プロンプトのパターンを整理する(60点→100点回答、点数付け→任意点数回答、100点→150点回答)

ChatGPT(生成AI)のポテンシャルを最大限活用するためには、いかにプロンプトを工夫するかですが、そのための様々なパターンを知っておきたいところです。

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ChatGPT(生成AI)は、ポテンシャルが膨大

ChatGPTが有名ですが、生成AIを支えているLLMは「大規模言語モデル」という基盤技術が使われており、人間では到底及ばないような大量の”データの海”であるともいえます。

ポテンシャルは膨大で、これを使わない手はありません。

ただ、生成AIを使いこなそうと思うと、人間がいかにこの生成AIに呼びかけるか(要望・指示・命令を与えるか)が重要になってきます。

生成AIのポテンシャルを最大限に引き出すことができるようなプロンプト(入力指示)を知っておくことには意味があると考えられます。

60点→100点回答(Score Anchoring)

第1段階で初回回答を60点とし、第2段階で100点の回答を求めて(or足りない40点は何かを求めて)、精度を高めていく方法です。

  • 今の回答を60点として、100点満点の回答をお願いします。
  • ①今の回答を60点として、足りない40点は何ですか?
    ②ではそれを実行してください。

点数付け→任意点数回答(Virtual Parameter)

第1段階で例示とその点数を出し、任意の点数の回答を求める方法です。

  • Aは○度0点、Bは○度100点です。○度60点の回答をお願いします。

100点→150点回答(Virtual Vectorization)

第1段階で初回回答を60点とし、第2段階で150点の回答・空間座標の先にある回答を求め、精度を高めていく方法です。

  • 今の回答を60点として、100点満点の150点となる回答をお願いします。
  • AとBの空間座標の先にある回答をお願いします。

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