DSPIが呼び出してプロンプトを構築する言語モデルを簡単に交換できる。超簡単や。DSPIで1行やで。それが維持しやすくて、アップグレードしやすくなる理由や。
入力出力ペアシステムが成長するにつれて自動的に洗練できるから、特定のタスクでプロンプトを最適化し続ける能力もある。ここにはいろんな要素があるから、もっと詳しくやるけど、何をやってるかのアイデアは掴んでほしい。
根本的には、プログラマブルなプロンプト、モジュラーアーキテクチャ、何らかの自動最適化ループがあれば、実際に精密なLLMアプリケーションを構築できて、一番優秀なプロンプト作成者のスキルに依存する必要がなくなる。
従来のプロンプトエンジニアリングの課題
従来のプロンプトエンジニアリングには欠陥があった。みんな知ってると思うけど、改善の体系的な方法がない。進歩を客観的に測定するのが難しい。スケールするのがめっちゃ困難。脆弱や。しばしばモデル固有やったり、モデル固有やと主張したりする。
プロンプトエンジニアリングは目隠ししてダーツボードにダーツを投げるようなもんやって冗談を言う人もおった。投げてるけど、ダーツが当たったかどうかも分からんのに、それについて大きな主張をしてるっちゅうわけや。
従来のプロンプトエンジニアリングは、他に選択肢がない場合、熟練したプロンプト作成者がいる場合、そしてその熟練したプロンプト作成者が自分の仕事を正直に評価できる場合には機能する。それは時々正しいし、非常に熟練したプロンプト作成者は時々DSPIが書くよりもええプロンプトを書くこともある。
でもDSPIは人間にはできない一貫したスケール方法ができる。それがエンジニアがDSPIを好む理由や。ソフトウェアシステムとしてスケールするのがずっと簡単なんやから。
コア哲学とアーキテクチャ
核心的な哲学を見てみよう。プロンプトをプログラムとして、コードとして扱うなら（これは前から主張してきたことや）、クリーンな入力と出力を要求するようになる。これは話した通りや。
アーキテクチャ全体を通してモジュール性を要求するようになる。プロンプトを文字列として扱わないように要求するようになる。プロンプトは代わりにコードとして扱うべきや。そしてメトリック駆動のフィードバックループを可能にするべきや。
数スライド前に自動最適化について話した時を覚えてるか？その方法は、DSPIが最適化できる定量化可能なメトリクスを定義することや。
さっき初心者向けにChatGPTプロンプトで測定システムを渡したのが、定量化可能なメトリクスの始まりなんや。本格パイプラインでは、もっとずっと先まで行く。何を受け入れ可能と定義するかをもっと深く掘り下げる。それがDSPIに信頼できるプロンプトを書く助けになるんや。
主要コンポーネントの詳細
主要コンポーネントは何か？シグネチャについて話したけど、混乱せんように実際に何なのかを説明したい。
シグネチャは、モジュールが何をすべきかを指定するけど、どうやるかは指示しない入力出力契約や。例えば、コンテキストが質問と回答やったり、メールドラフトとフィードバックから改善されたメールやったり、そういうペアやな。これはええ、これもええって指定してるんや。質問はええし答えもええ。メールドラフトとフィードバックはええし、改善されたメールもええ。でも間で何が起こったかは説明せん。
DSPIに基本的にその間のギャップを埋める最適化関数としてプロンプトを書いてもらって、将来的にはメールドラフトとフィードバックだけを提供できるようにしてもらうんや。それがブリッジを適用して改善されたメールにたどり着く。
モジュールももう一つの重要なコンポーネントや。これらはシグネチャをReActやChain of Thoughtのような特定の推論戦略と組み合わせる組み合わせ可能な構成要素や。実際にDSPIでモジュールをチェーンして、もっと複雑なワークフローを作ることもできる。
全てのモジュールが推論を必要とするわけやないから、これは重要や。推論やchain of thoughtが必要ないモジュールもある。柔軟性を与えてくれる。レゴブロックのようなもんや。
オプティマイザーは自動プロンプト最適化アルゴリズムや。例えばBootstrap Few-shotがある。手動の介入なしに、トレーニングデータと定義されたメトリクスに基づいてモジュールを改善する。だから常に動いてるんや。
