ChatGPT公式の勧めるプロンプトエンジニアリング②

皆様、こんにちは。

4DLの荒巻智隼です。

新年度になりましたね。

年度も変わって心機一転。新たなやり方で新たな成果を意識するような時期でもあるでしょう。

ChatGPTを使うときにはプロンプトエンジニアリングのコツを少し意識すると、よりよい出力が得られやすくなります。

今回は公式の記事から引用して、公式推奨の使い方について書きました。

参照ページ

https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering/six-strategies-for-getting-better-results

・AIに考える道筋を与えてください

・外部情報やツールを使いましょう

・最後に

・AIに考える道筋を与えてください

原文の直訳だとモデルに考える時間を与えてくださいとなっています。

少々日本語的には分かりづらいかもしれませんね。

ここでいう時間というのは論理的なステップを踏んで出力させようという意味だと理解しておくと認識しやすいです。

因数分解のようなイメージです

生成AIは優秀なので多少のロジックを抜きに結論を相応にだせてしまいます。それが十分な内容である事も多々あります。

しかしその場合、その中間の論理がブラックボックスになってしまい理解や修正が及ばない可能性や、ロジック抜きゆえにずれた方向性の結論が出ている可能性があります。

そこで順序だてて、出力させることでよりよい出力を狙う事が出来ます。

生成AIは動作の性質として言葉をつなげていくときに、前の出力内容から紐づくように出力していきます。そのため大きな一つの出力をさせるのではなく、その大きな内容を細分化することで的確にゴールに近づいていけるようになります。

・外部情報やツールを使いましょう

これはGPTsっぽい話もでてきますが、まずはChatGPTの通常チャットベースに話を書くと。

参照した情報が書かれたようなドキュメントを読み込ませる事が大事です。

特に特定の情報元からテキストを生成させる事で、間違った情報を出力するようなハルシネ―ションを避けて、正確な情報を出しやすくなります。

またはCode Interpreterのような機能も大事とされています。ChatGPTはプログラムを動かす事も可能なんです。これは使わない手はありません。いわゆる言語応答の壁を越えた対応が出来ます。

ちなみにプラグラマーのような感じでコードを書く必要は必ずしもなく、ChatGPTで普通に依頼するようにしてプログラムも動かせます。

あとはAPIと呼ばれるものがあったり...

若干、別記事で書くような話に入り始めているのでこの見出しの話はこのあたりに

生成AIは検索エンジンではありません。質問してファクトチェックのような正解を求める使い方は適格ではありません。

検索エンジンとは違う事を認識して、論理的に膨大なフレームワークを認識した相手と話すような感じで対話していってみましょう。そこで、こちらから情報を補足することでその優秀な能力を生かした出力を得られるようになるというわけです。

・最後に

いかがでしたか。

プロンプトエンジニアリングは人同士のコミュニケーションとして大事なポイントもありながら、機械的にどのように生成AIの足りないところを補いつつ、活かしていくかということになります。

とはいえ細かい文法的な話は存在しません！伝えることができればいいんです！

是非いろいろ試してみて、調整してみて、自分のやりたい事にそったプロンプトを見つけてみてください。

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