ChatGPTの活用方法として、今後Webサイト(ブログ)を構成する上でどのような使い方ができるのかを模索していきます。
目標は以下。
- ChatGPTを活用して、攻略サイトくらい機能的なWebページが作れるようになる
- ブログを自動更新できるようにする
このページでは、「ChatGPTの出力調整」に関する情報をまとめていきます。
- 応答の調整: 応答の品質や制約をコントロールする方法
- 1. はじめに: 応答の調整が必要な理由
- 2. レスポンス品質の向上: より良い回答を得るためのコツ
- 3. 要約応答の活用: 短く簡潔な回答を得るコツ
- 4. 詳細な回答を求める: 応答に深みを加える方法
- 5. 制約を設定する: 内容や文字数の制限をかける方法
- 質問の精度を上げる: 明確な質問で回答の質を向上させる方法
- 情報源の要求: 回答に信頼性のある情報源を含める方法
- 6. タスク指向の応答調整: 特定の目的に合わせた回答を得る
- 7. 応答スタイルのカスタマイズ: ユーモアやフォーマルな表現を使う方法
- 8. テンポラリネスを活用: 応答の時制を調整する方法
- 9. 複数の回答を比較: 異なる設定での応答の違い
- 10. 実践編: さまざまなシチュエーションでの応答調整例
- 実際に「ChatGPTの出力精度を高める」ためにできること
応答の調整: 応答の品質や制約をコントロールする方法
見出しもChatGPTに出力してもらっています。今回は読者の興味指数と重要性について点数もつけてもらいました。好きな項目を選んで読んでみてください。
- はじめに: 応答の調整が必要な理由
- 興味指数: 5点
- 重要性: 9点
- レスポンス品質の向上: より良い回答を得るためのコツ
- 興味指数: 7点
- 重要性: 9点
- 制約を設定する: 内容や文字数の制限をかける方法
- 興味指数: 6点
- 重要性: 8点
- 複数の回答を比較: 異なる設定での応答の違い
- 興味指数: 6点
- 重要性: 7点
- 実践編: さまざまなシチュエーションでの応答調整例
- 興味指数: 8点
- 重要性: 7点
- テンポラリネスを活用: 応答の時制を調整する方法
- 興味指数: 5点
- 重要性: 6点
- 要約応答の活用: 短く簡潔な回答を得るコツ
- 興味指数: 7点
- 重要性: 8点
- 詳細な回答を求める: 応答に深みを加える方法
- 興味指数: 7点
- 重要性: 8点
- タスク指向の応答調整: 特定の目的に合わせた回答を得る
- 興味指数: 6点
- 重要性: 8点
- 応答スタイルのカスタマイズ: ユーモアやフォーマルな表現を使う方法
- 興味指数: 8点
- 重要性: 7点

この時点で面白いと思うのですが、試しに9点以上となる話題を提案してもらうこともできます。賢すぎるな。
興味指数が9点となるような話題は、読者が関心を持ちやすく、現実的な問題や疑問に関連するものです。例えば、ChatGPTを利用した実践的な応用例を紹介する話題が興味指数が高いと考えられます。具体的な例を挙げると以下のようなものが考えられます。
- ChatGPTを活用したプロジェクトやビジネスの成功事例
- 人気のあるChatGPTアプリケーションやサービスの紹介とその活用方法
- ChatGPTを使って誰でも簡単にできる創作活動や学習支援
- 話題のニュースやトレンドをChatGPTを使って分析・予測する方法
これらの話題は、読者が自分の日常や仕事に役立てられるような具体的な事例やアイデアを提供するため、興味指数が高いと言えます。ただし、興味指数は個々の読者の関心に依存するため、必ずしも全ての読者にとって興味深いとは限りません。
1. はじめに: 応答の調整が必要な理由
ChatGPTは非常に強力なAIですが、時にはユーザーの意図に合った応答を得るために調整が必要です。以下では、応答の調整が必要な理由について説明します。
適切な回答を得るため
適切な回答を得るためには、ChatGPTの応答を調整することが重要です。これにより、ユーザーの意図に沿った回答を得られるようになります。
例えば、回答の詳細さを調整して適切な情報量を提供したり、回答のフォーマットを制御して視覚的にわかりやすくしたりすることができます。
また、トーンやスタイルを変更することで、より分かりやすく親しみやすい回答を生成することが可能になります。このように、応答の調整を行うことで、ChatGPTを最大限に活用し、適切な回答を得ることができます。
- 詳細さを調整して適切な情報量を得る
- 回答のフォーマットを制御する
- トーンやスタイルを変更して分かりやすくする
目的に合った回答を得るため
特定の目的に沿った情報やアドバイスを得る場合、応答の調整が役立ちます。
- タスク指向の応答を生成する
- 限られた情報源からの回答を得る
- 特定の文脈や背景を考慮した回答を生成する
効率的な情報収集のため
