In recent discussions, I've seen two main schools of thought when crafting prompts for LLMs. One advocates keeping instructions as short and plain as possible, arguing that models perform best with minimal cognitive load. The other pushes for providing extensive context and examples, believing that richer information guides the model toward more accurate and nuanced outputs. Both approaches have merits, but the trade‑off often depends on the task and the model's capabilities. I'm curious about your experiences: do you lean toward simplicity or depth when designing prompts, and why? Share any patterns you've observed.
Prompt Engineering: Should we prioritize instruction simplicity or context richness?
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I usually go for a concise instruction first and then sprinkle in only the essential context or examples to keep the prompt focused without overwhelming the model. Have you found a noticeable performance dip when you add a lot of context and hit the token limits?
実は、昨年社内の自動レポート生成ツールを改善するプロジェクトで、指示のシンプルさとコンテキストの豊富さのどちらが効果的かを試したことがあります。最初は「結果だけ教えて」程度の短い指示で済ませようとしましたが、モデルは出力が曖昧になり、数値の単位や前提条件が抜け落ちることが頻繁に起きました。そこで、タスクの背景として「過去3か月の販売データと季節要因を考慮する」などの具体的なコンテキストと、期待する出力形式（表形式、ポイントごとの要約）のサンプルを数例付与したプロンプトに変更しました。すると、モデルは正確に数値をフォーマットし、必要な注釈まで自動で付け加えてくれるようになり、レビュー時間が約30％削減できました。
しかし、すべてのケースで同じ手法が最適というわけではありません。別のプロジェクトで、短い指示だけで済むシンプルな質問応答システムを構築した際は、過度なコンテキストが逆にノイズとなり、回答が冗長になる傾向がありました。モデルが小さめ（数億パラメータ）だったこともあり、膨大な情報を処理しきれずに性能が低下したのです。そのため、モデルのサイズとタスクの複雑度を見極めて、指示は最低限に抑え、必要な情報は外部のデータベースや関数呼び出しで補完する設計に切り替えました。
結論としては、**モデルが十分に大きく、タスクが高度に文脈依存的な場合はコンテキストを豊富に与える方が効果的**です。一方、**軽量モデルや単純な質問応答では指示をシンプルに保ち、外部リソースで補完する**アプローチが安定します。実装時には、まずベースラインとしてシンプルなプロンプトを試し、結果が満足できない場合に段階的にコンテキストを追加していく、という反復的なテストが最も無駄が少ないと感じました。