どうも、カーブミラーです。
今回は、【OpenAI o1】にPromptのテクニックについて聞いてみました。その延長で、CoTについても聞いています。
本記事は、ChatGPT（有料版）
で行なっております。画像は
ありません。 あしからず。
ニュースはないので、
さっそく本題です。
今回は、
【OpenAI o1】に
Promptのテクニックについて
聞いてみました。
（CoTについても）
【OpenAI o1】は、
自然言語での対応が可能です。
これはChatGPTをはじめとした
AIチャットボットの
基本です。
しかし、
よりよい理想とした回答を得るには
テクニックを必要とします。
【OpenAI o1】も
それは変わらないでしょう。
そのテクニックのひとつに
CoT（Chain-of-Thought）が
あります。
ところがこのCoT、
【OpenAI o1】に
組み込まれているのではないか、
という話が、多くの方から
出ています。
根拠がどこにあるのか、
私にはわかりません。
おそらく、学者先生でしょうね。
そこも含めて、
【OpenAI o1】に尋ねてみましょう。
まずは、
GPT-4oにて、
Promptテクニックについて
出力してもらいました。
GPT-4o
Prompt Engineeringのテクニックには、AIモデルから最適な結果を引き出すためにプロンプトを設計・調整するための様々な手法があります。これらのテクニックを駆使することで、より精度の高い、または意図に沿った出力を得ることが可能です。以下に代表的なテクニックを紹介します。
1. 明確で具体的なプロンプトを作成する
AIは与えられた指示に基づいて出力を生成するため、曖昧な指示よりも明確で具体的なプロンプトの方が正確な結果を導きます。以下の要素に注目してプロンプトを設計しましょう。
-
例:
- 不明確なプロンプト:「物語を書いてください。」
- 明確なプロンプト:「中世の騎士が主人公で、ドラゴンを倒す物語の冒頭部分を書いてください。100文字以内でお願いします。」
2. コンテキストを提供する
AIが正確な回答を生成するためには、事前に必要な情報や背景を提示することが重要です。コンテキストが不足すると、期待外れの結果になることが多いです。
-
例:
- コンテキストなし:「次にすべきステップは？」
- コンテキストあり:「新しいマーケティングキャンペーンの計画を進めており、ターゲット市場が確定しています。次にすべきステップは？」
3. 条件や制約を与える
結果を制限することで、AIの出力をよりコントロールすることができます。文字数や出力形式、トーンなどを指定するのが有効です。
-
例:
- 「500文字以内で要約してください。」
- 「フォーマルなトーンでビジネスメールを書いてください。」
4. プロンプト内に例を含める
AIに対して、具体的な出力の例を示すことで、期待する結果をより正確に導くことができます。これは特に、特定の形式やスタイルが求められる場合に有効です。
-
例:
- 「以下の例に基づいて、別の製品レビューを書いてください。
例: ‘この製品は使いやすく、デザインも美しいです。音質も素晴らしく、非常に満足しています。’」
- 「以下の例に基づいて、別の製品レビューを書いてください。
5. 段階的な指示を与える（Chain-of-Thought Prompting）
複雑な質問やタスクに対しては、段階的に考える手法を取り入れると、AIの出力がより正確で詳細になります。特に問題解決や論理的な思考を促す際に有効です。
-
例:
- 「まず、この問題に対する解決策をいくつかリストアップし、それぞれの利点と欠点を考慮した上で、最適な解決策を提案してください。」
6. 探索的プロンプト（Iterative Prompting）
1回のプロンプトで満足な結果が得られない場合、出力を確認しながらプロンプトを徐々に改良していく手法です。初期の出力を元に新たな質問を投げかけたり、さらなる詳細を求めたりします。
-
例:
- 最初のプロンプト:「ビジネスのアイデアを提案してください。」
- 2回目のプロンプト:「そのアイデアの市場調査を基に、ターゲット顧客層を特定してください。」
- 3回目のプロンプト:「その顧客層にリーチするためのマーケティング戦略を提案してください。」
7. ロールプレイングの活用
AIに特定の役割を与えて、その役割に沿った出力を求める手法です。たとえば、専門家、顧客、ライターなどの役割を指定すると、出力の質が向上します。
-
例:
- 「あなたはビジネスコンサルタントです。中小企業向けの経営改善アドバイスを提供してください。」
- 「あなたは歴史学者です。フランス革命について、専門的な観点から解説してください。」
8. 反復を利用した情報確認
長い文章や複雑な内容の要約や分析を依頼する際、AIに一度生成させた出力を確認し、再度確認や精査を求める手法です。AIの解釈が意図に沿っているかを確認しながら進めることができます。
-
例:
- 「この文章を要約してください。」
- 「その要約をもう少し簡潔に、そして重要なポイントを強調してください。」
