使い方は間違っています: 最良の ChatGPT 応答を取得する方法

公開: 2023-10-11

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ChatGPTを上手に使うと超能力を持ったような気分になります。

たった 1 つの適切なプロンプトを使用するだけで、通常なら何時間もかかるコンテンツを生成できます。

しかし、それが重要です。プロンプトを正しく書く必要があります。

Foundation では、ChatGPT が提供する機会に興奮しています。しかし、それらの機会は、それを活用するあなたの能力によって決まります。

それでは、利用可能な最も強力なコンテンツ生成ツールの 1 つから必要な応答を得る最も効果的な方法を見てみましょう。まだすべてが自動化されているわけではなく、思っているよりも少し複雑です。

できないことは求めないでください

釘を打つ場合は、ドライバーを使用しないでください。それは明らかなことのように思えますが、ChatGPT の使用方法を示している人をたくさん見てきましたが、率直に言って、彼らはそれが意図されていないことを行うためにそれを悪用しています。これらの一部は、使用しているプラグインに応じて変更される可能性があります (これについては後で説明します)。ただし、現時点では、プラグインが有効になっていない GPT-4 を使用していると仮定します。

けっこうだ？それでは、本題に入りましょう。

それはあなたのためにあなたの心を決めることはできません

ChatGPT は、コンテンツを生成し、アイデアをブレインストーミングし、対話型の対話を行うこともできる優れたツールですが、ユーザーに代わって意思決定を行うことはできません。

個人的なコンテキストが欠如しているため、その提案をユーザー固有の状況や好みに合わせることができません。さらに、感情を処理したり、倫理的な判断を行ったりする能力もありません。

選択肢を生成し、思考プロセスを刺激できるように設計されていますが、最終的な決定は常に人間が行う必要があります。 ChatGPT はツールであり、人間の判断に代わるものではないことを常に覚えておいてください。

複雑な計算はできません

そうです、ChatGPT は高度な AI ですが、TI-84 のように計算を行うことはできません。それは、ChatGPT が複雑な数学的問題を処理するように設計されていないためです。単純な算術を処理できる内部「計算機」は備えていますが、高度な代数方程式、微積分問題、統計解析を解く機能はありません。

その理由は 2 つあります。まず、GPT モデルはテキストから学習し、モデルの基礎となる構造は数値計算用に構築されていません。第 2 に、トレーニングデータ自体は主に数値ではなくテキストであるため、モデルは高度な数学の問題解決スキルを学習するのに十分な数学コンテンツにさらされていません。

これは、大きな数や複雑な方程式の場合にさらに当てはまります。以下の例を見てみましょう。

82,058 の立方根は、実際には約 43.455 です。大きな違いのように思えないかもしれませんが、操作は比較的簡単です。複雑な計算を ChatGPT に依存すべきではありません。依存すると、それがどれほど間違っているかさえわからない可能性があります。

良い研究はできない

ChatGPT はリアルタイムの調査を行ったり、最新の情報を提供したりすることはできません。これは、最後のトレーニングセッションまでの情報のみが含まれる固定データセットでトレーニングされるためです。

それ以降に公開された開発または新しいデータは、ナレッジベースには含まれません。膨大な量の情報を保有していますが、知識を積極的に更新したり、現在のデータやソースに対してリアルタイムで事実確認したりすることはありません。

これは、既存の知識に基づいてトピックの一般的な理解を提供することはできますが、主題に関する最新の洞察、統計、または発展を提供することはできないことを意味します。 ChatGPT によって提供される情報は、信頼できる最新の情報源と常に相互検証してください。

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口調とユーモアに苦労する

これを証明するのはより困難ですが、ChatGPT はユーモアとトーンに苦戦する可能性があります。私がファンではないだけかもしれませんが、そのジョークが特にユーモラスだとは思えません。このプロンプトでどの程度成功するかを自分で判断できます。たとえば、次のようになります。

