「ChatGPTってどうやって使いこなせばいいの？」「回答の精度を上げる方法ってあるの？」 そう思う方もいるのではないでしょうか。
実は、ChatGPTの回答精度を向上させるテクニックを知っていれば、もっと効率的に情報を得ることができます。
今回PROMPTYでは、ChatGPTの回答精度を上げるテクニックを徹底解剖し、そのコツや活用方法をご紹介していきたいと思います。
ChatGPTの精度を上げるテクニック7選
①プロンプトデザイン
プロンプトとは、モデルに質問や指示を与える文章のことです。質問がはっきりしていて具体的であるほど、モデルはより適切な回答を生成しやすくなります。質問の仕方や表現を工夫することで、より良い回答が得られます。
曖昧な質問：
リンゴはどうやって育てるの？具体的な質問：
リンゴの木を育てるために必要な手順は何ですか？曖昧な質問：
犬の飼い方は？具体的な質問：
子犬を家庭で飼うときの基本的なケア方法は何ですか？このように、質問を明確で具体的にすることで、モデルが正確で適切な回答を提供しやすくなります。質問の目的や求める情報をはっきりさせ、その内容に合わせて質問の表現を工夫してください。
昨今話題になっている職業「プロンプトエンジニア」ですが、実際はどのような仕事なのか、なぜ注目されているか分からない方も多いのではないでしょうか。 実は、プロンプトエンジニアは、最高年収が4500万円に達する企業が米国で誕生するほど需[…]
②温度設定
温度とは、モデルが生成する回答の多様性や創造性をコントロールするための設定です。温度が高いと、モデルはより多様で創造的な回答を生成しますが、それが正確であるかどうかは保証されません。逆に、温度が低いと、モデルはより一貫性のある回答を生成しますが、あまり多様性はありません。温度を適切に設定することで、求める回答の質を向上させることができます。
質問：
美味しいケーキのレシピを教えてください。温度が高い場合の回答例（温度=0.8）
「美味しいケーキを作るためには、バニラアイスクリーム、チョコレートチップ、砂糖、卵、小麦粉、オリーブオイル、シナモン、クリームチーズを使って、オーブンで焼いた後、冷蔵庫で冷やしてできる不思議なアイスクリームケーキを試してみてください。」温度が高い場合の回答例（温度=0.2）
「美味しいケーキのレシピとして、シンプルなスポンジケーキがおすすめです。卵、砂糖、小麦粉、ベーキングパウダーを使って作ります。卵と砂糖を泡立ててから、ふるった小麦粉とベーキングパウダーを加えて混ぜ、オーブンで焼くだけです。」温度設定によって、回答の多様性や創造性が変わります。目的に応じて適切な温度を設定することが重要です。
ハイパーパラメータとは ハイパーパラメーターは、言語モデルのトレーニングや推論中に動作を決定する設定です。 これらのハイパーパラメーターを変更することで、モデルの出力の品質や多様性に影響を与え、特定のタスクやアプリケー[…]
③文字数を制限する
文字数を制限するというのは、モデルが生成する文章の長さを制限することです。文章が短い方が読みやすく、回答の要点がわかりやすくなることがあります。
ただし、制限をかけすぎると、文章が意味不明になる場合があります。適切な文字数を設定することで、求める回答の質を向上させることができます。
入力文：
日本の首都は？出力：
日本の首都は東京です。東京は、世界でも有数の大都市であり、経済、文化、政治の中心地として機能しています。また、多くの観光名所やグルメスポットも存在し、国内外から多くの観光客が訪れます。
入力文：
日本の首都は？50文字以内で答えてください。出力：
日本の首都は東京です。経済、文化、政治の中心地です。入力文：
日本の首都は？20文字以内で答えてください。出力：
日本の首都は東京。このように、文字数を制限することで回答が短くなり、要点がわかりやすくなります。ただし、制限が厳しすぎると、情報量が少なくなることに注意してください。
