かつてAIとの会話は冒険だった。今では、重要な用語やコマンドをマスターすることで、AIを簡単に操り、会話を生き生きとした生産的なものにすることができます。
1. 専門用語を学ぶことは、AI機能をマスターするための第一歩であり、新しい言語、特にChatGPTの基本語彙を学ぶのと同じくらい重要である。
2. モデル、プロンプト、インプット、アウトプットはAIとのコミュニケーションの基本であり、これらを理解することでAIとのコミュニケーションをより効果的に行うことができる。
3. トークン」と「マックス・トークン」の概念は、AIのアウトプットの長さと深さをコントロールする上で非常に重要であり、これらを理解することで、より的確な質問ができるようになる。
4. TREF、SCET、PECRAなど、さまざまなプロンプト構造を使用することで、特定のニーズやシナリオに合わせてAIの応答をカスタマイズできます。
5. 漠然とした質問、閉鎖的な質問など、プロンプトを書く際に陥りがちなミスを避けることで、より具体的で有益な回答を得ることができます。
6. AIのトーンを調整することで、さまざまなコミュニケーション・シナリオに適応できるようになり、対話の関連性と有効性が高まる。
7. Temperature（温度）、Diversity_penalty（多様性ペナルティ）などのパラメータを使って、AIの創造性と多様性を微調整し、より豊かでパーソナライズされたアウトプットにすることができる。
7.より詳細なシナリオや開発でプロンプトコマンドを使用する必要がある場合は、以下のドキュメントを読むことをお勧めします。 ティップエンジニアリングがよく使うクイックリファレンステーブルの例（中国語版）
1.用語を学ぶ（学习术语）
モデル：これはAIの「頭脳」のことで、大量のデータから学習する。
プロンプト：AIに対する質問や要望。
入力：AIに提供する情報、通常は質問や指示の形で。
アウトプット：あなたの入力に対するAIの反応。
トークン（Token）：ファイル内の最小の言語単位で、単語または記号。
最大トークン数：AIが1回の応答で処理できる言語ユニットの最大数。
2.これらのコマンドをマスターする（Master These Commands）
リスト：項目、アイデアなどの列挙。
として行動する：カスタマイズされた応答を提供するために特定の方向性を仮定する。
継続：現在の議論の継続。
Elaborate: 詳細や説明を加える。
要約：情報を簡潔にまとめる。
ギャップの特定：欠落または不完全な部分を強調する。
長所と短所：トピックの長所と短所を評価する。
3.これらのプロンプト構造を使用する
ChatGPTプロンプトをカスタマイズして、特定のニーズに応えます。
TREF：タスク、要件、期待、形式
SCET：状況、複雑さ、期待、課題。
PECRA：目的、期待、文脈、要求、行動
GRADE: オブジェクト（目標）、リクエスト、実行
(アクション）、ディテール（詳細）、エグザンプル（例）
ROSES：役割、目的、シーン
(シナリオ、予想される解決策、ステップ
4.プロンプトを作成する際に避けるべき間違い
1.漠然とした質問、閉鎖的な質問は避ける：
エラーの例：Do you think our grid is good?
正しい例：当サイトのどのページが最も有用か、またその理由を具体的に教えていただけますか？
2.ユーザー中心であることを忘れずに：
間違いの例：当社の製品はどこが悪いのですか？
正しい例：当社の製品を使用する上で、どのような問題がありましたか？どのように改善すれば、お客様のニーズをより満たすことができますか？
3.思い込みは禁物：
エラーの例：当社の製品は使い勝手がよいと思いますか？
正しい例：当社の製品を使うのが難しいと感じた具体的な瞬間について教えてください。
5.トーン
⛿ 色調を使い分けることで、AIは様々なシーンに対応し、汎用性を高めることができます：
Professional：技術情報、重要な最新情報、公式レポートなどを提供するプロフェッショナル向け。
フレンドリー：親しみやすく、カジュアルな会話に使われ、居心地のよい雰囲気を作り出す。
Enthusiastic：熱狂的な、新製品や新機能を紹介するときに興奮を伝えるために使われる。
Empathetic（共感的な）：思いやりのある、支援や慰めを提供するときに使われる。
Informative: 情報提供、詳細な情報を提供する場合に使用。
安心感：人を不安にさせ、意識と安定感を伝える。
6.これらのパラメータを使用する
温度：モデルの出力の "創造性 "をコントロールする。温度が高いほど、出力はより変化に富み、予想外のものになる。
例：ダイアログで "Temperature "の値が1であることをシミュレートする。
Diversity_penalty：
多様性ペナルティを課すことで、繰り返しのフレーズが減り、記述の豊かさが増した。
多様性に罰はない。空は快晴で気持ちがいい。
今日の空は気持ちよく晴れ、空気は新鮮で外出には適している。
プレゼンス_ペナルティ
存在罰則により、「ミュージアム」という言葉の繰り返し使用が減り、新しい記述方法が導入された。
罰はなかった。博物館を訪れたが、そこにはたくさんの展示物があり、博物館は広かった。
私たちが訪れた博物館は、展示品も豊富で、建築物も素晴らしい。
Frequency_penalty：
頻度ペナルティは「おいしい」という言葉の繰り返しを減らし、同義語の「おいしい」で表現を豊かにする。
回数罰なし：この料理はおいしいし、おいしい料理はいつも人を幸せにする。
この料理はとても美味しく、その風味の良さにいつも心を奪われる。
Stop_words（ストップワード）：
単語フィルターは、"我 "や "東⻄"などの不要な単語を削除し、文章をより簡潔にします。
ノー・ストップ・ワード・フィルター：今日は図書館に行って、いろいろ勉強しました。
ストップワードでフィルタリング：今日は図書館でたくさん勉強しました。
