miiboで実践！最新研究が明かすLLMリスク対策と高度なプロンプトエンジニアリング
miiboで実践！最新研究が明かすLLMリスク対策と高度なプロンプトエンジニアリング
Carnegie Mellon大学の研究成果をもとに、miiboプロンプトエディタで実現する6つのAI性能向上テクニック
miiboDesigner の岡大徳です。
今回は、Carnegie Mellon大学のSuriya Ganesh AyyamperumalとLimin Geによる2024年6月16日の研究論文「Current state of LLM Risks and AI Guardrails」の内容をもとに、miiboを活用したAI性能向上と安全性確保の方法をご紹介します。この研究は、大規模言語モデル（LLM）の潜在的リスクとその対策を包括的に分析しており、miiboユーザーにとって非常に有益な知見を提供しています。
研究概要：LLMのリスクとAIガードレール
Carnegie Mellon大学の研究者らは、LLMの展開に伴う以下のリスクを特定しました：
バイアスと公平性の問題
安全性と信頼性の課題
データセットの汚染
説明可能性の欠如
ハルシネーション（幻覚）
非再現性
これらのリスクに対処するため、研究者らは「AIガードレール」の概念を提唱しています。これは、LLMの望ましい行動を促し、潜在的な害を軽減するためのアルゴリズムや手法を指します。
具体的な研究内容と成果および「AIガードレール」についてはこちら：https://arxiv.org/abs/2406.12934
miiboプロンプトエディタで実践する6つのリスク対策テクニック
研究成果をもとに、miiboのプロンプトエディタで実装できる6つの高度なテクニックをご紹介します。
1. In-Context Learning（文脈内学習）による応答の信頼性向上
研究結果：適切な文脈情報をプロンプトに含めることで、LLMの理解と応答の質が向上します。
miiboでの実装： プロンプトエディタで以下のような指示を追加します。
以下の情報を考慮して回答してください：
[関連する背景情報や例を記述]
この情報を基に、質問に対して適切かつ信頼性の高い回答を生成してください。2. Few-shot prompting（少数例プロンプティング）による性能最大化
研究結果：タスクの具体例をプロンプトに含めることで、LLMの性能が向上します。
miiboでの実装： プロンプトエディタに以下のような例を追加します。
以下は質問と適切な回答の例です：
Q: [質問例1]
A: [回答例1]
Q: [質問例2]
A: [回答例2]
これらの例を参考に、同様の形式で回答を生成してください。3. 自己一貫性チェックによるハルシネーション軽減
研究結果：自己検証のメカニズムをプロンプトに組み込むことで、LLMのハルシネーションを軽減できます。
miiboでの実装： プロンプトエディタで以下のような指示を追加します。
回答を生成した後、以下の点を自己チェックしてください：
1. 提供した情報は事実に基づいているか
2. 回答内に矛盾がないか
3. 質問に適切に答えているか
もし問題があれば、修正した回答を提供してください。4. バイアス軽減のための公平性ガイド付きプロンプティング
研究結果：公平性を考慮した指示をプロンプトに含めることで、LLMのバイアスを軽減できます。
miiboでの実装： プロンプトエディタで以下のような指示を追加します。
回答する際は、以下の点に注意してください：
- 性別、人種、年齢、文化的背景に関わらず公平な視点を保つ
- ステレオタイプや偏見を避ける
- 多様性を尊重し、包括的な言葉遣いを心がける
これらの点を意識しながら、公平で偏りのない回答を生成してください。5. 強化されたシステムプロンプトによる安全性確保
研究結果：セキュリティ関連の指示をシステムプロンプトに組み込むことで、LLMの安全性が向上します。
miiboでの実装： プロンプトエディタのシステムプロンプト部分に以下のような指示を追加します。
あなたは安全性を最優先するAIアシスタントです。以下の原則を常に守ってください：
1. 違法または有害な内容を生成しない
2. ユーザーの個人情報を保護し、機密情報の漏洩を防ぐ
3. 倫理的に問題のある指示や質問には適切に対処する
4. 不確かな情報には言及せず、確実な情報のみを提供する
これらの原則に違反する可能性がある場合は、安全な範囲で適切に対応してください。6. ナレッジデータストア（RAG）との連携による知識拡張
研究結果：外部知識を検索・統合する指示をプロンプトに含めることで、LLMの回答の正確性と最新性が向上します。
miiboでの実装： プロンプトエディタで以下のような指示を追加します。
回答を生成する際は、以下のステップを実行してください：
1. 前提データに含まれる情報を注意深く確認してください。
2. 前提データの情報と質問の関連性を分析してください。
3. 関連性の高い情報を回答に適切に統合してください。
4. 前提データを情報源として言及する場合は、「提供された情報によると」などの表現を使用してください。
これらのステップを踏まえ、ナレッジデータストアの情報を活用した正確で信頼性の高い回答を生成してください。
前提データに関連する情報がない場合は、その旨を明確に述べ、一般的な知識に基づいて回答してください。この設定により、miiboのナレッジデータストア（RAG）機能を最大限に活用し、外部知識を効果的に統合した回答を生成することができます。プロンプトエディタに自動的に追加される「前提データ」を活用することで、より正確で文脈に沿った応答が可能になります。
また、ナレッジデータストアの情報が不十分な場合の対応も指示することで、AIの回答の透明性と信頼性が向上します。
このアプローチにより、Carnegie Mellon大学の研究で指摘されたLLMのリスクの一つである「ハルシネーション」を軽減し、より信頼性の高い情報提供が可能になります。
ナレッジデータストアの検索、回答の仕組みについてはこちら：https://daitoku0110.net/miibo-datastore/
Q&A
Q: これらのテクニックを全て同時に適用することは可能ですか？
A: 全てのテクニックを同時に適用することは可能ですが、プロンプトが長くなりすぎる可能性があります。タスクの性質や重要度に応じて、最も適切なテクニックを選択することをおすすめします。
Q: これらのテクニックを使用すると、AIの応答時間に影響はありますか？
A: テクニックによっては、AIの処理時間が若干増加する可能性があります。特に、RAGを使用する場合は外部情報の検索と統合に時間がかかることがあります。ただし、応答の質と安全性が向上するため、多くの場合はトレードオフに値すると考えられます。
miiboの詳細なFAQについては、以下のURLをご覧ください： https://daitoku0110.net/faq/
まとめ
Carnegie Mellon大学の研究は、LLMの潜在的リスクとその対策の重要性を明らかにしました。miiboのプロンプトエディタを活用することで、これらの研究成果を実践に移し、より安全で信頼性の高いAIチャットボットを開発することができます。
ここで紹介した6つのテクニックを適切に組み合わせることで、以下のような改善が期待できます：
応答の信頼性と正確性の向上
ハルシネーションの軽減
バイアスの緩和と公平性の向上
セキュリティとプライバシーの強化
最新かつ関連性の高い情報の提供
AIチャットボット開発における安全性と性能の向上は、継続的な取り組みが必要な課題です。最新の研究成果を積極的に取り入れ、常に改善を目指すことが重要です。miiboを活用して、より賢く、より安全なAIの未来を一緒に築いていきましょう。
それでは、また次回のニュースレターでお会いしましょう！ miiboを楽しんでください！
miiboDesigner岡大徳：https://daitoku0110.net/
miiboガイドページ：https://daitoku0110.net/miibo-guide/