私は最良の結果を見つけるために、様々なキューを研究し、テストすることに多くの時間を費やしてきました。このビデオでは、これらの経験を10段階のプロンプター・ワード・デザイン・テクニックにまとめました。基本的なことから始めて、最近のシンガポール・プロンプター・デザイン・コンペティションで優勝した専門的なテクニックまでご紹介します。それでは始めましょう。
レベル1 - 基本リクエスト
レベル1では、自分のニーズを直接伝える。このレベルでは チャットGPT 欲しいもの深く考えずに。これがうまくいくこともあれば、うまくいかないこともある。例えば、ChatGPTにウィキペディアの記事の要約を依頼しました。これはとても簡単なタスクで、ChatGPTはうまくいきました。しかし、このプロセスを最適化する方法は他にもたくさんあります。
レベル2 - 応募形式
レベル2、基本フォーマット
ちょっとした書式の微調整が、思いのほか大きな影響を与えることがあります。例えば、キューワードにダッシュを加えるだけで、ChatGPTがキューワードの様々な部分の意味を理解するのに役立ちます。今は大したことではありませんが、キュー・ワードが複雑になればなるほど、その影響は大きくなります。
フレンドリーであること、否定語を避けること、さらには「懇願すること」など、その他の単純な書式調整は、キューワードで丁寧にすることによって、大規模な言語モデルの精度を向上させることが示されている。フレンドリーであることが反応を改善しないとしても、失礼になりたくないという理由で、私はとにかくそうするだろう。
誰もその理由を正確に説明することはできないが、大きな言語モデルは、何かをするように指示したときに、何かをしないように指示したときよりも良いパフォーマンスを発揮するようだ。私の個人的な仮説では、それは私たちの脳のようなものだと思う。例えば、象を想像するなと言えば、象を想像してしまうだろう。
私はこの方法をあまり使いませんが、強い感情を引き出すことで、ビッグ・ランゲージ・モデルにおける回答の効果が向上することが示されています。例えば、"これは私の仕事にとって重要なことだから、ちゃんとやってね "とか。 あるいは、"あなたの回答を祖母に見せるつもりです。祖母が私を誇りに思ってくれることを願っています。"だから、あなたはそれを正しくしなければなりません。みたいな表現。同様に、ChatGPTを脅すこともできる。この方法も有効だ。とはいえ、個人的にはやらない。万が一、AIが世界を征服したときのために、私はボットの味方でいたい。
レベル3 - 精密なリクエスト
第3レベルでは、明確に焦点を絞った要求。
この段階になると、レスポンスの質が上がってきます。レベル3で重要なのは、チャットボットに何を求めるかを明確にし、集中させることです。例えば、"きれいな応答にしてください "というような曖昧な指示は避けるべきです。その代わりに、"見出し、小見出し、表を使って回答してください "のような明確な指示を与えることができます。 あるいは、特定の情報だけが必要かもしれません。あなたが欲しいのは
何を得て、何を望まないかについてフィードバックを得る。これは悪いリクエストの例だ。漠然としすぎている。正直なところ、私は効果的なリクエストの送り方に慣れているので、悪いリクエストを思いつくのは少し難しい。ほら、ここで作るべきカラムを指定して、テーブルを作るように導いている。この2番目の例を見てください。とてもわかりやすい。ここにデータがあります。これを表に整理する。必要なのは "クラスレベル"、"名前"、"専攻 "のカラムだけだ。クラス・レベル」でソートしてください。最後にカールの専攻を教えてくれ。そうすれば欲しい結果が得られる。
レベル4 - 図解例
レベル4では、例が挙げられている。
これは最初の少し高度なヒンティングテクニックです。少ないサンプル数で学習する」という言葉を聞いたことがあると思います。基本的には、ChatGPTにいくつかのサンプル入力とサンプル出力を与えます。
例を見てみよう。ここでは、「LinkedInのこのページのテキストから情報を抽出する」と、直接欲しいものを記述する。
例として、私のCEOのLinkedInページを使います。そして、私が望むフォーマットでサンプル出力をします。最後に、LinkedInページからコンテンツをコピー＆ペーストします。これが私の例です。例としてあげただけで、具体的な要件は何もないのに、私が望んだフォーマットで完璧に応えてくれた。よく見ると、しばらくマーケティングの仕事をしていた私の前職が抜けていることに気づくかもしれない。
情報を漏らさないようにするためのテクニックはいくつかあるが、最も簡単なのはレベル5の「自己反省」だ。
レベル5 - 自己内省
"おい、ChatGPT、何を見逃したんだ？"この方法はシンプルすぎるくらいシンプルだ。ビッグ・ランゲージ・モデルは生成よりも評価が得意です。ですから、この質問をするとき、あなたは実際にChatGPTを利用しているのです。
レベル6 - システムのヒントとカスタマイズされた指示
レベル6、精密制御システムのヒント。
