ほぼテク12月11日GPT-4における『明確な指示を書く』戦略の重要性と具体例？

AIChatGPTプロンプトエンジニアリング

12月11日

著者裕太我妻

はじめに

OpenAIのGPT-4は、様々なタスクをこなす強力な言語モデルですが、その真の力を発揮するためには「明確な指示」が不可欠です。
この記事では、その戦略について詳しく解説し、具体的な例を交えてご紹介します。

明確な指示の必要性

GPT-4は入力されたプロンプトに基づき、情報を処理し回答を生成します。
曖昧な指示や不完全な情報は、不適切な結果や誤解を招くリスクがあります。

明確な指示を与えることで、望む結果に近づくことができます。

明確な指示を書くための戦略

「明確な指示を書く」という戦略は、GPT-4のような高度な言語モデルを効果的に使用するための重要な手法です。
ここで説明する要素は、モデルがより適切で精度の高い回答を生成するために役立ちます。

詳細の含め方

重要性
詳細を含めることで、モデルが提供された情報をもとに、より精度の高い回答を生成できます。
不足している情報や不明確な情報は、誤った解釈や不適切な回答を引き起こす可能性があります。
方法
具体的なデータ、背景情報、関連するコンテキストを提供します。
例えば、特定の問題に対する解決策を求める場合、問題の状況、関連する要因、既に試みた手段などを明確に伝えます。

形式の指定

重要性
回答の形式を指定することで、モデルは要求されたフォーマットに沿った回答を生成します。
これにより、ユーザーのニーズに適した回答を提供できます。
方法
短い回答、長文、リスト形式、会話形式など、求める回答の形式を明示します。
例えば、「リスト形式で5つのポイントで説明してください」と指示することで、モデルは要求された形式で情報を整理します。

目的の明確化

重要性
回答の目的や文脈を明確にすることで、モデルは質問の意図を理解し、適切な方向性で回答を生成します。
方法
質問の背景や目的を説明し、モデルに具体的な指示を与えます。
例えば、「教育用の素材として、易しい言葉で説明してください」と指示することで、モデルは教育的な観点からの回答を生成します。

出力の長さの指定

重要性
回答の長さを指定することで、ユーザーの要求に応じた情報量を提供できます。
方法
特定の単語数、文数、またはパラグラフ数で回答の長さを指定します。
これにより、簡潔な概要や詳細な解説など、望む情報量を制御できます。

例示

重要性
具体的な例を提供することで、モデルに期待する回答のスタイルを理解させることができます。
方法
類似の問題や状況に対する以前の回答例を提示することで、モデルに具体的なガイドラインを提供します。
これは、特に複雑なタスクや特定のスタイルを要求する場合に有効です。

これらの戦略を適用することで、ユーザーはGPT-4をより効果的に活用し、期待に沿った高品質な回答を得ることができます。

具体的な例

以下の例では、これらの戦略を全て適用した場合を想定したイメージです。
何かの参考になればと思います。

【プロンプトの例】

システム：明確な指示に従って、ユーザーの質問に回答してください。
タスク：
1. ユーザーが提供する文章を要約します。要約は50語以内で、簡潔かつ情報を損なわない内容にしてください。
2. 要約した内容をスペイン語に翻訳し、それぞれ「要約：」と「翻訳：」というプレフィックスを付けて表示してください。
3. 具体的な例を参考にして、同様のスタイルで回答してください。
具体的な例：
ユーザー：「経済におけるマクロとミクロの違いについて説明してください。」
アシスタント：「要約：マクロ経済学は経済全体の動きに焦点を当て、ミクロ経済学は個々の市場や企業の行動を分析します。」
アシスタント：「翻訳：La macroeconomía se enfoca en el movimiento de la economía en su conjunto, mientras que la microeconomía analiza el comportamiento de mercados y empresas individuales.」
ユーザー：「人工知能と機械学習の違いについて教えてください。」

【生成したテキスト】

了解しました。ユーザーの質問「人工知能と機械学習の違いについて教えてください。」に対する回答は次のようになります。

アシスタント：「要約：人工知能は、機械が人間のような知能を模倣する技術全般を指し、機械学習はその一部分で、データを基に学習して予測や判断を行う特定のアルゴリズムを指します。」

アシスタント：「翻訳：La inteligencia artificial se refiere a la tecnología general que permite a las máquinas imitar la inteligencia humana, y el aprendizaje automático es una parte de ella, que son algoritmos específicos que aprenden de los datos para realizar predicciones y toma de decisiones.」

【解説】

このプロンプトでは、タスクの詳細、形式の指定、目的の明確化、出力の長さの指定、そして具体的な例を全て含んでいます。
これにより、モデルはより効果的にタスクを遂行することができます。