リクエストによっては、希望どおりのトーンを実現するのに苦労する場合もありますが、GPT-4 ではこれが劇的に改善されました。

マルチタスクはできない

ChatGPT は素晴らしいツールですが、複雑なリクエストの処理に関してはつまずきます。これは主にプログラムの方法によるものです。このモデルは膨大なテキストデータでトレーニングされ、そのデータ内で識別されたパターンに基づいて予測を行います。

ただし、言語の意味論的な深い理解や、長く複雑な指示に従う能力はありません。代わりに、事前に計画したり、クエリの全体的な方向を考慮したりすることはできず、一度に 1 トークン (単一の単語または文字) ずつ応答が生成されます。

この設計が、複雑なタスクに直面したときに誤った結果や無意味な結果を生成することがある理由です。以下の例では、素晴らしい仕事をしましたが、使用しないように指示されているにもかかわらず、文字「e」を使用しました。

これを回避するには、複雑なリクエストをより小さく単純なクエリに分割することを検討してください。 ChatGPT に一度に記事全体を書くよう依頼するのではなく、セクションごとにガイドしてください。

たとえば、最初に紹介を求め、次に要点についての段落を求めることができます。あるいは、一度に 1 つの特定の側面に焦点を当てて、指示をできるだけ明確にして簡素化するようにしてください。

ChatGPT を最大限に活用するには、明確さと正確さが最大の味方であることを忘れないでください。

BSを嗅ぎ分けることはできない

ChatGPT はソースを信頼するかどうかを評価できません。提出した内容が最終更新日 (2022 年 1 月) の時点での一般的なコンセンサスに準拠しているかどうかはわかりますが、新しい情報を評価することはできません。

たとえば、室温超伝導体の作成について記載されているLK-99 論文の内容を入力しました。 2023年の論文は世界を変えると主張したが、その後の再現実験で超電導の秘密がまったく含まれていないことが判明した。

とにかく、ここでの ChatGPT の応答は正しいです。論文は彼らが成功したかのような印象を与えていますが、それは科学者が最初に検証する必要があることです。

それは、ChatGPT だけではその評価をすべて行うことができないためです。適切な証拠がない場合、主張を確認したり、その誤りを暴くことはできません。さらに、ユーザーが提供したほとんどの情報を真実として受け入れます。たとえば、最後の更新以降に発生したイベントについてすぐに納得させることができます。

ユーザーが提供する情報を信頼するという本能は危険です。BS を嗅ぎ分けるプログラムに依存している場合は特にそうです。このように ChatGPT に依存する場合は、あなたの言葉をそのまま真実として受け取る可能性があるので注意してください。

エキスパートプロンプトエンジニアリングを学ぶ

上記はすべて、ChatGPT が行うことを期待しないために知っておくべき重要なことです。しかし、何ができるのでしょうか？可能な限り最良の応答を得るためにプロンプトをどのように設計できるでしょうか?

具体的にしましょう！

よく書かれたプロンプトの最も重要な要素の 1 つは具体性です。具体的であればあるほど、ChatGPT が適切で正確な応答を生成できる可能性が高くなります。特定のトピックや件名についての回答を求める場合は、できるだけ多くの文脈と詳細を提供してください。これにより、GPT の提案の範囲が絞り込まれ、高品質の回答が得られる可能性が高まります。

たとえば、「気候変動に関するコンテンツ」を求める代わりに、「地球温暖化に対する森林破壊の影響」など、コンテンツで探求したい特定の側面や角度を指定します。提供する詳細が多いほど、ChatGPT はより適切にサポートできます。

ガイドトーンとフォーカス

プロンプトを改善するもう 1 つの方法は、ChatGPT の応答のトーンと焦点をガイドすることです。フォーマルでプロフェッショナルな口調を求めている場合は、プロンプトで必ずフォーマルな言葉を使用してください。よりカジュアルまたはユーモラスなトーンが必要な場合は、求めているスタイルを反映したジョークやダジャレの例を提供します。

さらに、プロンプトにキーワード、フレーズ、または特定の情報を含めることで、焦点を導きます。これは、ChatGPT がトピックのどの側面を優先して応答に組み込む必要があるかを理解するのに役立ちます。

