Hello there, ('ω')ノ
プロンプトは大規模言語モデル（LLM）とのインタラクションにおいて、特定のタスクを実行させるための入力として使用されます。
異なる種類のプロンプトは、異なる目的や状況に応じてデザインされます。
1. 情報要求プロンプト（Informational Prompts）
情報要求プロンプトは、特定の情報を提供するようLLMに要求するものです。これは事実に基づいた質問や説明を求める場合に使用されます。
例：「第二次世界大戦はいつ始まったか？」
機能： このタイプのプロンプトは、モデルが訓練データから学習した事実を基に答えを生成します。
2. 指示的プロンプト（Instructional Prompts）
指示的プロンプトは、LLMに特定のアクションやタスクの実行を指示するために使用されます。これは、手順や方法に関する指示が含まれることが多いです。
例：「チョコレートケーキのレシピを教えてください。」
機能：モデルはレシピの作成手順をステップバイステップで説明することで応答します。
3. 創造的プロンプト（Creative Prompts）
創造的プロンプトは、LLMに新しい内容やアイデアを生成させるために使われます。これは物語、詩、アートのアイデアなど、創造的な出力を必要とする場面で効果的です。
例：「宇宙についての短い物語を書いてください。」
機能：LLMは与えられたテーマに基づき、創造的な物語を生成します。
4. 対話型プロンプト（Conversational Prompts）
対話型プロンプトは、自然な会話を模倣するために使用されます。これは、LLMがユーザとの対話を維持するために用いられることが一般的です。
例：「今日の天気はどうですか？」
機能：モデルは対話を続けるために、質問に基づいて適切な応答を生成します。
5. 評価的プロンプト（Evaluative Prompts）
評価的プロンプトは、意見や評価を求めるために使用されます。これは、製品のレビューを求めたり、特定のトピックに対する意見を問うたりする場合に有効です。
例：「最新のスマートフォンについてどう思いますか？」
機能：LLMは一般的な意見や評価を表現するために、訓練データに基づく情報を利用して応答を生成します。
これらのプロンプトの種類を理解し、適切に使用することで、LLMを最大限に活用し、目的に応じた有効な応答を引き出すことができます。
プロンプトは、モデルのパフォーマンスとユーザ体験を直接的に形成する重要な要素です。
Best regards, (^^ゞ
