流出したシステムプロンプトを読み解く：LLMの詳細な分析

人工知能の進化が止まらない中、大規模言語モデル（LLM）の根底にあるメカニズムを理解することは極めて重要です。GitHubで「jujumilk3」氏が公開している「leaked-system-prompts」と名付けられた魅力的なオープンソースプロジェクトは、この世界を垣間見る類まれな機会を提供しています。このリポジトリには、OpenAI、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiなど、数多くの著名なLLMベースサービスのシステムプロンプトが詳細にまとめられています。

システムプロンプトとは？

システムプロンプトとは、LLMの挙動を誘導し、特定の対話における文脈を設定する、しばしば隠された初期の指示のことです。これらは、AIのペルソナ、その制約、安全プロトコル、そして全体的な運用フレームワークを決定します。私たちが普段やり取りするユーザー向けプロンプトとは異なり、システムプロンプトはAIの基本的なプログラミングとして機能し、クリエイティブな文章作成から複雑な問題解決まで、あらゆるものに影響を与えます。

「流出」プロンプトの価値

ここでの「流出（leaked）」という言葉は、サービスプロバイダーによって公式に公開されたものではなく、様々な手段を通じて発見または推測されたプロンプトを指します。このコレクションは、いくつかの理由から非常に価値があります。

• 透明性: LLMの「ブラックボックス」的な性質に光を当て、これらの高度なモデルが内部でどのように指示されているかを稀に見る形で示します。
• 研究開発: 研究者はこれらのプロンプトを分析することで、AIのアライメント、バイアス軽減、AIの出力制御に用いられる技術について理解を深めることができます。
• プロンプトエンジニアリング: 開発者やプロンプトエンジニアは、これらのプロフェッショナルグレードのプロンプトの構造や内容から学び、AIとのより効果的なインタラクションを構築する能力を高めることができます。
• セキュリティと倫理: これらのプロンプトを検証することは、現在のAI実装における潜在的な脆弱性や倫理的考察を明らかにすることにもつながります。

リポジトリの内部を覗く

「leaked-system-prompts」リポジトリは整理されており、異なるLLMとそのバージョンに関連するプロンプトごとに個別のMarkdownファイルがあります。例えば、以下のようなファイルが見つかります。

• Anthropic Claude: Claude 3 Haiku、Opus、Sonnetなどの様々なバージョンや、Claude APIのツール利用例。
• OpenAI: ChatGPT、DALL-E、Assistants API、および内部研究モデル用のプロンプト。
• Google: Google Geminiモデル用のプロンプトを含む。
• その他の注目すべきサービス: Discord Clyde、GitHub Copilot、Microsoft Bing Chat/Copilot、Perplexity.ai、xAI Grokなど、AIアプリケーションの多様性を示す多くのサービスが含まれています。

このプロジェクトでは検証可能性を重視し、ソースや再現可能なプロンプトを含む貢献を奨励しています。これにより、収集されたデータの完全性と有用性が確保されます。

コレクションへの貢献

メンテナーは、コミュニティからの貢献を積極的に奨励しており、提出されるプロンプトは確立された形式に合致し、検証可能なソースを含むことを求めています。この協調的なアプローチにより、リポジトリの完全性と正確性が向上し、AI理解のための生きたドキュメントとなっています。

まとめると、「leaked-system-prompts」GitHubリポジトリは、現代のLLMの複雑な仕組みを解読することに興味を持つ人にとって、まさに宝の山です。AIを解き明かし、その開発においてより深く、より透明なアプローチを促進するオープンソースコミュニティの役割を明確に示しています。