プロンプトリークの軽減

これは「プロンプトリーク」として知られており、機密情報を扱う場合や、プロンプトに開示すべきでない詳細が含まれている場合に懸念される可能性があります。

プロンプトリークを確実に軽減することはできませんが、プロンプトリークのリスクを最小限に抑え、入力プロンプトの機密性を維持するための戦略を探ってみましょう。

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コンテキストとクエリの分離

プロンプトリークの可能性を減らす効果的な方法の1つは、XMLタグを使用するか、指示をシステムプロンプトに分離するなどして、コンテキストや指示を実際のクエリから分離することです。コンテキストや指示を別々に提供することで、モデルがユーザーが知っていることと知らないことを混同するリスクを減らすことができます。

このアプローチを使用してプロンプトを構造化する方法の例を以下に示します。

この例では、コンテキストや指示は<instructions>XMLタグで囲まれており、モデルはこれらのタグ内のことやタグ自体について言及しないように明示的に指示されています。指示やプロンプトについて聞かれた場合、モデルは代替の応答を提供するように指示されます。

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リーク耐性とパフォーマンスのバランス

プロンプトをリークプルーフにしようとすると、LLMの全体的なタスクの複雑さが増すため、他の部分のパフォーマンスが低下する可能性があることに注意してください。したがって、リーク耐性のある戦略は、絶対に必要な場合にのみ使用することをお勧めします。

リーク耐性のある手法を実装することにした場合は、追加された複雑さがモデルのパフォーマンスや出力の品質に悪影響を与えないように、プロンプトを徹底的にテストしてください。

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プロンプトリークを減らすための追加の戦略

プロンプトリークのリスクを最小限に抑えるために検討できるその他の手法をいくつか紹介します。

• モデルの出力に後処理を適用する: 正規表現、キーワードフィルタリング、またはその他のテキスト処理方法を使用して、モデルが生成したテキストから潜在的なリークをフィルタリングまたは削除する後処理技術を実装します。
• モデルにタスクに集中するよう促す: プロンプト自体について議論するのではなく、尋ねられている特定のタスクや質問に集中するようモデルに促します。これは、目的の出力を強調する明確で簡潔なプロンプトを使用することで達成できます。
• モデルの出力を監視およびレビューする: モデルが生成したテキストを定期的に監視およびレビューして、潜在的なリークや矛盾を特定します。これにより、問題を早期に検出して是正措置を講じたり、Claudeの回答がユーザーに明らかにされる前に緩和策を講じたりすることができます。

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結論

LLMにおけるプロンプトリークのリスクを完全に排除することはできませんが、このガイドで概説した戦略は、モデルが生成したテキストで機密情報が明らかにされる可能性を最小限に抑えるのに役立ちます。コンテキストとクエリを分離し、リーク耐性とパフォーマンスのバランスを取り、追加の手法を実装することで、入力プロンプトの機密性をより適切に保護できます。

これらの戦略を特定のユースケースでテストし、最良の結果を得られるように必要に応じて調整してください。ご不明な点やご懸念がある場合は、お気軽にカスタマーサポートチームまでお問い合わせください。