これは非常に重要なポイントだ。システムプロンプトについてのビデオを作成中なので、あまり深入りするつもりはありません。システムプロンプトはChatGPTが期待通りの回答をするように導く特別な指示です。私はシステムプロンプトを他の誰とも違う方法で使っています。そのフォーマットへのリンクを以下に紹介します。しかし、要点を言うと、私はChatGPTにできるだけ多くの私の背景情報と私がそこから何を得たいと思っているかを提供するようにしています。自分がソフトウェアエンジニアであること、特定のプログラミング言語を好むこと、長ったらしい文章よりも短い回答やフォローアップの質問を好むことなどを伝えます。だから、このステップを必ず入れてください。たった5分ですべての回答が改善されます。
レベル7 - 人格応用
レベル7、文字セットを使用。
簡単ななぞなぞがあるとしよう」。鏡像で "押す "と書かれたガラスのドアが見えます。このドアは押すべきか引くべきか？" ほとんどの人は直感的に、鏡文字だからドアを引くべきだと思うでしょう。しかし、ChatGPTは自信を持って間違った答えを出します。実際、ChatGPTに相談相手の専門家の役割を模倣するように指示するだけで、納得のいく答えが返ってくることもあります。ペルソナを使うだけで、ビッグ・ランゲージ・モデルは回答精度を6-20%向上させるという研究結果もあります。
レベル8「思考の連鎖
レベル8、思考の連鎖ChatGPTに複雑な問題を扱わせるもう一つの方法は、思考プロセスを説明させることです。私はほとんどすべてのプロンプトでこの方法を使いますが、とてもうまくいきます。この方法に関する研究はたくさんありますが、最もシンプルで効果的なのは「ステップバイステップで考えよう」というフレーズを加えることです。また、ChatGPTに「全体的に考えよう」と伝えると、より良い結果が得られることもわかりました。
レベル9 - 大きな言語モデルに独自のプロンプトを書かせる
レベル9では、大きな言語モデルにプロンプトの単語を書かせる。
もしあなたがこれらのヒントをすべて学び、まだ私の話を聞いているのなら、もう忘れてもいい。というのも、現実には、大きな言語モデルは、自分自身でキューを考え出すことに関しては、人間よりも良い仕事をしてくれるからです。ですから、ChatGPTが私たちの望む答えを得るためのヒント単語を作らせればいいのです。あるパズルに答えるために、ChatGPTが生成した非常に詳細なヒントがこちらです。ヒントをコピーして、新しいチャットウィンドウを開き、それを貼り付け、パズルを置き換えて、その結果を見てみます。見事な推論を行い、正解を導き出してくれました。
レベル10 - CO-STARフレームワーク
レベル10はCO-STARフレームワーク。これが私の最後の推薦である。
キュー・ワードを構築する方法はたくさんあるが、私が考える最良の方法はCO-STARであり、これはシーラ・テオがシンガポールGPT-4キュー・エンジニアリング・コンペティションで優勝するために使用したフレームワークである。CO-STARの各文字は、キューの特定の部分を表しています。ひとつずつ見ていこう。
- C "は "Context "の略で、あなた自身や、あなたがしてほしいタスクについて、関連する背景情報を与えることができる。
- この "O "は "Objective "の略で、ChatGPTに何をさせたいかを明確に指示する必要があります。これはレベル3ですでに学びました。
- S」は「Style」の略です。このセクションでは、例えば、スヌープ・ドッグのラップのようなスタイルで書いて欲しいとか、一流のCEOのようなスタイルで書いて欲しいなど、楽しくなるような文体をChatGPTに伝える必要があります。
- T "は "Tone "の略で、どんなトーンで答えたいですか？ユーモラス？感情的？脅し？あなた次第です。
- この "A "は "Audience"、つまりChatGPTのオーディエンスが誰であるかを表しています。 例えば、対象が5歳の子供である場合、対象が世界的な物理学者である場合と結果は大きく異なります。
- 最後の "R "は "Response"（応答）を意味し、どのような応答が欲しいかを表している。 詳細な調査報告が必要なのか？それとも表が必要なのか？JSONのような複雑なプログラミング形式が必要なのか？それとも単なるテキストの束？すべてここで見つけることができる。
例を見てみよう。新しいフライング・マジック・カーペットを宣伝するためのFacebookの投稿例です。基本的なニーズ、基本的な反応。この投稿は面倒で、スタイルが悪く、ターゲットオーディエンスにアピールできないのは確かです。では、CO-STARメソッドを試してみよう。まず、私のマジックカーペット・ビジネスの背景を説明した。次に、購買意欲をそそるFacebook投稿を書くという目標を設定した。必要なスタイルを設定し、基本的に成功している企業のやり方を真似た。エレガントで説得力のあるトーンで。対象読者は30代に設定した。最後に、回答の形式を指定した。文章は4つ、ハッシュタグはなし、ただし顔文字は入れること。わあ、だいぶ良くなった。
基本的に、CO-STARのガイドラインに従って、ChatGPTはあなたの質問に正確に答えるために必要なすべての情報を処理することができます。
以上です。AIの賢い使い方については、今後もビデオを投稿する予定だ。このビデオを気に入っていただけたなら、次のビデオにも興味を持っていただけるかもしれません。
