要約:
- 人間の専門家と大規模な言語モデルとの対話を豊かにすることで成果を改善できる可能性がある。
- 大規模言語モデル（LLM）はAIツールキットの重要な部分であり、適切なプロンプトの使用により効果的な情報を提供できる。
- プロンプトエンジニアリングにおいて、適切な質問と指示を提供することが重要であり、質問の効果を改善するためにパターンやテクニックを適用することが必要。
- 異なる金融知識レベルに合わせたプロンプトエンジニアリングにより、LLMの応答を適切に調整できる。
- プロンプトエンジニアリングは、人間のアナリストがLLMの力を効果的に活用することを可能にし、より適切かつ正確な出力へと導く。
考察:
プロンプトエンジニアリングは、人間のアナリストがLLMの潜在能力を最大限に活用する上で非常に重要な役割を果たしています。適切で明確な指示が、より関連性の高い正確な出力へとつながります。ただし、LLMは完璧ではないため、アナリストは出力を確認する必要があります。慎重なプロンプトであっても、モデルのトレーニングデータや固有の制限によって、不正確またはバイアスのかかった結果が生じる可能性があることを考慮する必要があります。プロンプトエンジニアリングを通じて、経験豊富な研究アナリストと的確な指示に基づくLLMがより効果的かつ効率的な情報を生成する可能性があると考えられます。この関係を明確な指導とガイダンスを通じて洗練させるには時間と労力がかかりますが、LLMまたは優れたアソシエイトのチームであれ、その投資は価値があると考えています。