プロンプト - AI関連記事一覧

プロンプト

生成AIビギナーの虎の巻: まずはゴールシーキングプロンプト(Goal-Seeking Prompt)を使ってみよう【動画 38分42秒】【YouTubeチャンネルからの転記です】

2024年11月30日

qiita.com

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プロンプト

【ChatGPT】文章生成で指定文字数を守らせるPromptのご紹介です。

2024年11月30日

qiita.com

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プロンプト

【ChatGPT】の思考について、尋ねてみました。

2024年11月26日

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プロンプト

１度やってみて！Webアプリ開発でのプロンプトエンジニアリング

2024年11月24日

zenn.dev

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プロンプト

【ChatGPT】論理的に分析するPrompt。

2024年11月23日

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プロンプト

プロンプトは生成AIに作ってもらって、手直ししてもらう時代♪

2024年11月23日

zenn.dev

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プロンプト

【ChatGPT＋DALL-E3】のセッションはじめで、Promptが効かないことがある。原因と対処法。

2024年11月19日

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プロンプト

【ChatGPT】の回答のハルシネーション率をできうる限りに下げるためのPromptを作成してもらいました。

2024年11月17日

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プロンプト

【ChatGPT】「第一原理思考」と「要素分解」を組み合わせたPromptをご紹介。

2024年11月16日

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プロンプト

Chat GPTの秘められた力を引き出す～プロンプト編～

2024年11月10日

zenn.dev

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記事の要約

生成AIビギナーの虎の巻: まずはゴールシーキングプロンプト(Goal-Seeking Prompt)を使ってみよう【動画 38分42秒】【YouTubeチャンネルからの転記です】

【要約】
この記事は、YouTubeチャンネルの動画内容を転記したもので、Goal-Seeking Prompting（ゴールシーキングプロンプティング）の使い方を初心者向けに解説しています。Goal-Seeking Promptingは、生成AIを活用して特定の目標を達成するための技法で、視聴者が実践できるデモを通じて具体的な手順を紹介しています。動画では、プロンプトのコピー方法や生成AIとの対話を繰り返すプロセスについて詳しく説明されており、視聴者が自身の環境でこの技法を活用できるようにリソースも提供されています。

【重要ポイント】
・Goal-Seeking Promptingは生成AIを活用して目標達成を支援する技法。
・動画では具体的なデモを通じて手順をステップバイステップで解説。
・視聴者が実践できるリソースやリンクも提供されている。
・使用環境はChatGPTのTeamプランで、GPT-4 Omniモデルを利用。

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記事の要約

【ChatGPT】文章生成で指定文字数を守らせるPromptのご紹介です。

【要約】
この記事では、ChatGPTを使用して文章生成時に指定文字数を守るためのPromptの方法を紹介しています。通常、生成AIはトークン単位で考えるため、指定した文字数を守るのが難しいですが、Pythonを用いたCode Interpreterを活用することで、生成した文章の文字数を正確にカウントし、目標文字数に達するまで調整を繰り返すことが可能です。具体的な手順としては、文章を生成し、文字数をカウントし、必要に応じて調整を行うというプロセスが示されています。

【重要ポイント】
・ChatGPTで指定文字数を守るためのPromptを紹介
・生成AIはトークン単位で処理するため、文字数を守るのが難しい
・Pythonコードを使用して文字数を正確にカウントする方法を提案
・目標文字数に達するまで文章を調整するプロセスを説明

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記事の要約

【ChatGPT】の思考について、尋ねてみました。

【要約】
この記事では、ChatGPTの思考プロセスについて詳しく説明されています。ChatGPTは、ユーザーの入力を文脈に基づいて理解し、関連情報を検索、論理的推論を行い、クリエイティブな応用を加えながら回答を生成します。思考手順は、入力の解釈から始まり、情報の探索、論理的整理、回答の作成、確認、提供の6段階で構成されています。また、文脈の理解や情報の正確性、ユーザーのニーズへの対応が特に重視されています。

【重要ポイント】
・ChatGPTは文脈を理解し、情報を抽出・整理することで回答を生成する。
・思考手順は6段階で、効率的かつ適切な回答を提供することを目指している。
・ユーザーの意図に応じた情報の正確性や論理的な一貫性が重視されている。
・ハルシネーション（事実誤認）の発生は低いとされ、具体的なデータを求める質問ではないため、誤情報の提供はほぼないと考えられている。

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記事の要約

１度やってみて！Webアプリ開発でのプロンプトエンジニアリング

【要約】
この記事では、Webアプリ開発におけるプロンプトエンジニアリングの実践方法について説明しています。著者は、ChatGPTを活用してプログラムコードの作成やプロジェクトの相談を行い、その手法を共有することを目的としています。プロンプトエンジニアリングは難しく感じられるかもしれませんが、友人に教わるような感覚で取り組むことができると述べています。具体的な例として、JUnitテストの作成やプロジェクト進捗の可視化に関する提案が紹介されています。

【重要ポイント】
・プロンプトエンジニアリングは、AIに質問する感覚で行える。
・ChatGPTを用いた具体的なコーディングやプロジェクト相談の例が示されている。
・JUnitテストの作成や進捗管理の可視化に関する実践的なアドバイスが提供されている。
・著者は、プロンプトエンジニアリングの手法をオープンに共有する意義を強調している。