応答の調整を行うことで、効率的に情報を収集することができます。
- 要約応答を活用して短時間で情報を得る
- 複数の回答を比較して最適なものを選ぶ
- 時制や焦点を調整して情報を絞り込む
2. レスポンス品質の向上: より良い回答を得るためのコツ
ChatGPTのレスポンス品質を向上させる方法をいくつか紹介します。これらのコツを活用することで、より適切で有益な回答を得ることができます。
より具体的な質問をする
質問の具体性を高めることで、ChatGPTが的確な回答を生成しやすくなります。具体的な質問は、曖昧さが少なく、必要な情報が明確に示されているため、回答の精度が向上します。
- 情報を絞り込む
- 質問の背景や目的を明示する
- 期待する回答形式を明確にする
プロンプトの調整
プロンプトを調整して、回答の質を向上させることができます。プロンプトの工夫により、回答の内容やスタイルをコントロールすることができます。
- 質問の言い回しを変える
- 仮定や具体例を加える
- 複数の質問を組み合わせる
モデレーション設定の活用
ChatGPTには、モデレーション設定があります。これを活用することで、回答の品質や適切性を向上させることができます。
- トークン数の制限
- 温度設定の調整
- 最大レスポンス長の変更
3. 要約応答の活用: 短く簡潔な回答を得るコツ
短く簡潔な回答が求められる場合には、要約応答の活用が役立ちます。以下のコツを使って、ChatGPTから簡潔で要点を押さえた回答を得る方法を学びましょう。
要約を明示的に求める
ChatGPTに対して、明示的に要約を求めることで、短く簡潔な回答を得ることができます。
- 質問文に「要約して」と追加する
- 「簡潔に説明してください」と指示する
- 回答の長さを指定する
重要なポイントに焦点を絞る
回答に含めるべき重要なポイントを明確にすることで、短く簡潔な回答を得やすくなります。
- 質問の主題を明確にする
- 重要なキーワードを強調する
- 要約すべき情報を限定する
文字数制限の活用
ChatGPTの設定で文字数制限を設けることで、簡潔な回答を強制することができます。
- 文字数制限を設定する
- 文字数に応じた回答を要求する
- 無駄な情報を省く指示を出す
4. 詳細な回答を求める: 応答に深みを加える方法
詳細な回答が必要な場合、ChatGPTの応答に深みを加える方法を活用しましょう。以下では、具体的な質問の仕方や指示の出し方によって、より詳細な情報が得られる方法を紹介します。実例を含めた説明で、どのように質問を工夫することで充実した回答が得られるかを解説します。
質問の具体性を高める
詳細な回答を得るためには、質問の具体性を高めることが重要です。例えば、「環境問題に取り組む方法を教えてください」という質問ではなく、「家庭で簡単に実践できる環境問題に取り組む方法を5つ教えてください」と質問することで、具体的な回答が得られます。
- 質問に具体的な情報や状況を含める
- 質問を複数の部分に分けて尋ねる
- より詳細な情報を提供して、回答の範囲を広げる
詳細を明示的に求める
ChatGPTに対して、明示的に詳細を求めることで、充実した回答を得ることができます。例えば、「量子コンピュータについて説明してください」と質問するのではなく、「量子コンピュータの基本原理とその利点・欠点について詳細に説明してください」と質問することで、より詳細な情報が得られます。
- 質問文に「詳細に」と追加する
- 「具体例を挙げて説明してください」と指示する
- さまざまな観点からの回答を要求する
ステップバイステップの指示
質問に対する回答が複雑である場合、ステップバイステップの指示を与えることで、より詳細な情報を得ることができます。例えば、「パンを作る方法を教えてください」と質問するのではなく、「初心者向けのパン作りの手順を、材料の準備から焼き上がりまで順を追って教えてください」と質問することで、具体的な手順が得られます。
- ステップごとに情報を要求する
- 質問を順序立てて提示する
- 途中経過を含めて回答を求める
深掘り質問を繰り返す
詳細な回答を得るためには、深掘り質問を繰り返すことも効果的です。最初の質問で十分な情報が得られなかった場合や、特定の点についてより詳しく知りたい場合に、関連する質問を何度も繰り返すことで、より詳細な情報を引き出すことができます。
- 関連する質問を続けて尋ねる
- 初回の回答に基づいて質問を絞り込む
- 疑問点や不明瞭な部分に対して確認を求める
これらの方法を駆使して、ChatGPTから詳細な回答を引き出すことができます。質問の具体性を高めたり、明示的に詳細を求めたり、ステップバイステップの指示や深掘り質問を繰り返すことで、応答に深みを加えることが可能になります。適切な質問や指示を工夫することで、あなたが望む詳細な情報をChatGPTから得ることができるでしょう。
5. 制約を設定する: 内容や文字数の制限をかける方法