最後やけど重要なのが、メトリクスの部分。精度を測れる、関連性を測れる、フォーマット準拠を測れる、カスタムビジネスメトリクスを測れる評価関数が欲しい。これらが何がええかを決めるのを助けてくれるからや。最適化プロセスをガイドして、オプティマイザーが動作できるフィードバックをくれる。
実践での動作例
実際の動作を見てみると、やることはタスクを定義して、シグネチャから始めて、DSPIがその例から学習できる十分な入力出力ペアの例を確実に持つことや。
初心者向けのChatGPTライト版の例では3つやった。実際の本格運用では、もっとずっと多く、10、30、40、50になる。DSPはこれらの例から学習して効果的なプロンプトを生成する。
それから品質と精度の割合、フォーマットがどんなもんかの測定方法を指定して、初心者向けプロンプトで渡したよりもずっと詳細にやる。ええ感じのもんの3つの異なる例やなくて、品質がどんなもんかの6つ、7つ、8つの次元にわたる定量化された例になる。
トークン数かもしれん、読解レベルかもしれん、フォーマット準拠かもしれん。いろんな方法があるし、探してる出力によって決まるけど、できるだけ具体的に出力を定義する必要がある。
それから、素早い結果が欲しいならBootstrap Few-shotのようなオプティマイザーを選ぶ。もうちょっと時間がかかるものもある。複雑な推論タスクにはMEROの方がええ。自分に合うものを選ぶんや。
最後に、それをデプロイしてパフォーマンスを監視する。新しいトレーニング例を与える時にDSPIモジュールが新しいデータに適応できるようにする。そうすると独自の自己改善プロンプトシステムになる。
チーム運用でのスケーリング
DSPIをチーム全体でスケールするのは別のチャレンジや。個人のワークフローから始めたら、大幅な改善が得られる。メール返信の自動化、コンテンツ生成、データ分析。ええことがたくさんできる。
個人のエンジニアはもう使ってるし、チームも使い始めてて、成功してる。でもこれには中央レジストリを通じた最適化されたモジュールのチーム間共有が必要や。そうすれば実際にスケーラブルなアーキテクチャができて、みんながバラバラのオプティマイザーで作業することがない。
品質ゲートとコスト管理が必要や。だから、様々なタスクの範囲で特定のスケールで品質に支払う受け入れ可能なコストを決めるんや。
ガバナンス用のインフラ、自動モデル選択用のインフラが必要や。これらをやらんかったら、個人がベストエフォートベースで維持してる複雑なオプティマイザーライブラリになってしまう。コストが制御不能になって、プロンプト用の一貫したパイプライン構築がめっちゃ困難になる。
個人のエンジニアは目を回したくなるかもしれんけど、チームリーダーなら、本格パイプラインをスケールし始める時にこういうことを考えなあかん。
まとめと実践への道筋
役に立ったやろうか。実際には始めるのはそんなに怖いことやない。Bootstrap Few-shotに入って、シグネチャと入力出力ペアがある限りすぐに最適化を始められる。完全に実現可能やし、実際の仕事に適用するのも素早くできる。3、4週目で、もっと速くやった人も知ってる。数日でこれに入って、ビジネスの実際のワークフローにたどり着いた人も知ってる。完全に可能なことや。
重要なのは、プロンプト方程式の最大の人間依存の一つを取り除くことや。AIにプロンプトを書いてもらうことで、プロンプトエンジニアリング専門知識の一貫したスケーリングができるようになる。これはかなりクールやで。
というわけや。DSPIの紹介、なんで興奮してるか、そしてプロンプト最適化にAIを使うという最先端がどこに向かってるかの感覚を掴んでもらえたと思う。
ワイルドで刺激的な世界やで。実際にそれに入る方法について、初心者でもエンジニアでも、さらにはチームリーダーとして実際に動くプロンプト最適化の本格パイプラインでチーム全体を最適化するっちゅう栄光ある楽しい仕事についても、完全な記事を書いたで。頑張って、楽しんでな。
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