概要
皆さん普段どのようにあらゆるコンテンツを読んでますか。
私は今までは真面目に読みましたが、もう。。。ChatGPTの要約なしでは読めない人間になってしまいました。
- 画面の見過ぎ「目が疲れてもう読めない😥」
- 子育てや家事で時間がない
- もっと楽しいところに使いたい
といった個人的な理由もありますが、実はきれいに要約するというところには科学的な根拠もあります。
人の集中力の限界
人が集中して読める文字数は1200～1800文字ということです。 コンテンツに含まれる引用やリンクに使う文字数などを考慮すると、10～20％程度差し引いて考えられるため、全体で1000文字程度と言えます。
構造化
最近、文章ばっかり並んでいる本を読んだ覚えはありますか。私は4～5年の間ない気がします。さらに、モニターで表示すると理解はもっと下がるので伝わりやすくするためには構造化が必要です。
ムダな広告
ネット上のページでよくコンテンツを読んでますが、
ある研究によるとサイトに記載されているムダな広告とポップアップで脳のパフォーマンスが10%程度は減るらしいです。
本題
今回は実践例として以下サイトをまとめてみることにしました。
プロンプトの例
真面目に読むとしたら結構長い・・・時間があれば見比べてみてください。 約 5600文字。
まとめるこつ
1. まずは内容を1,000文字以下にする。
ネット接続が制限されているところだとそのままテキストを渡すか、ネットURLを渡す。
例えば
プロンプト:以下URLの記事を1000文字以下要約して or 以下テキストを1000文字以下で要約して。
2. 予約した文をもとにさらに絞り、構造化する
例えば
プロンプト:
以下の「本文:」 内容を修正してください。フローは次のstep1. からstep.5 通りでやってください。
step1. **主要な情報を特定する：** リンク先の内容を読み、主要なトピックやキーポイント、重要なデータを把握します。
step2. **不要な情報を取り除く：** 細かい詳細や関連性の低い情報を除去し、読者が理解すべき核となる情報だけを残します。
step3. **構造化された形式にする：** 情報をリスト、箇条書き、見出しやサブヘッダーを使用することで読者が追いやすい構造にします。
step4. **分かりやすい言葉で再構成する：** 専門用語や複雑なフレーズを簡単な言葉に置き換え、よりアクセスしやすい言葉遣いで内容を伝えます。
step5. **要約を提供する：** 全体の要点を簡潔にまとめた要約を文章の最初または最後に配置します。
「本文:」は長いので省略しましたが、１.で要約してもらった平文です。
出力：
👇ChatGPTが分かりやすくまとめたもの👇
要約
このテキストは、大規模言語モデル（LLM）の使用例とプロンプトエンジニアリングの技術について説明しています。様々なタスクの例が挙げられており、テキスト要約、情報抽出、質問応答、テキスト分類、会話、コード生成、推論などが含まれ、それらの精度を向上させるための高度なプロンプト技術については次章で詳しく説明されます。
本文
大規模言語モデル（LLM）はプロンプトエンジニアリングにより多岐にわたるタスクをこなす能力を持ちます。以下に具体的な応用例を示します：
- テキスト要約: 抗生物質に関する長い説明文を短い概要にまとめる。
- 情報抽出: 特定の情報を文から抽出する（例：ChatGPT）。
- 質問応答: 特定の情報（例：Teplizumab）に基づいた質問に答える。
- テキスト分類: テキストを感情によって分類する（肯定的、否定的、中立的）。
- 会話: プロンプトでAIの応答スタイルやトーンを調整。
- コード生成: 挨拶からMySQLクエリまで、様々なコードを生成。
- 推論: 複雑な計算やタスクの解決に挑戦し、より洗練されたプロンプトが必要。
このガイドは、プロンプトエンジニアリングを適用することで性能を向上させる方法を示し、それが実用的な製品や体験の構築にどのように役立つかを探ります。次章では、タスクのパフォーマンスをさらに向上させるための高度な技術に焦点を当てます。
結論
どうでしょうか。ムダを読む努力を１～3つのステップで減らせると思いませんか。
- 内容要約
- 構造化
- 判断
読んだあと興味がある記事、自分に必要かどうか判断しましょう。理解を深めるのはその後でも良いのでは。