制約を設定することで、ChatGPTからの回答を特定の範囲や文字数に制限することができます。これにより、情報の過多を避けたり、必要な情報だけを効率的に得ることが可能になります。
文字数制限を指定する
文字数制限を指定することで、ChatGPTから得られる回答の長さをコントロールできます。具体的には、質問の際に「〇〇文字以内で回答してください」といった指示を与えることで、必要な情報を簡潔にまとめた回答を得ることができます。
- 「50文字以内で回答してください」
- 「100語以内で説明してください」
- 「3文以内で要点をまとめてください」
トピック範囲を制限する
回答の内容を特定のトピック範囲に制限することもできます。質問をする際に、取り上げたいトピックや除外したいトピックを明示することで、より関連性の高い回答を得ることができます。
- 「19世紀の科学者について教えてください」
- 「環境問題における技術革新の例を挙げてください」
- 「除外したいトピック: 軍事技術」
時間制約を設ける
回答に時間的制約を設けることで、特定の期間に焦点を当てた回答を得ることができます。質問の際に、期間を明示することで、その期間に関連する情報だけを抽出した回答が得られます。
- 「20世紀初頭の経済状況について教えてください」
- 「過去10年間での重要な発明について説明してください」
- 「未来の10年間で予想される技術革新について教えてください」
これらの制約を活用することで、ChatGPTからの回答をより効率的に制御できます。文字数制限やトピック範囲、時間制約を設定することで、情報の過多や関連性の低い回答を避けることができ、必要な情報だけを効果的に得ることができます。
質問の精度を上げる: 明確な質問で回答の質を向上させる方法
質問の精度を上げることで、ChatGPTから得られる回答の質を向上させることができます。明確で具体的な質問をすることで、より適切な回答を得られる可能性が高まります。
質問の背景情報を提供する
質問の際に、必要な背景情報を提供することで、回答がより適切かつ理解しやすくなります。背景情報を含めることで、回答が文脈に即したものになります。
- 「私は初心者ですが、プログラミング言語Pythonの基本を学ぶにはどうすればいいですか?」
- 「私はベジタリアンです。栄養バランスを考慮したベジタリアン向けの食事アイデアを教えてください」
- 「私の友人は散歩が好きです。歩くのが楽しい場所やルートを提案してください」
目的を明確にする
質問の目的を明確にすることで、回答がよりターゲットに合ったものになります。目的を伝えることで、質問への回答が期待に沿ったものになります。
- 「比較のため、デジタルカメラとスマートフォンのカメラの違いを教えてください」
- 「子ども向けの科学実験を探しています。簡単で安全なものを教えてください」
- 「最新のAI技術の動向について知りたいです。特にビジネスへの応用例を教えてください」
質問を具体的にする
質問を具体的にすることで、回答がより詳細で正確なものになります。具体的な質問をすることで、回答が期待通りの内容になる可能性が高まります。
- 「太陽系の中で最も大きな惑星は何ですか?」
- 「フランス革命の間、バスティーユ牢獄が襲撃された日付は何ですか?」
- 「エネルギー効率の高い電球の種類とその特徴を教えてください」
これらの方法を活用することで、ChatGPTからの回答をより適切で有益なものにすることができます。
情報源の要求: 回答に信頼性のある情報源を含める方法
ChatGPTから得られる回答に信頼性のある情報源を含めることで、回答の信憑性を向上させることができます。情報源の要求を明示することで、より信頼できる回答を得られる可能性が高まります。
情報源へのリンクを求める
回答に情報源へのリンクを求めることで、回答が正確かつ信頼性のあるものであることを確認できます。情報源へのリンクを含めることで、回答の裏付けができます。
- 「太陽エネルギーの利点と欠点について教えてください。できれば信頼性のある情報源を紹介してください」
- 「進行中のコロナウイルスワクチンの開発状況を教えてください。公式な情報源も示してください」
- 「脱炭素化の取り組みに関する政策やイニシアチブの例を教えてください。関連する情報源を紹介してください」
学術的な情報源を求める
学術的な情報源を求めることで、より正確で信頼性の高い回答を得ることができます。学術的な情報源に基づく回答は、専門的な知識を提供してくれます。
- 「気候変動の影響に関する最新の研究を教えてください。学術誌からの引用も含めてください」
- 「心理学の分野で最近注目されているトピックや研究を教えてください。学術的な情報源も紹介してください」
- 「持続可能な農業に関する最新の研究や技術を教えてください。学術誌の記事も参照してください」
ニュースや記事を求める
