本記事では、プロンプトを言語学的な観点から分類し、LLMの出力に与える影響を定量的に評価した研究を紹介します。

プロンプトの構成を三つの視点で整理する枠組みを用い、設計の改善やデータセットの傾向分析に応用しています。

実験では、プロンプトの再構成による性能向上や、モデルが特に敏感に反応する要素の特定が行われました。

プロンプト設計や評価の基盤を見直すうえで参考になる知見が整理されています。

背景

LLMの導入が進む中で、どのように使えば性能を引き出せるかを模索する動きが広がっています。とくに、業務への応用を考える際には、出力の質や安定性が重要になります。モデルに何をどう聞くか、つまりプロンプトの設計次第で、得られる結果が大きく変わる場面も少なくありません。

プロンプトは、ユーザーの意図をLLMに伝えるための重要な入り口です。うまく設計されたプロンプトは、LLMの応答をより正確かつ有用なものにします。そのため、プロンプトの構造や多様性がモデルの性能にどのように影響するのか、さまざまな研究が進められています。

再現性や多様性に配慮したプロンプトの記述方式はいくつか提案されてきたものの、タスクごとに個別対応するものが多く、応用範囲には限りがあります。また、既存の分類法では、プロンプトの内容や指示の粒度を基準に整理されていますが、分類が同じでも意味や文の構造が異なるケースがあり、精緻な理解には不十分とされています。

このように多くの先行研究は、モデルが返す応答の良し悪しに注目しており、プロンプトの内側にある意味構造や形式的な特性に踏み込んだ分析は限られています。

こうした背景のもと、「プロンプトの構成や意味、文体の違いをより体系的に捉えよう」とする新たな取り組みが進んでいます。
どのようなプロンプトがどのような出力につながるのかを理解するためには、プロンプト自体を分析する視点が欠かせません。

以下で詳しく紹介します。