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記事の要約

【ChatGPT】論理的に分析するPrompt。

【要約】
この記事では、ChatGPTを用いた論理的分析のためのPromptを紹介しています。具体的には、情報から重要な前提条件と論理関係を抽出し、追加の推論を展開し、結果を自然な表現で説明する4つのステップを提案しています。また、ウェブ検索の設定に関わらずこのPromptは機能し、内部知識のみで出力することも可能です。記事は、OpenAIのDevDayに関するニュースも触れています。

【重要ポイント】
・ChatGPTを使用した論理的分析のための4ステップのPromptを紹介
・ステップ1: 論理抽出、ステップ2: 論理拡張、ステップ3: 論理翻訳、ステップ4: 結論導出
・ウェブ検索の設定に依存せず、内部知識のみでの出力が可能
・OpenAIのDevDayに関する情報も含まれている

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記事の要約

プロンプトは生成AIに作ってもらって、手直ししてもらう時代♪

【要約】
生成AIを活用する時代が到来し、プロンプト作成のハードルを下げるために、AIがプロンプトを生成したり手直ししたりする機能が登場した。Anthropic社が発表したこの機能は、特に生成AIに不慣れなユーザーにとって便利である。OpenAIのChatGPTやClaudeもプロンプト生成をサポートしており、特定の文脈に応じた翻訳や表現を提供する。これにより、異なる職場環境や対象に合わせたコミュニケーションが可能になる。

【重要ポイント】
・生成AIがプロンプトを生成・手直しする機能が登場した。
・Anthropic社が2024年11月15日にプレスリリースを発表。
・OpenAIのChatGPTやClaudeもプロンプト生成をサポート。
・プロンプトは特定の文脈に応じた翻訳や表現を提供する。

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記事の要約

【ChatGPT＋DALL-E3】のセッションはじめで、Promptが効かないことがある。原因と対処法。

【要約】
この記事では、ChatGPTとDALL-E3を使用する際に、プロンプトが効かない問題の原因と対処法について説明しています。特に、日本語のプロンプトがDALL-E3に正しく伝わらないことが指摘されており、英語のプロンプトを使用することが推奨されています。具体的な対処法として、プロンプトを英訳して渡す方法や、Custom instructions機能を利用して常に英語のプロンプトを使用する方法が提案されています。

【重要ポイント】
・DALL-E3は日本語のプロンプトに対して適切に反応しないことがある。
・英語のプロンプトを使用することで、生成される画像の精度が向上する。
・Custom instructions機能を使用することで、常に英語のプロンプトを渡すことが可能。
・医療分野においてもAIの活用が進んでいるが、医師とのチームワークが重要である。

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記事の要約

【ChatGPT】の回答のハルシネーション率をできうる限りに下げるためのPromptを作成してもらいました。

【要約】
この記事では、ChatGPTの回答のハルシネーション率を低下させるためのプロンプトを提案しています。具体的には、質問に対して正確で信頼性のある情報を基に回答し、必ず情報源を明示することを求めています。また、情報が不確かであればその旨を明記し、推測や曖昧な回答を避けるように指示しています。このプロンプトは、主にネット上の情報を参考にしており、誤情報のリスクも考慮されています。

【重要ポイント】
・ChatGPTのハルシネーション率を下げるためのプロンプトを作成
・回答には正確で信頼性のある情報源を明示することが求められる
・不確かな情報については明確にその旨を伝える指示
・ネットの情報に基づくが、誤情報のリスクも考慮

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記事の要約

【ChatGPT】「第一原理思考」と「要素分解」を組み合わせたPromptをご紹介。

【要約】
この記事では、「第一原理思考」と「要素分解」を組み合わせたPromptの活用法が紹介されています。第一原理思考は物事の根本的な原理に焦点を当てる思考法で、要素分解は全体を構成する要素に分ける手法です。これらを組み合わせることで、問題解決の効率と革新性が向上し、新しい視点からのアプローチが可能になります。Promptの例も示されており、実際に問題を考える際に役立つ内容です。

【重要ポイント】
・第一原理思考は物事の根本的な原理に焦点を当てる思考法。
・要素分解は全体を構成する要素に分ける手法で、問題解決に役立つ。
・両者を組み合わせることで問題解決の効率と革新性が向上する。
・具体的なPromptの例が示され、実践的な活用が可能。

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記事の要約

Chat GPTの秘められた力を引き出す～プロンプト編～

【要約】
Chat GPTの真価を引き出すためには、プロンプトの工夫が重要です。プロンプトとは、AIに投げかける指示のことで、これを「プロンプトエンジニアリング」と呼びます。効果的なプロンプトの例として、マークダウン言語の使用、Zero shot（例なし）、One shot（例1つ）、Few shot（例複数）の手法があります。また、回答フォーマットを指定することで、期待する形式の回答を得ることが可能です。これらのテクニックを駆使することで、生成AIの出力精度を向上させることができます。

【重要ポイント】
・プロンプトエンジニアリングによりChat GPTの能力を最大限に引き出せる。
・マークダウン言語を使用することで指示が明確になる。
・Zero shot、One shot、Few shotの手法でAIの回答精度が向上する。
・回答フォーマットを指定することで、期待する形式の出力が得られる。

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