注意機構のマスター：LLMのための効果的なプロンプト作成

この記事では、大規模言語モデル（LLM）の注意機構と、注意深く作成されたプロンプトによってそれをどのように活用するかについて掘り下げています。LLMは人間のように逐次的に読むのではなく、すべてのトークン間の関係を同時に重み付けすることを説明しています。したがって、プロンプトの構造は単語の選択よりも重要です。この記事では、構造化されたプロンプトと構造化されていないプロンプトを比較し、段階的なアプローチがモデルの推論をどのように導くかを示しています。注意機構を簡素化します。各単語が他の単語に及ぼす影響を計算して出力を生成します。効果的なプロンプトのためのヒューリスティックが提供されます。重要な情報を優先順位付けし、構造化されたフォーマットを使用し、ペルソナを使用し、曖昧さを避けます。この記事は、効率的なプロンプトの経済的メリット（エンジニアの時間の節約、効率の向上、コストの削減）を強調して締めくくられています。