4月15日、OpenAIはGPT-4.1向けのプロンプトエンジニアリングガイドを発表し、開発者に対しAIアプリケーションの構築と最適化をより効率的に行えるよう、包括的なアドバイスとベストプラクティスを提供しました。このガイドはGPT-4.1の特徴を詳細に説明し、基本原則から高度な戦略まで、さまざまなテクニックを提供することで、開発者がGPT-4.1の強力な能力を最大限に活用できるよう支援することを目的としています。
GPT-4.1はOpenAIの最新の言語モデルであり、プログラミング能力、指示遵守能力、長文コンテキスト処理能力において、前世代のモデルと比べて著しい向上を見せています。このモデルは指示をより厳格に、より文字通りに遵守するため、明確で分かりやすいプロンプトに特に敏感です。開発者はGPT-4.1の特徴に合わせて、既存のプロンプト方法を調整する必要があります。そのため、OpenAIはコアプロンプト原則、プロンプト戦略の例、アプリケーションテクニックを含む、一連のプロンプトエンジニアリングのベストプラクティスを提供しています。
コアプロンプト原則は、明確な指示、構造の提供、曖昧性の回避、役割の設定、段階的なガイダンスの重要性を強調しています。これらの原則は、開発者が明確で効果的なプロンプトを作成し、高品質の出力につながるようモデルを誘導するのに役立ちます。例えば、明確な指示では、開発者はタスクの目標を明確に表現し、曖昧な表現を避ける必要があります。構造を提供することは、例やテンプレートなどを用いて期待される出力形式を設定し、モデルがタスクの要件をより良く理解するのに役立ちます。
プロンプト戦略の例としては、OpenAIはFew-shot例、Chain-of-Thought（思考連鎖）プロンプト、Refine prompts（反復的最適化）、Internal monologue（内部独白）、Critique and revise（批判と改訂）などの高度なテクニックを提供しています。これらの戦略は、開発者が複雑なタスクにおいて、モデルがより深い思考とより正確な出力を導き出すのに役立ちます。例えば、Few-shot例は、複数の入力/出力例を提供することで、モデルがタスク構造を学習するのに役立ちます。一方、Chain-of-Thoughtプロンプトは、モデルが論理的な順序で段階的に推論するよう誘導し、複雑な問題を解決するのに特に適しています。
アプリケーションテクニックの部分では、より良い推論を誘導する特定のフレーズの使用、モデルの出力を特定の形式に制限する際に明確な形式の説明と例を追加すること、複数ステップのタスクでは各段階の要件を明確に列挙することなど、いくつかの実用的なアドバイスを提供しています。これらのテクニックは、開発者が実際のアプリケーションでGPT-4.1をより柔軟に使用し、モデルのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
さらに、OpenAIは、エージェントワークフロー、長文コンテキストサポート、思考連鎖、指示遵守能力などに関する詳細なガイダンスを提供しています。例えば、エージェントワークフローでは、すべてのエージェントプロンプトに継続的なリマインダー、ツールの使用に関するリマインダー、計画的なプロンプトを含めることで、GPT-4.1のエージェント能力を最大限に発揮することを推奨しています。長文コンテキストサポートの部分では、GPT-4.1の100万トークンの入力ウィンドウを効果的に活用する方法、およびプロンプトを使用してモデルが計画と推論を行うよう誘導する方法について説明しています。
このガイドの発表は、OpenAIがAI開発とアプリケーションの推進において重要な一歩を踏み出したことを示しています。詳細なプロンプトエンジニアリングのアドバイスを提供することで、OpenAIは開発者がGPT-4.1をより良く理解し、使用できるようにし、より多くの革新的なアプリケーションの誕生を促進します。GPT-4.1の普及に伴い、このガイドは開発者コミュニティの重要な参考資料となり、開発者がAI分野でより大きな飛躍を遂げるのに役立つでしょう。
公式詳細ドキュメント:https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/gpt4-1_prompting_guide.ipynb