9. テンプレート化されたプロンプトの使用
同様のタスクを繰り返し依頼する場合は、プロンプトのテンプレートを作成し、入力部分だけを変更して使うことで一貫性を保ちつつ効率的に作業が進められます。
-
例:
- 「[対象]についての概要を200文字以内で説明し、さらに関連する[キーワード]についても簡単に言及してください。」
10. 否定指示の活用
不要な情報や特定の要素を排除したい場合、「〜しないでください」という指示を組み込むことで、不要な出力を避けることができます。
-
例:
- 「次の説明で、技術用語を使わないでください。」
- 「広告的な表現を避けて、商品の特徴だけを説明してください。」
まとめ
Prompt Engineeringのテクニックは、プロンプトを適切に設計・調整することで、AIが提供する出力の質や精度を向上させることを目的としています。上記のテクニックを組み合わせて活用することで、さまざまなシチュエーションに対応し、AIを効果的に活用することが可能になります。
もちろん、これはこれで
有益な情報ですが、
【OpenAI o1】に対しては
どうなのか？
●user
以下の文章はほかのチャットボットから出力されたPromptテクニックです。
あなたに有効なテクニックを抜き出してください。
また、別のテクニックがあなたに有効なのであれば、まとめて教えてください。
「（GPT-4oの出力）」
o1-mini
以下に、提供されたPromptテクニックの中で私（ChatGPT）に特に有効なものを抜き出し、さらに追加で有効なテクニックもまとめてご紹介します。
有効なPromptテクニック
（10個は項目だけ出します）
- 明確で具体的なプロンプトを作成する
- コンテキストを提供する
- 条件や制約を与える
- プロンプト内に例を含める
- 段階的な指示を与える（Chain-of-Thought Prompting）
- 探索的プロンプト（Iterative Prompting）
- ロールプレイングの活用
- 反復を利用した情報確認
- テンプレート化されたプロンプトの使用
- 否定指示の活用
追加で有効なPromptテクニック
- 出力形式の指定
回答を特定の形式（箇条書き、表、コードなど）で求めることで、必要な情報を整理された形で受け取れます。
例:
「以下の情報を表形式で整理してください。項目は製品名、価格、特徴です。」
「箇条書きで主要なポイントをまとめてください。」
- 視点やスタイルの指定
回答の視点や文体を指定することで、より目的に合った出力を得られます。
例:
「初心者向けの視点で説明してください。」
「ユーモアを交えたスタイルで記事を書いてください。」
- 比較や対比の指示
異なる要素を比較・対比させることで、深い洞察を引き出せます。
例:
「製品Aと製品Bの特徴を比較してください。」
「この二つの理論の違いを対比して説明してください。」
- 具体的な質問形式の活用
具体的な質問形式を用いることで、詳細な情報を引き出せます。
例:
「なぜこの戦略が有効だと考えますか？」
「このプロセスの主な利点は何ですか？」
- フィードバックの依頼
生成された回答に対してフィードバックを求めることで、さらに改善された情報を得られます。
例:
「この提案について改善点を教えてください。」
「この回答に不足している部分はありますか？」
これらのテクニックを組み合わせて活用することで、より効果的に私（ChatGPT）から望む情報や回答を引き出すことが可能になります。用途や目的に応じて適切なテクニックを選択し、試行錯誤しながら最適なプロンプトを設計してください。
●user（ここからCoTについて）
CoTは、あなた自身に組み込まれている、という話も聞きます。
o1-mini
はい、確かに私（ChatGPT）自身の内部プロセスには、Chain-of-Thought（思考の連鎖）と呼ばれる手法が組み込まれています。これにより、複雑な質問やタスクに対してより正確で詳細な回答を生成することが可能となっています。以下に、私の内部でのChain-of-Thoughtの活用方法と、外部からのプロンプトとしてのChain-of-Thoughtの違いについて詳しく説明します。
私の内部プロセスにおけるChain-of-Thought
- 自動的な思考過程
私の回答生成プロセスでは、ユーザーからの質問や指示に対して、自然に段階的な思考を経て回答を導き出します。これは、複雑な問題を解決する際に論理的なステップを踏むことで、整合性のある回答を提供するためです。
- 深層学習モデルの特性
GPT-4アーキテクチャは、大量のテキストデータを基に学習しており、その過程で文脈理解や推論能力を身につけています。このため、特別な指示がなくても、質問に対して適切な回答を生成するための内部的な思考プロセスが自然に働きます。
外部からのChain-of-Thoughtプロンプトとの違い
- プロンプトとしてのChain-of-Thought