「ChatGPTの文字数制限について知りたい」「制限を突破する方法ってあるの？」 そう思う方もいるのではないでしょうか。 実は、ChatGPTの文字数制限は一定の制約がありますが、適切なプロンプトをChatGPTに入力することによ[…]
④ファインチューニング
ファインチューニング: ファインチューニングとは、モデルに対して特定のタスクやドメインに特化した追加のトレーニングを行うことです。これにより、そのタスクやドメインに関連する質問に対する回答の質が向上します。
例えばある企業が、自社製品に関するお客様からの質問に答えるためにChatGPTを使いたいとします。この場合、ファインチューニングを行い、モデルに自社製品に関する情報やよくある質問を学習させることで、お客様からの質問に対する回答の質を向上させることができます。
はじめに・ファインチューニングとは ファインチューニングとは、既存のLarge Language Model (LLM) をベースに、追加のデータを用いてモデルを再学習させることで、特定のタスクや領域に対して性能を向上させる手法です[…]
⑤質問を繰り返す
質問を異なる形式で繰り返すことで、モデルからさまざまな視点での回答を引き出すことができます。これにより、回答の正確性や信頼性を向上させることができます。
入力文1：
太陽の中心部の温度はどれくらいですか？出力文1：
太陽の中心部の温度は約1500万度です。入力文2：
太陽の核の温度は何度ですか？出力文2：
太陽の核の温度はおおよそ1500万ケルビンです。このように、質問を異なる形式で繰り返すことで、モデルから得られる回答の正確性や信頼性を向上させることができます。繰り返し質問によって得られた情報を総合することで、より正確な知識を得られることが期待できます。
⑥質問を段階的に分解する
質問を段階的に分解してモデルに尋ねることで、より具体的で詳細な回答を得ることができます。複雑な質問を単純な部分に分割し、それぞれに対する回答を組み合わせることで、全体の質問に対する理解を深めることができます。
分割しない例（入力文）：
植物が光合成を行う過程で、どのようにしてエネルギーが生成されますか？質問を段階的に分解する例（入力文1）：
光合成とは何ですか？質問を段階的に分解する例（出力文1）：
光合成とは、植物が太陽の光エネルギーを利用して、二酸化炭素と水から酸素とグルコース（エネルギー源）を生成する化学反応のことです。質問を段階的に分解する例（入力文2）：
光合成の過程でエネルギーはどのように生成されますか？質問を段階的に分解する例（出力文2）：
光合成の過程でエネルギーはどのように生成されますか？」 回答2: 「光合成の過程で、植物は光エネルギーを化学エネルギーに変換し、それを使ってグルコースを生成します。このグルコースは、植物の成長や生存に必要なエネルギー源として利用されます。このように、質問を段階的に分解してモデルに尋ねることで、より具体的で詳細な回答を得ることができ、全体の質問に対する理解が深まります。
⑦複数の回答の生成
モデルに複数の回答を生成させ、それらを比較することで、最も適切な回答を選択する方法です。モデルから複数の回答を得ることで、情報の正確性や信頼性を向上させることができます。
複数の回答を生成しない例（入力文）：
面白いYouTubeチャンネルを1つ教えてください。複数の回答を生成しない例（出力文）：
24時間で世界一周旅行に挑戦複数の回答を生成する例（入力文）：
面白いYouTubeチャンネルの企画を5個考えてください。複数の回答を生成する例（出力文）：
1. 24時間で世界一周旅行に挑戦
2. 視聴者からのお題で料理対決
3. 学者や専門家を招いてのディープなトークショー
4. 見た目で選んだお菓子の味当てチャレンジ
5. 知られざる職業体験このように、質問の仕方を変えることで、モデルから異なる回答を得ることができます。それらの回答を比較し、適切なものを選択することで、情報の正確性や信頼性を向上させることができます。また、異なる回答から得られる情報を総合することで、より正確な知識を得ることが期待できます。