複雑なリクエストを細分化する

前述したように、ChatGPT は複雑なリクエストに苦労します。最良の結果を確実に得るために、プロンプトをより小さく、より管理しやすい部分に分割してみてください。これにより、ChatGPT が各セクションをよりよく理解し、より一貫した応答を生成できるようになります。

たとえば、ChatGPT を使用して特定のトピックに関する記事全体を生成したい場合は、記事を序文、要点、結論などのセクションに分割することを検討してください。これは、ChatGPT が記事の構造を理解し、各セクションにシームレスに適合する応答を生成するのに役立ちます。

必要な情報を提供する

先ほど、ChatGPT のユーザーに対する信頼が欠点であると説明しました。ただし、プロンプト全体にわたって更新された情報やキーワードを提供できるため、非常に便利な場合もあります。これにより、AI が適切に応答を形成できるようになります。

たとえば、特定の主題に関するコンテンツを生成しようとしている場合は、プロンプト中に関連する単語やフレーズを使用して、何に焦点を当てるべきかを ChatGPT が理解できるようにします。さらに、会話やトピックの変化に対応できるように、進行中に追加情報を提供するようにしてください。そうすることで、データをより迅速かつ正確に処理できるようになります。

その出力を評価する

最後に、ChatGPT の応答を評価し、フィードバックを提供することが重要です。これにより、AI はユーザーが求めている応答の種類をよりよく理解し、今後のプロンプトでのパフォーマンスを向上させることができます。

さらに、フィードバックを提供することは、その応答で発生する可能性のある潜在的なエラーやバイアスを修正するのにも役立ちます。 ChatGPT は受信したデータから常に学習しており、フィードバックは将来の出力の形成に役立つことを覚えておくことが重要です。欲しい答えを得るのに苦労している場合は、恐れずに少し手を握って、探している答えに導いてください。

以下の例は少しばかげていますが、AI が時々必要とする種類のハンドリングを示しています。

プラグインで機能を拡張

ChatGPT の制限については先ほど説明しましたが、プラグインを使用すると機能を大幅に拡張できることを知っておくことが重要です。現時点では、いくつかのモデルしか存在しませんが、GPT モデルが進歩し続け、より多くのサードパーティ開発者が参加するにつれて、状況が変化することが予想されます。

ここでの簡単なヒント: プラグインが必要かどうか、またはどのプラグインを使用すればよいかわからない場合は、そのためのプラグインがあります。プラグイン「 There's An AI For That」は、ChatGPT が特定のタスクに最適なプラグインを推奨するのに役立ちます。

数学

ChatGPT が数学が苦手であることを覚えていますか? そうである必要はありません！

数学を支援する特定のプラグインがあります。最も優れたものの 1 つはWolframで、WolframAlpha の数学エンジンを使用して複雑な数学の問題を正確に処理します。先ほどの数学の問題を覚えていますか? Wolframプラグインがインストールされている場合にChatGPTがどのように応答するかは次のとおりです:

正解を教えてくれるだけでなく、それを視覚化して、正直言ってよくわからない複雑な答えも教えてくれます。でも、ChatGPT にすべて説明してもらったので大丈夫です。

リンクから情報を引き出す

ChatGPT のもう 1 つの大きな欠点は、データベースを新しい情報で更新できないことです。しかし、 Web Requestsなどのリンクの追跡を可能にするプラグインは、ChatGPT が Web サイトから情報を取得して分析できるようにすることで、この課題を克服するのに役立ちます。

現在の出来事について質問すると、インターネットから直接取得した統計を使って詳細な回答が得られます。これにより、まったく新しい研究の可能性が広がりますが、出典を注意深く確認する必要があります。ここでは、以前に正解できなかった質問にどのようにうまく答えたかを確認できます。

SEO

優れたJasper.aiなど、AI を活用した独立した SEO ツールがたくさんあります。ただし、ChatGPT を使い続けることに決めている場合は、SEO の取り組みをさらに改善するためのプラグインが多数あります。

