スピーカー:  Cyrus Nouroozi, Zenbase AI共同創業者兼CEO

概要

本発表では、Cyrus Nouroozi氏が、DSPyを用いた自動プロンプトエンジニアリング（APE）の可能性を探求し、その効率性、AIセキュリティにおける役割、評価指標の進化に焦点を当てます。APEがいかにプロンプト最適化プロセスを効率化し、AI開発における強力なツールとなるかが強調されています。

主要なポイント

自動プロンプトエンジニアリング（APE）は人間のプロンプトエンジニアを凌駕する
APEと人間のプロンプトエンジニアを比較した研究では、20時間の取り組み後、APEは40％優れたパフォーマンスを示しました。この大幅な改善は、プロンプトの最適化における自動化システムの効率性と有効性を強調するものであり、APEがより少ない手作業でAIモデルの品質とパフォーマンスを大幅に向上できることを示唆しています。

試行錯誤を減らすAPEの役割
APEは、最適なプロンプトを効率的に探索できるため、手動によるプロンプトエンジニアリングに伴う従来の試行錯誤プロセスの必要性を低減します。この機能により、時間とリソースを大幅に節約できるため、開発者はAIモデルの他の側面の改良に集中することができます。
プロンプト検索プロセスの自動化により、開発サイクルが加速し、全体的な生産性の向上が見込めます。

評価指標の動的進化
Nouroozi氏は、「優れた」プロンプトの定義は時間とともに進化するため、評価指標を動的に調整する必要があると主張しています。プロジェクトが進行するにつれ、プロンプトの評価に使用された初期の評価基準は古くなり、最適なパフォーマンスを確保するために継続的な再評価が必要となります。

この進化は、継続的な最適化と、新しいタスクや課題に適応するAIモデルの妥当性を維持するために極めて重要です。

レッドチームとセキュリティにおけるAPE
APEはレッドチーム活動、特に言語モデルのハッキングやジェイルブレイク（脱獄）において効果的であることが証明されています。最適化された形態では、APEはこれらのセキュリティ関連タスクで6％の性能向上を示しました。これは、APEが従来の手法よりも効果的に脆弱性を特定・緩和することで、AIモデルのセキュリティを強化できる可能性を示しています。

APE開発の初期段階
Nouroozi氏は、自動プロンプトエンジニアリングはまだ初期段階にあり、過去6〜12カ月で大きなトラクションを得たに過ぎないと主張しています。このことは、この分野には革新と発展の余地がかなりあることを示唆しており、将来の進歩によってAPEシステムの効率と能力がさらに向上するでしょう。

LLM Recovery Labの見解

2020年の論文 「Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks 」で紹介されて以来、Retrieval-Augmented Generation（RAG）の進化は、絶え間ない革新と最適化によって特徴づけられてきました。当初は、ChatGPT、Claude、Llamaなど、特定のアプリケーションに合わせた最適な言語モデルを選択することに重点が置かれていました。

この分野が成熟するにつれ、注目はRAGシステムの情報検索コンポーネントを強化する方向にシフトしていきます。これは、より優れた埋め込みモデルの開発、Okapi BM25のような従来のアルゴリズムとセマンティック検索を組み合わせたハイブリッド検索アプローチ、検索精度を向上させるカスタム類似度メトリクスの実装につながりました。

また、2022年にはChain of Thought（CoT）、2023年にはEverything of Thoughts（XoT）が導入されるなど、プロンプトエンジニアリングも年々大きな進歩を遂げています。

これらの技術は、プロンプトの構築と最適化の方法を改善する上で重要な役割を果たしています。しかし、このような進歩にもかかわらず、RAGシステム内のプロンプトを体系的に改善するには、顕著なギャップがありました。

そこで、自動プロンプトエンジニアリング（APE）が極めて重要な役割を果たすのです。

APEは、RAGシステムにおける最も永続的な課題の一つであるハルシネーションの減少に取り組む上で、画期的な進歩をもたらす可能性があります。モデルのファインチューニング、再トレーニング、再展開を必要とする他の最適化戦略とは異なり、APEはそのような必要なしにプロンプトを最適化することで、費用対効果の高いソリューションを提供します。

最も効果的なプロンプトを自動化し、インテリジェントに検索するAPEの能力は、より正確で信頼性の高いRAGシステムを実現するためのミッシングリンクとなり得えます。APEは、従来のプロンプトエンジニアリングに関連する試行錯誤のプロセスを最小限に抑えることで、時間とリソースを節約するだけでなく、開発サイクルの全体的な効率も向上させることが可能です。この自動化は、迅速な反復と展開が重要な環境において、特に有用であることが証明されるでしょう。

さらに、プレゼンテーションで強調された評価指標の動的な進化は、AIモデルの有用性と効果を維持するために極めて重要です。プロジェクトが進化するにつれて、プロンプトを評価する基準も進化しなければなりません。APEの適応性により、これらの評価基準を時間と共に調整することで、タスクがより複雑になったり、完全に変更されたりしても、AIモデルが最適化され、意図したタスクに沿った状態を維持することができます。

APEの可能性はプロンプトの最適化だけにとどまらず、AIのセキュリティにも大きな影響を与える可能性があります。特に脆弱性を特定し、ジェイルブレーキング（脱獄）のような潜在的な攻撃を軽減するレッドチーミングへの応用は、AIシステムの保護におけるAPEの有用性を実証しています。APEはセキュリティ関連のタスクで6％の性能向上を示しており、AIモデルのセキュリティ強化におけるAPEの役割は、これらのシステムがより機密性が高く、利害関係の大きい環境で展開されるにつれて、ますます重要になる可能性があります。

APEはまだ開発の初期段階にあり、ここ6〜12ヶ月の間に大きな進歩があったことを考えると、さらなる革新の余地が大いにあります。技術が成熟するにつれて、APEシステムの効率と能力はさらに向上すると予想されています。これにより、特にRAGシステムにおいて、APEがAI開発プロセスの標準ツールとして広く採用される可能性が高まっています。

将来的には、自動プロンプトエンジニアリングは、LLMベースのアプリケーションを開発する開発者のツールキットに不可欠な要素になる準備が整っています。2025年に近づくにつれ、大規模なモデルの再トレーニングや再展開を必要とせずにプロンプトを最適化できるAPEの能力は、AIの精度と信頼性を高めるための費用対効果の高いソリューションとして位置づけられるでしょう。APEは、特にハルシネーションを減らし、RAGシステムの全体的なパフォーマンスを向上させるという役割において、この分野に大きなインパクトを与えるものと期待しています。