ニュースや記事を求めることで、現在のトピックや情報に関する回答を得ることができます。信頼性のあるニュースソースを基にした回答は、最新の情報を提供してくれます。
- 「AI技術の最新動向について教えてください。最近のニュースや記事も紹介してください」
- 「スマートシティの実装例や取り組みについて教えてください。関連するニュース記事を参照してください」
- 「仮想通貨市場の最近の動向や分析について教えてください。信頼性のあるニュースソースも紹介してください」
6. タスク指向の応答調整: 特定の目的に合わせた回答を得る
タスク指向の応答調整では、質問者が特定の目的やタスクを達成するために、より適切な回答を得ることができます。これにより、回答が質問者のニーズに合わせて最適化されます。
タスクの明示
質問の際に、タスクや目的を明示することで、回答がよりターゲットに合ったものになります。タスクの明示を通じて、具体的な解決策やアイデアを提供することができます。
- 「英語のプレゼンテーションを準備しています。効果的なプレゼンテーションのためのアドバイスを教えてください」
- 「新しいアプリの開発を計画しています。ユーザーエクスペリエンスを向上させるためのデザインのヒントを提案してください」
- 「自宅でのエクササイズルーチンを組み立てたいです。効果的なエクササイズ方法を教えてください」
タスクの難易度を考慮する
質問にタスクの難易度を含めることで、回答がより適切なレベルになります。難易度に応じた回答は、質問者がタスクを効果的に達成するのに役立ちます。
- 「初心者向けのギター練習曲を教えてください」
- 「中級レベルのプログラマー向けに、JavaScriptでのアプリ開発に役立つリソースを提案してください」
- 「上級レベルの英語学習者がリスニングスキルを向上させるための方法を教えてください」
タイムフレームを設定する
質問にタイムフレームを設定することで、回答がより現実的で実用的なものになります。タイムフレームに応じた回答は、質問者が目的を効果的に達成するための期間を考慮して提案されます。
- 「1か月以内に基本的なスペイン語を学ぶための効果的な学習方法を教えてください」
- 「3か月で10キログラムの減量を目指しています。そのためのダイエット計画と運動プランを提案してください」
- 「2週間の休暇でヨーロッパを訪れる予定です。最適な旅程を提案してください」
タスク指向の応答調整を利用することで、質問者は特定の目的やタスクを達成するために適切な回答を得ることができます。タスクの明示、タスクの難易度の考慮、およびタイムフレームの設定を含めることで、回答が質問者のニーズに最適化され、効果的な解決策が提供されます。
7. 応答スタイルのカスタマイズ: ユーモアやフォーマルな表現を使う方法
AIの応答スタイルをカスタマイズすることで、より個別化された会話が可能となります。このセクションでは、ユーモアを取り入れたり、フォーマルな表現を使って応答を調整する方法を解説します。
ユーモアの取り入れ方
ユーモアを取り入れた応答を得るためには、質問や指示にユーモラスな要素を加えることが効果的です。
- 「今日の天気はどうですか?ちなみにジョークも教えてください」
- 「この数学の問題を解いてください。面白い方法で説明してほしいです」
フォーマルな表現の活用
フォーマルな表現を使った応答を得るためには、質問や指示にフォーマルなトーンを設定することが重要です。
- 「ビジネス文書のための適切な表現で、プロジェクトの進捗状況を説明してください」
- 「敬語を使って、上司に報告する形で、今週の成果について説明してください」
応答スタイルのカスタマイズを利用することで、質問者は自分の好みやニーズに合った回答を得ることができます。また、AIとの対話がより魅力的でエンゲージングなものになり、さまざまなシチュエーションで適切なトーンを維持できるようになります。
ChatGPT、AIを使ったジョーク実例
ついでに、面白い使い方をしているケースについて情報共有できるものがあれば。
TwitterでChatGPTに関連するジョークやユーモラスな表現を検索するためには、適切な検索キーワードとフィルターを使って検索を行うことが効果的です。以下の検索キーワードとフィルターを使用して、日本語のツイートでリツイートやいいねが多く、新しい情報に絞り込むことができます。
検索キーワード:
- “ChatGPT”
- “ジョーク”
- “ユーモア”
- “表現”
フィルター:
- 日本語のツイート
- 複数のリツイートおよびいいね
- 新しい情報
これらのキーワードとフィルターを組み合わせたURLリンクは以下の通りです:
このURLリンクをクリックすることで、指定した条件に基づくTwitter検索結果が表示されます。ただし、検索結果はTwitterの検索アルゴリズムや利用状況によって変動するため、常に最新の情報が表示されるわけではありません。定期的に検索を行うことで、最新の情報を入手できます。