まず、 SEO.appは特定のキーワードに最適化された記事を書きます。関連性やパフォーマンスを考慮して記事を編集することもできます。

Quick Creator も同様の結果を約束していますが、ランディングページツールを備えており、Google 検索での上位順位を保証し、ランディングページの作成プロセスをはるかに高速化できるとされています。

最後に、 Linkhouse はバックリンクの構築を支援することに重点を置いています。関連性、ドメイン評価、予算に基づいて、バックリンクを追求するのに最適な Web サイトを特定します。

プロンプト作成

6 桁の給与を伴うプロンプトエンジニアの仕事が出現し始めて以来、人々はプロンプトエンジニアリングという新しいスキルへの関心をますます高めています。しかし、AI にそれを手伝ってもらうこともできることをご存知ですか?

Prompt Enhancerのようなプラグインを使用すると、必要な結果を得る正確で詳細なプロンプトを簡単に作成できます。作成されるプロンプトが実際に要件を満たしていることを確認してください。意図していなかった仕様が「幻覚」される可能性があるため、以前の「出力を評価する」というアドバイスに従う必要があります。

アプリ連携

複数のアプリケーションを調整して必要なことを実行することは、難しいですが強力な能力です。だからこそ、Zapier のような企業がこれで数億ドルを稼いでいます。実は、Zapier にはタスクの作成と実行をさらに簡単にする独自の ChatGPT プラグインがあります。

このアプリを使用すると、5,000 を超えるサポートされているアプリで Zapier の 50,000 のアクションのいずれかを実行するように ChatGPT に指示できます。電子メールの送信、データベースの更新、チームへのメッセージの送信をすべて同じアプリウィンドウから行うことができます。

コードの読み取り、書き込み、実行、コンパイル

ChatGPT のデフォルト状態では、以下の例のようにコードを書くように依頼できます。ただし、そのコードをコンパイル、テスト、解釈することはできません。そこでプラグインが登場します。

AskTheCodeのようなプラグインを使用すると、GitHub リポジトリを分析して質問することができます。つまり、所有している (またはアクセス権を与えられている) 任意のリポジトリからコードにアクセスしてテストできます。

コードをコンパイルまたは実行したい場合は、そのための他のプラグインもあります。 Code Runner は、その名前が示すように、まさにこれを目的として構築されています。 70 以上の言語をサポートしているため、エディターから直接コードを簡単に実行できます。

製品の特定の用途

これら以外にも ChatGPT を使用できる方法はたくさんあります。多くのアプリや Web サイトがこのプラットフォームを使用して独自のプラグインを作成しているため、自分でプラグインストアを調べて、何が魅力的なのかを確認する必要があります。

これの興味深い応用例の 1 つは、旅行の計画です。 Travelmyth 、 Trip.com 、 Staypia 、 Kayak などのプラグインは、旅行先のどこにいても最高の航空券、ホテル、観光スポットを見つけるのに役立ちます。

KlarnaやShopなど、他のものはお金を節約し、必要なものを簡単に検索できるように構築されています。彼らはウェブ上で最高の取引を探し、直接リンクを提供するので、製品ページを閲覧するのに時間を無駄にする必要はありません。

AI が私たちの業界をどのように形成し続けるか

ChatGPT の機能は拡張的であり、継続的に進化しています。プロンプトの具体性の強化、トーンと焦点の誘導、複雑なリクエストの分解から、数学、リンクからの情報の取得、SEO、プロンプトの作成、アプリの調整、コードの実行、特定の製品の使用など、さまざまなアプリケーションでのプラグインの使用まで、さまざまな機能があります。このツールを無数のタスクに活用できる大きな可能性があります。

その制限は現実のものですが、テクノロジーは絶えず進歩しており、その能力を大幅に強化する新しいプラグインが開発されています。

エンドユーザーとして、これらの開発を追跡し、出力を継続的に評価し、進捗を導くためのフィードバックを提供することが不可欠です。戦略的なプロンプトエンジニアリングとプラグインの賢明な使用により、ChatGPT はレパートリーの中で非常に貴重なツールになります。