Claudeの長文対応機能を最大限に活用するプロンプト作成技法
原題: Prompt engineering for Claude's long context window
📝 要約
Anthropic社は、AIモデル「Claude」が100,000トークン（数百ページ分の文書に相当）の長い文書を処理できる機能について、その性能を最大化するための実験結果を公開しました。政府文書を使った複数択問題での実験を通じて、2つの有効な技法を検証しました。第1は、質問に答える前に関連する引用文を抽出する方法で、第2は正解例を複数提示する方法です。実験では、関連情報の抽出と複数の正解例の提示により、特に文書の前半から中盤の部分での回答精度が大幅に向上することが確認されました。これらの知見は、実際にコード化され、誰でも試験できる形で「Anthropic Cookbook」として公開されています。
📌 ポイント
- Claudeが処理できる長文（最大100,000トークン）から情報を正確に引き出すために、質問に関連する引用文を先に抽出させることが効果的
- 同じ文書の他の部分についての正解例を複数提示することで、新しい質問への回答精度が向上する
- 文書の最後に近い情報を探す場合は、例示を追加すると逆に精度が低下する可能性があるため、重要な指示は文末に配置するべき
- より小さなモデル（Claude Instant）ほどこれらの技法の効果が大きく、既に高性能なClaude 2でも工夫により36%のエラー削減が可能
- 再現可能なコード例が「Anthropic Cookbook」として公開され、実際に試して検証できる
💡 わかりやすく言うと…
これは、本から特定の情報を素早く見つけるコツに例えることができます。指定ページ（引用文）を先に読む、関連した類似問題の解答例を複数見ておくという手順を踏むことで、見出した答えの正確性が向上するのと似ています。