最近全然ChatGPTで遊んでないので認識が遅れており、「1+4=チーズケーキ」が面白いジョークであることを看破できることなどにまだまだ新鮮に驚いている pic.twitter.com/obZPbd47z9
— わなざわ (@Wanazawawww) April 2, 2023
喜びや驚きのような前向きな感情を真似ることは、既にやっている。ユーモアすらこなしている。人間なら、羞恥心が邪魔をしてここまでのユーモアはこなせないかも知れない。結果的に、羞恥心を持たないChatGPTの方が平均的な人間よりユーモラスであり得る。https://t.co/qw8NKR10VG
— 塾長@個別指導塾FORWARD (@forward_ac) March 17, 2023
8. テンポラリネスを活用: 応答の時制を調整する方法
時制を活用して、ChatGPTが生成する回答を過去、現在、未来のいずれかにアンカーさせる方法を学びます。これにより、より明確で目的に沿った回答を得ることができます。
過去の時制を指定する
ChatGPTに過去の状況や出来事について回答させるには、質問や指示に過去形を使用します。例えば、ある企業の過去の業績について尋ねる場合、「この企業は過去にどのような業績を上げましたか?」といった形で質問を投げかけることができます。過去形を使用することで、ChatGPTは過去の出来事に焦点を当てた回答を生成します。
- 過去形を使用する
- 過去の状況や出来事に焦点を当てる
- 明確な時制を提示する
現在の時制を指定する
現在の状況や事実について回答を求める場合、現在形を使用して質問や指示を行います。例えば、「現在の経済状況はどのようですか?」といった質問で、ChatGPTに現在の状況についての情報を提供させることができます。現在形を使用することで、現在の状況に関連する回答を得られます。
- 現在形を使用する
- 現在の状況や事実に焦点を当てる
- 時制に基づいた回答を得る
未来の時制を指定する
未来に関する予測や推測を求める場合、未来形を使用して質問や指示を行います。例えば、「次の10年でAI技術はどのように進化するでしょうか?」といった質問で、ChatGPTに未来の予測や見解を提供させることができます。未来形を使用することで、将来に関連する回答を得られます。
- 未来形を使用する
- 未来の予測や推測に焦点を当てる
- 時制に応じた回答を得る
9. 複数の回答を比較: 異なる設定での応答の違い
このセクションでは、異なる設定でのChatGPT応答の違いを比較する方法を解説します。これにより、自分の求める回答に近いものを見つけることができます。
パラメータの変更で比較
ChatGPTのパラメータを変更することで、異なる回答を生成させることができます。例えば、temperature
を変更することで、より創造的な回答や逆に保守的な回答を得ることができます。このようにパラメータを変更することで、異なる視点やアプローチでの回答を比較することができます。
- パラメータを変更して回答を生成
- 異なる視点やアプローチを比較
- 求める回答に近づける
ChatGPTの主要なパラメータ
ChatGPTの主要なパラメータには、以下のようなものがあります。これらのパラメータを調整することで、生成されるテキストのスタイルや内容を制御できます。
prompt
: 質問や指示となるテキストを指定します。これは、モデルが生成するテキストの出発点です。temperature
: 生成されるテキストのランダム性を制御します。高い値(例:1.0)は、より創造的で予測しにくいテキストを生成しますが、低い値(例:0.1)は、保守的で確実性が高いテキストを生成します。max_tokens
: 生成されるテキストの最大トークン数(単語や記号などの単位)を指定します。これにより、回答の長さを制限できます。n
: 複数の独立した回答を生成するための数を指定します。これにより、異なる視点やアプローチでの回答を比較することができます。stop
: 生成されるテキストが特定の文字列で終了するように指定できます。これにより、生成されるテキストの形式を制御することができます。
各パラメータの調整に関しては、以下のようになります。
prompt
: 質問や指示を明確にし、必要な情報を含めることで、より適切な回答を得られるようになります。temperature
: 生成されるテキストの創造性や保守性を調整するために、この値を上げたり下げたりします。例えば、創造的なアイデアが欲しい場合は高い値を、一般的な回答が欲しい場合は低い値を設定します。max_tokens
: 長い回答を得たい場合は、この値を大きくします。逆に、短い回答が必要な場合は、この値を小さく設定します。n
: 複数の回答を比較したい場合は、この値を増やします。一方で、単一の回答だけが必要な場合は、この値を1に設定します。stop
