AI時代の質問力 プロンプトリテラシー 「問い」と「指示」が生成AIの可能性を最大限に引き出す

165

5-1：自己一貫性パターン

1

2

3

4

5

6

5

えずとも、回答のバリエーションを複数生成することは可能である。

しかし、性能の良いモデルであるほど、比較的予測可能で一貫した回

答が生成されがちである。より多様な推論パスや回答を得る上で、API

を用いたハイパーパラメータやサンプリング上の工夫は必要だろう。

前章のCoVeパターンもそうだったが、大規模言語モデルを柔軟に、

より高度に使いこなすためには、こうしたAPIを利用するためのプロ

グラミングは避けて通ることができない。

自己一貫性パターンでは最終的には単純な多数決を用いた。しかし、

複数の回答を大規模言語モデルにさらにレビューさせるなど、より発

展的な方法も考えられる。私たち人間も、複数の意見に対して多数決

ではなく議論によって最終結論に至るケースがある。AIエージェント

が互いに議論することで、より優れた結論に至る道筋も十分考えられ

るだろう。そうした民主的なプロセスを基盤としたプロンプトやAI

エージェントのデザインは価値ある挑戦だ。