機能テストを使用した迅速なエンジニアリング：信頼できるLLM出力への体系的なガイド

大規模な言語モデル（LLMS）のプロンプトを最適化することは、すぐに複雑になる可能性があります。最初の成功は簡単に思えるかもしれませんが、専門のペルソナ、明確な指示、特定の形式、および例を使用して、矛盾と予期しない失敗が明らかになります。マイナーな迅速な変更は、以前に作業する側面を破る可能性があります。この反復的な試行錯誤のアプローチには、構造と科学的厳密さがありません。

機能テストはソリューションを提供します。科学的方法論に触発され、自動入出力テスト、反復実行、およびアルゴリズムスコアリングを使用して、迅速なエンジニアリングデータ駆動型の繰り返し可能にします。これにより、当て推量と手動での検証が排除され、効率的で自信のある迅速な改良が可能になります。

この記事では、迅速なエンジニアリングを習得するための体系的なアプローチについて詳しく説明し、複雑なAIタスクでも信頼できるLLM出力を確保しています。

迅速な最適化における精度と一貫性のバランス

プロンプトに多数のルールを追加すると、内部の矛盾が生じる可能性があり、予測不可能な行動につながる可能性があります。これは、一般的なルールから始めて例外を追加する場合に特に当てはまります。特定のルールは、主要な指示または互いに競合する可能性があります。指示の紹介、言い換え、または詳細の追加 - マイナーな変更でさえ、モデルの解釈と優先順位付けを変更できます。過剰な仕様は、欠陥のある結果のリスクを高めます。明確さと詳細の適切なバランスを見つけることは、一貫した関連する応答にとって重要です。手動テストは、複数の競合する仕様で圧倒されます。再現性と信頼性を優先する科学的アプローチが必要です。

実験室からAIへ：信頼できるLLM応答のための反復テスト

科学的実験では、再現性を確保するために複製を使用します。同様に、LLMは非決定的な性質を説明するために複数の反復を必要とします。固有の応答のばらつきのため、単一のテストでは十分ではありません。再現性を評価し、矛盾を特定するには、ユースケースごとに少なくとも5つの反復が推奨されます。これは、多数の競合する要件でプロンプトを最適化する場合に特に重要です。

体系的なアプローチ：迅速な最適化のための機能テスト

この構造化された評価方法には、以下が含まれます。

• データフィクスチャー：さまざまな要件とエッジケースをテストするために設計された事前定義された入出力ペア。これらは、さまざまな条件下で効率的な評価のための制御されたシナリオを表しています。
• 自動テスト検証：予想される出力（備品から）と実際のLLM応答の自動化された比較。これにより、一貫性が保証され、人為的エラーが最小限に抑えられます。
• 複数の反復：各テストケースの複数の実行がLLM応答の変動性を評価し、科学的な3回を反映しています。
• アルゴリズムスコアリング：結果の客観的で定量的なスコアリング、手動評価の削減。これにより、データ駆動型のプロンプト最適化の明確なメトリックが提供されます。

ステップ1：テストデータフィクスチャの定義

効果的な備品を作成することが重要です。フィクスチャは、入出力ペアだけではありません。特定の要件についてLLMパフォーマンスを正確に評価するために慎重に設計する必要があります。これには次のことが必要です。

1. あいまいさとバイアスを最小限に抑えるためのタスクとモデルの動作を完全に理解します。
2. アルゴリズム評価への予見。

フィクスチャが含まれます。

• 入力例：さまざまなシナリオをカバーする代表的なデータ。
• 予想出力：検証中の比較のための予想されるLLM応答。

ステップ2：自動テストの実行

備品を定義した後、自動テストはLLMパフォーマンスを体系的に評価します。

実行プロセス：

1. 複数の反復：同じ入力がLLMに複数回供給されます（たとえば、5回の反復）。
2. 応答比較：各応答は、予想される出力と比較されます。
3. スコアリングメカニズム：各比較により、パス（1）または失敗（0）スコアが得られます。
4. 最終スコアの計算：スコアが集約されて、成功率を表す全体的なスコアを計算します。

例：記事から著者の署名を削除します

簡単な例では、著者の署名を削除することが含まれます。フィクスチャーには、さまざまな署名スタイルが含まれます。検証は、出力に署名欠席をチェックします。完璧なスコアは、除去が成功することを示します。スコアの低い領域は、迅速な調整が必要な領域を強調します。

この方法の利点：

• 複数の反復による信頼できる結果。
• 自動化による効率的なプロセス。
• データ駆動型の最適化。
• プロンプトバージョンの並んで評価。
• 迅速な反復改善。

体系的な迅速なテスト：迅速な最適化を超えて

このアプローチは、初期の最適化を超えて拡張されます。

1. モデルの比較：同じタスク上の異なるLLM（ChatGpt、Claudeなど）とバージョンを効率的に比較します。
2. バージョンのアップグレード：モデルの更新後に迅速なパフォーマンスを検証します。
3. コストの最適化：最高のパフォーマンスとコストの比率を決定します。

課題を克服する：

主な課題は、テストフィクスチャの準備です。ただし、デバッグ時間の短縮とモデル効率の向上において、先行投資は大幅に支払われます。

迅速な長所と短所：

利点：

• 継続的な改善。
• より良いメンテナンス。
• より柔軟性。
• コストの最適化。
• 時間の節約。

課題：

• 初期の時間投資。
• 測定可能な検証基準を定義します。
• 複数のテストのコスト（しばしば無視できるが）。

結論：このアプローチを実装するタイミング

この体系的なテストは、特に単純なタスクのために必ずしも必要ではありません。ただし、高い精度と信頼性を必要とする複雑なAIタスクの場合、それは非常に貴重です。迅速なエンジニアリングを主観的なプロセスから測定可能でスケーラブルで堅牢なプロセスに変換します。それを実装する決定は、プロジェクトの複雑さに依存するはずです。高精度のニーズについては、投資は価値があります。

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