プロンプトテクニック:Generated Knowledge Prompting（生成知識プロンプティング）
Generated Knowledge Prompting（生成された知識プロンプティング）は、Large Language Model（LLM）を使用して特定の問題や質問に対する知識を生成するテクニックの一種です。このテクニックは、LLMが訓練データに含まれていない新しい情報やコンテンツを生成するのに役立ちます。
Generated Knowledge Promptingはどのように機能するか？
Generated Knowledge Promptingがどのように機能するかを説明します。
問題の提示
最初に、私たちはコンピュータープログラムに質問をします。例えば、次のような質問を考えてみましょう。
「宇宙には何があるの？」こんな感じの質問で、知りたいことを伝えます。
実際には、参考知識：「〜〜〜」という感じで参考データをくわせることで、参考知識を参考にした、結果の出力を意図した方向に変更することができます。
知識の生成
次に、コンピュータープログラムが質問を受け取ると、大量の情報を持っているデータベースやインターネットから情報を探し出します。
例えば、「宇宙には星、惑星、銀河、宇宙塵などがあります」といった情報を見つけ出すことができます。
また、コンピュータープログラム自体が知っていることも使われます。これにより、コンピューターは新しい情報を生成することができます。
結果の提供
最後に、コンピューターは見つけた情報や生成した情報を私たちに教えてくれます。例えば、「宇宙には星や惑星などたくさんのものがあります」と答えてくれるでしょう。
なぜGenerated Knowledge Promptingが役立つのか？
Generated Knowledge Promptingは、たくさんの場面で役立ちます。例をいくつか挙げてみましょう。
仕事の手助け
仕事をするとき、特定のトピックについて調べ物をしなければならないことがあります。
Generated Knowledge Promptingを使えば、コンピューターが調べてきた情報を教えてくれるので、仕事が楽になります。
既存のデータベースや情報源にはない知識を生成するために使用できます。
新しいアイデアの発想
何か新しいアイデアを考え出すとき、コンピューターに質問をして新しい情報を得ることができます。
例えば、「新しいゲームのアイデアは何か？」と聞いてみることができます。
特定の問題に対する解決策や専門知識を提供するために使用できます。
質問応答
あるトピックについて知りたいことがあるとき、Generated Knowledge Promptingを使ってコンピューターに質問をして答えを得ることができます。
例えば、「カフェビジネスに有効なマーケティングの種類は何があるの？」と聞いてみましょう。
まとめ
Generated Knowledge Promptingは、知識を得る手段として非常に便利で、新しいことを学んだり、問題を解決したりするのに役立ちます。
実際には、参考知識：「〜〜〜」という感じで参考データをくわせることで、参考知識を参考にした、結果の出力を意図した方向に変更することができます。
LLMの柔軟性と大規模な言語モデルの知識を活用する方法の一つであり、知識の生成と提供に革新的なアプローチを提供します。
ただし、生成された知識の品質や信頼性は、モデルのトレーニングデータとテストデータに依存するため、注意が必要です。