gpt-prompt-engineer

gpt-prompt-engineerとは？

gpt-prompt-engineerは、GPT-4、GPT-3.5-Turbo、Claude 3などの大規模言語モデル（LLM）のプロンプトエンジニアリングのプロセスを自動化するように設計されたオープンソースツールです。ユーザー定義のテストケースに基づいて複数のプロンプトを生成、テスト、ランク付けすることにより、最適なプロンプトを見つけるのに役立ちます。

gpt-prompt-engineerはどのように機能しますか？

1. プロンプトの生成： このツールは、提供されたユースケースの説明と関連するテストケースに基づいて、LLMを使用して多様な範囲のプロンプトを生成します。
2. プロンプトのテスト： 生成された各プロンプトは、そのパフォーマンスを評価するために、提供されたテストケースに対してテストされます。
3. ELOレーティングシステム： ELOレーティングシステムを採用して、プロンプトをそのパフォーマンスに基づいてランク付けします。各プロンプトは初期ELOレーティングから始まり、レーティングはテストケースに対するプロンプトのパフォーマンスに基づいて調整されます。これにより、ユーザーは最も効果的なプロンプトを簡単に識別できます。

gpt-prompt-engineerの主な機能

• 自動プロンプト生成： 特定のユースケースとテストケースに基づいて、多数の潜在的なプロンプトを自動的に生成します。
• プロンプトのテストとランク付け： 各プロンプトをテストケースに対して体系的にテストし、ELOレーティングシステムを使用してランク付けし、最も効果的なプロンプトを識別します。
• Claude 3 Opusのサポート： 専用バージョンは、AnthropicのClaude 3 Opusモデルを最大限に活用し、テストケースの自動生成と複数の入力変数を可能にします。
• Claude 3 Opus → Haiku変換： この機能を使用すると、ユーザーはClaude 3 Opusを活用して潜在空間を定義し、Claude 3 Haikuを活用して効率的な出力生成を実現し、レイテンシとコストを削減できます。
• 分類バージョン： 分類タスク向けに設計されたこのバージョンでは、テストケースを期待される出力（「true」または「false」）と照合してテストケースの正しさを評価し、各プロンプトのスコアを含むテーブルを提供します。
• Weights & Biasesのログ記録： 構成、システムおよびユーザープロンプト、テストケース、最終ELOレーティングを追跡するためのWeights & Biasesへのオプションのログ記録。
• Portkey統合： プロンプトチェーンとその応答をログ記録および追跡するためのPortkeyとのオプションの統合を提供します。

gpt-prompt-engineerの使用方法

1. セットアップ： Google ColabまたはローカルのJupyter notebookで目的のnotebookを開きます。ユースケースに応じて、標準バージョン、分類バージョン、またはClaude 3バージョンを選択します。
2. APIキーの構成： OpenAI APIキーまたはAnthropic APIキーをnotebookの指定された行に追加します。
3. ユースケースとテストケースの定義： GPT-4バージョンでは、ユースケースとテストケースを定義します。ユースケースは、AIに実行させたいことの説明であり、テストケースはAIに応答させたい特定のプロンプトです。
4. 入力変数の構成（Claude 3バージョン）： ユースケースの説明に加えて、入力変数を定義し、変数名とその説明を指定します。
5. 最適なプロンプトの生成： ユースケースの説明、テストケース、および生成するプロンプトの必要な数を使用して、generate_optimal_prompt関数を呼び出します。
6. 結果の評価： 最終的なELOレーティングは、降順でソートされたテーブルに印刷されます。レーティングが高いほど、プロンプトが優れています。分類バージョンでは、各プロンプトのスコアがテーブルに印刷されます。

gpt-prompt-engineerの対象者

gpt-prompt-engineerは以下に最適です。

• LLMのプロンプトを最適化しようとしているAI開発者および研究者。
• AI搭載アプリケーションのパフォーマンスを向上させようとしている企業。
• プロンプトエンジニアリング技術の調査に関心のある個人。
• LLMベースのアプリケーションのコストとレイテンシを削減しようとしている人。

ユースケース：

• ランディングページのヘッドラインの生成を自動化します。
• パーソナライズされたメールの応答を作成します。
• コンテンツ生成のプロンプトを最適化します。
• Claude 3 OpusとHaikuを使用して、費用対効果の高いAIシステムを構築します。

gpt-prompt-engineerを選択する理由

• 時間の節約： プロンプトエンジニアリングのプロセスを自動化し、時間と労力を大幅に節約します。
• パフォーマンスの向上： LLMのパフォーマンスを向上させる最適なプロンプトを見つけるのに役立ちます。
• コスト削減： Claude 3 Haikuのような効率的なモデルを活用することで、費用対効果の高いAIシステムの作成を可能にします。
• 柔軟性： 分類タスクを含む、さまざまなLLMとユースケースをサポートします。

ライセンス

gpt-prompt-engineerはMITライセンスです。

プロジェクトリンク

https://github.com/mshumer/gpt-prompt-engineer