: 特定の形式や区切り文字でテキストが終わるように指定することで、回答の構造をコントロールできます。例えば、質問に対するリスト形式の回答が欲しい場合は、リスト形式の終わりを示す文字列(例えば、改行文字)を指定します。これにより、生成されるテキストがリスト形式で整形され、読みやすくなります。
これらのパラメータを適切に調整することで、ChatGPTから得られる回答をカスタマイズし、自分のニーズに合った内容や形式にすることができます。実際の使用時には、パラメータを試行錯誤しながら最適な設定を見つけることが重要です。
パラメータの調整方法
ChatGPTの回答パラメータを調整することで、より適切な回答を得ることができます。以下にいくつかのパラメータとそれらを調整する際の実例を示します。
- max_tokens: これは、生成される回答の最大トークン数を制限します。例えば、ツイートのように短い回答が必要な場合は、max_tokensを140に設定することができます。
実例:{ "prompt": "What is the capital city of Japan?", "max_tokens": 140 }
- temperature: 生成されるテキストのランダム性を制御します。高い値(例: 1.0)は、よりランダムで創造的な回答を生成し、低い値(例: 0.1)は、より保守的で確実性の高い回答を生成します。
実例:{ "prompt": "Tell me a joke.", "temperature": 1.0 }
- top_p: 生成されるトークンの選択範囲を制御します。top_pを1.0に設定すると、すべてのトークンが選択肢となりますが、0.5に設定すると、確率の上位50%のトークンのみが選択肢となります。top_pを低く設定することで、より予測可能な結果が得られます。
実例:jsonCopy code{ "prompt": "How can I improve my communication skills?", "top_p": 0.5 }
- n: これは、生成される回答の数を指定します。複数の回答を比較して、最も適切なものを選ぶことができます。
実例:{ "prompt": "What are some healthy dinner options?", "n": 3 }
これらのパラメータを適切に組み合わせることで、異なるシナリオに対応した回答をChatGPTから得ることができます。実際の使用時には、パラメータを試行錯誤しながら最適な設定を見つけることが重要です。
実際にパラメータをいじるときにはどうしたらいい?
実際にプロンプトとして質問文を入力する際に、追加でパラメータを指定することで、回答の生成に影響を与えることができます。ただし、パラメータの指定方法は使用しているAPIやライブラリによって異なります。
例えば、OpenAIのAPIを使用している場合、以下のようにJSON形式でパラメータを指定できます。
jsonCopy code{
"prompt": "What is the capital city of Japan?",
"max_tokens": 10,
"temperature": 0.5,
"top_p": 0.9,
"n": 1
}
Pythonなどのプログラミング言語を使用している場合は、関数の引数としてパラメータを指定できます。
例:
pythonCopy coderesponse = chat_gpt.generate(
prompt="What is the capital city of Japan?",
max_tokens=10,
temperature=0.5,
top_p=0.9,
n=1
)
パラメータの指定方法は、使用しているツールや環境によって異なりますので、詳細な情報は公式ドキュメントやリファレンスを参照してください。
質問の改変で比較
質問の文言や形式を変更することで、異なる回答を引き出すことができます。例えば、質問を具体的にしたり、抽象的にしたりすることで、異なるタイプの回答を得ることができます。質問の改変を行うことで、より適切な回答を見つけることができます。
- 質問の文言や形式を変更
- 異なるタイプの回答を比較
- 適切な回答を見つける
異なるユーザープロファイルで比較
異なるユーザープロファイルを用いて、ChatGPTに質問を投げかけることで、異なる回答を得ることができます。例えば、専門家としての回答や一般人としての回答を比較することができます。異なるユーザープロファイルを使用することで、より自分に適した回答を見つけることができます。
- 異なるユーザープロファイルを使用
- 専門家や一般人としての回答を比較
- 自分に適した回答を見つける
10. 実践編: さまざまなシチュエーションでの応答調整例
実際のシチュエーションに応じた応答調整の例をご紹介します。パラメータを上手く活用することで、より効果的な結果を得ることができます。
