PICCOフレームワーク：大規模言語モデルのプロンプト設計のためのタクソノミーとリファレンス・アーキテクチャ

要旨: 大規模言語モデル（LLM）の性能はプロンプト設計に大きく依存しますが、プロンプトの構築はしばしば一貫して記述されず、また一貫して適用されてもいません。私たちの目的は、LLMプロンプトを構造化するための参照フレームワークを導出することでした。本論文では、多データベース検索によって同定された、既に公表された11のプロンプトフレームワークの厳密な統合を通じて導出したフレームワークPICCOを提示します。分析の結果、2つの主要な貢献が得られました。第一に、プロンプトフレームワーク、プロンプト要素、プロンプト生成、プロロンプト技法、プロンプトエンジニアリングを、関連はするが同一ではない概念として区別するタクソノミーを提案します。第二に、プロンプト生成のための5要素からなる参照アーキテクチャを導出します。それは、Persona（ペルソナ）、Instructions（指示）、Context（文脈）、Constraints（制約）、Output（出力）（PICCO）です。各要素について、その機能、範囲、他の要素との関係を定義し、概念の明確化を改善し、より体系的なプロンプト設計を支援することを目的としています。最後に、フレームワークの適用を支えるため、実装に関連する重要な概念について概説します。これには、プロロンプト技法（例：ゼロショット、ファインチューニングショット、連鎖的思考、アンサンブル、分解、自己批評など、選択されたバリアントを含む）、反復的なプロンプトエンジニアリングに対する人手および自動化されたアプローチ、セキュリティ、プライバシー、バイアス、信頼といった責任あるプロンプトに関する考慮事項、そして今後の研究の優先事項が含まれます。本研究は、概念的および方法論的な貢献です。つまり、プロンプト仕様の共通構造を形式化し比較を可能にしますが、最適化手法としてのPICCOの経験的妥当性を主張するものではありません。