シチュエーション1: 教育的な質問
例えば、子どもに向けた教育的な質問に答える場合、以下のようなパラメータ設定が適しています。
max_tokens
を少なめに設定し、短くて分かりやすい回答を作成します。temperature
を低く設定し、より確実で正確な回答を得ることができます。
シチュエーション2: 創作物のアイデア出し
創作物のアイデアを考える際には、以下のようなパラメータ設定が役立ちます。
temperature
を高く設定し、より創造的でユニークな回答を得ることができます。top_p
を少し高めに設定することで、多様性のあるアイデアを得られます。
シチュエーション3: ビジネスでのフォーマルな文章作成
ビジネスでのフォーマルな文章作成では、以下のようなパラメータ設定が適切です。
max_tokens
を適切な長さに設定し、必要な情報を含んだ文章を作成します。temperature
を低く設定し、フォーマルで正確な表現を維持します。
これらの例を参考に、異なるシチュエーションに応じてパラメータを調整してみてください。
実際に「ChatGPTの出力精度を高める」ためにできること
この項目はChatGPTの出力を待ちながら、考えたことや他の方の意見などを参考にしながら、いろいろなメモを書いておきます。
ChatGPTの精度を高めるためにできることメモ
これは本当のメモ。
- 参考文献の生成は注意。実際には「本当にありそうで、実際には存在しない文献」の捏造が多くみられる。
- パラメータはAPIに噛ませて使うらしい。
- プロンプトを専門に考えるようなクリエイターは不要だが、対話しながら最適化していくスキルは身につけておいた方が良さそう。
今後やりたいことメモ
こちらもメモ。
- Pythonを利用してChatGPTの回答精度をさらに高める
- Pythonが使えないので、Pythonの使い方をChatGPTに教えてもらう
- APIを活用して対話する以上の恩恵を受けたい。
「ChatGPTの精度を高める」に関する口コミや評判
SNS情報のメモです。
パラメータに関する情報
ノーコードは動的パラメータの表現にプログラミング的思考がないと表現できないのと、その汎用表現を人類が見出してないのがブロッカーだと思ってるんだけど、今の ChatGPT の表現力だったら将来的にドメイン抽出までできそうなので、仕様の一意性を上手く表現できれば真の意味でノーコードになれそう
— mizchi (@mizchi) March 14, 2023
ChatGPTの会話で感情のパラメータを出す実験…
— totoraj(ととらj) (@totoraj_game) February 17, 2023
こーれ…面白いかもしれん pic.twitter.com/DkKUeohoMW
コメント
「バケル 今週 ボリューム」に関する最新情報です。
Nintendo Switchの新作ゲーム『豆狸のバケル』はボリュームがあり、『ペルソナ5 タクティカ』はパズル要素が強く、『SteamWorld Build』は忙しいゲーミングの注目作品です。また、『自撮』は疑似ドキュメンタリーホラーゲームであり、SIEが焼肉リズムゲーム『焼29』を公開しました。さらに、ナゾ解きADV『Recolit』やシーシャ屋経営ADV『Hookah Haze』なども配信される予定です。巨大カニ格闘バトル『カニノケンカ・ニ』のSteam早期アクセス配信も開始されます。他にも、オープンワールドクラフトゲーム『Omega Crafter』や『ファイナルファンタジーVII エバークライシス』のPC版なども注目されています。さらに、マウスコンピューターのゲーミングノート「J6-A5G60GN-A」のレビューもあります。最後に、『サイバーパンク2077』の拡張パックや大型アプデのレビューも掲載されています。
https://automaton-media.com/articles/now-gaming/20231203-274426/
「ai 子ども 文字」に関する最新情報です。
業界初のNo.1こどもGPSブランドであるBoTトークが、新たに「音声AI」を搭載した新機能をリリースしました。この新機能により、子どもの声を文字で読むことができるだけでなく、入力した文字を子どもに声として送ることも可能です。BoTトークは、保護者がスマホアプリを通じて子どもの声(トーク)を書き起こすことができ、保護者のアプリから入力したテキストを音声AIが代読して子どもに送信することができます。この機能により、親子のコミュニケーションをサポートすることができます。BoTトークの音声AI機能は、音声認識と音声合成の技術を搭載しており、電車やオフィスなどの環境でも親子のトークを送り合うことができます。
https://news.google.com/rss/articles/CBMiO2h0dHBzOi8vd3d3LmppamkuY29tL2pjL2FydGljbGU_az0wMDAwMDAwMTYuMDAwMDM1MDQyJmc9cHJ00gEA?oc=5
「activists activists tell chain」に関する最新情報です。
タイトル:気候活動家がEV産業に汚染されたサプライチェーンの修正を求める
見出し:気候活動家がEV産業に汚染されたサプライチェーンの修正を求める、関連記事もご覧ください…
トピック1:
トピックのキーワード:活動家、サプライチェーン、気候、EV、汚染
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エンティティ:20 3:26 活動家がゲームを伝える。Netflixのライト、グリーンライトに身を包んだデモ隊。報告書は、見落とされがちな精錬とバッテリー製造による汚染が、パリ協定の目標である地球温暖化を1.5度に抑えるための重要な問題であると主張しています。また、2021年12月には、関連する汚染により506人の死亡が報告されたとして、韓国の自動車メーカーである現代自動車にも批判が集まりました。ユン・スポークスマンのマイケル・スチュワートは、現代自動車は炭素の品質と人権の基準を設定しており、気候変動に対応する際に積極的な姿勢を示していると述べています。また、Lead the Chargeという広範な連携団体は、サプライチェーンの影響に関して自動車メーカーを評価し、環境や人権
https://www.wired.com/story/la-auto-show-climate-protest-ev-supply-chain/
「bagels bagels schmear capital」に関する最新情報です。
タイトル: ベンチャーキャピタルを添えたベーグルの取引ダイブ
見出し: ベンチャーキャピタルを添えたベーグルの取引ダイブ
トピック1:
トピックのキーワード: ベーグル ベーグル ベンチャーキャピタル 取引 取引ダイブ 取引ダイブ 取引ダイブ ベーグル ベーグル ベンチャー
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エンティティ: ベーグルスノブのディールダイブ:ベーグルにベンチャーキャピタルのスメア
キーワード: ディールダイブ ベーグル スメア ベンチャーキャピタル ベーグルスノブ 焼きたてのベーグル 一晩中クルー プロフィールの創設者 大学時代にたまに自宅で焼く まだニューイングランドに行く ゴマのベーグル デスクに置いておく
エンティティ: だから、ポップアップベーグルズを見たときは、なんてことだろうと思った
キーワード: ポップアップベーグルズ ママとポップが経営するベーグルショップチェーン ベンチャーキャピタルを調達した 小規模ビジネスローン ポップアップベーグルズは800万ドルのシリーズを調達し、Stripesがリードし、Habitat PartnersとTastemaker Capitalも参加
エンティティ: ポップアップベーグルズの
https://techcrunch.com/2023/10/28/deal-dive-bagels-with-a-schmear-of-venture-capital/
「経済 chatgpt アプリ」に関する最新情報です。
OpenAIは、Android版のChatGPTアプリを来週配信すると発表しました。このアプリは、人工知能のGPT-4を利用して自然な会話を行うことができるものです。OpenAIはまた、GPT-4の性能が劣化しているという指摘にも回答しました。一方、iOS版のChatGPTアプリは日本語の音声入力に対応するため、国内での配信が1週間遅れることが明らかになりました。
https://news.google.com/rss/articles/CBMiR2h0dHBzOi8vYXJ0aWNsZS5hdW9uZS5qcC9kZXRhaWwvMS8zLzcvMzU5Xzdfcl8yMDIzMDcyMl8xNjkwMDMzNTcyMDA5ODI50gEA?oc=5
「経済 ai 影響」に関する最新情報です。
AIの発達により、アウトソーシングの労働者はプレッシャーが高まっているという指摘があります。さまざまな業種のフリーランスがAIが仕事に与える影響について語っています。AIの発達により、労働者のプレッシャーが高まり、仕事の効率や生産量が上がる一方で、解雇のリスクも増えると報告されています。また、アウトソーシング労働者やジェネレーティブAIを活用するフリーランスも増えており、価格競争や労働者の搾取の問題も指摘されています。
https://news.google.com/rss/articles/CBMiRmh0dHBzOi8vYXJ0aWNsZS5hdW9uZS5qcC9kZXRhaWwvMS8zLzcvNDhfN19yXzIwMjMwNzE3XzE2ODk1NTkzOTMyMjc5NjfSAQA?oc=5