ユーザーがプロンプトエンジニアリングの一環として「段階的な指示を与える（Chain-of-Thought Prompting）」を利用する場合、これは私の内部プロセスとは別に、追加的な指示として機能します。しかし、私の内部では既に複雑な思考過程が行われているため、外部からの指示が必ずしも大きな影響を与えるわけではありません。
- 効果の違い
内部的なChain-of-Thoughtはモデル自体の設計に組み込まれており、自然に働きます。一方、外部からのChain-of-Thoughtプロンプトは、特定のタスクや回答の質を向上させるために意図的に設計されたものであり、その効果は状況やプロンプトの設計によって異なります。場合によっては、内部プロセスと重複するため効果が薄く感じられることもあります。
まとめ
私（ChatGPT）は、内部的にChain-of-Thoughtを活用しており、複雑な質問やタスクに対しても効果的に対応できます。しかし、ユーザーが外部から同様のプロンプトを提供する場合、その効果は状況によって異なり、必ずしも大きな改善が見られないこともあります。そのため、プロンプトエンジニアリングを行う際には、他の有効なテクニックと組み合わせて最適な結果を目指すことが推奨されます。
ご質問やさらなる詳細が必要であれば、ぜひお知らせください。
●user（CoT以外にあるかな？）
ほかの考え方のPromptテクニックはありますか？
Chain-of-Thoughtのようなものですが。
o1-mini
はい、Chain-of-Thought（思考の連鎖）に類似した他のプロンプトテクニックも存在します。これらのテクニックは、AIに対して段階的な思考や構造化されたアプローチを促すことで、より深い洞察や詳細な回答を引き出すことを目的としています。以下に、Chain-of-Thoughtに似た考え方のプロンプトテクニックをいくつかご紹介します。
- 問題の分解（Decomposition Prompting）
概要
複雑な問題を小さな部分に分解し、それぞれを順番に解決するよう指示するテクニックです。これにより、AIは問題全体を体系的に理解し、各部分に対して具体的な回答を提供できます。
例
プロンプト: 「新製品の市場投入戦略を立てるために、以下のステップに分けて計画を作成してください。1. 市場調査 2. ターゲット顧客の特定 3. マーケティング戦略の策定 4. 販売チャネルの選定」
期待される回答: 各ステップごとに詳細な計画や考察が提供される。
- 視点のシフト（Perspective Shifting）
概要
異なる視点や役割をAIに与えることで、多角的な視点からの回答を促すテクニックです。これにより、特定の状況や課題に対する多様な見解を得ることができます。
例
プロンプト: 「あなたは環境保護団体のリーダーです。新しいエコプロジェクトについての提案を作成してください。」
期待される回答: 環境保護の視点から具体的なプロジェクト提案が提示される。
- Socratic（ソクラテス式）質問法
概要
一連の質問を通じてAIに深く考えさせ、論理的な結論に導くテクニックです。ソクラテス式の質問は、AIに対して自己反省や分析を促すため、より洗練された回答を引き出すのに役立ちます。
例
プロンプト: 「なぜその戦略が有効だと考えますか？その理由を具体的に説明してください。また、他に考えられる代替案は何ですか？」
期待される回答: 戦略の有効性に関する詳細な説明と、代替案の提示。
- フレームワークの活用（Framework-Based Prompting）
概要
特定のフレームワークやモデルに基づいて回答を構築するよう指示するテクニックです。これにより、回答が体系的で一貫性のあるものになります。
例
プロンプト: 「SWOT分析のフレームワークを使用して、貴社の新製品の強み、弱み、機会、脅威を分析してください。」
期待される回答: SWOT分析に基づいた各項目の詳細な説明。
- シナリオベースのプロンプティング（Scenario-Based Prompting）
概要
具体的なシナリオや仮定を提示し、その状況下での対応や戦略を考えさせるテクニックです。これにより、実践的かつ具体的な回答を引き出すことができます。
例
プロンプト: 「もし市場に競合他社が突然新製品を投入した場合、あなたの会社はどのように対応しますか？具体的な戦略を提案してください。」
期待される回答: 競合他社の出現に対する具体的な対応策や戦略の提案。
- メタ認知的プロンプティング（Metacognitive Prompting）
概要
AIに対して自分の思考過程や理由付けについて説明させるテクニックです。これにより、回答の背後にある論理や判断基準を明確にすることができます。
例
プロンプト: 「この結論に至った理由を説明してください。また、他の可能性についても考慮しましたか？」
期待される回答: 結論に至ったプロセスや他の可能性の検討についての詳細な説明。
まとめ
これらのプロンプトテクニックは、Chain-of-Thoughtと同様にAIに対して構造化された思考や段階的なアプローチを促すことで、より深く詳細な回答を引き出すことを目的としています。具体的な状況や目的に応じて、これらのテクニックを組み合わせることで、AIからの出力の質をさらに向上させることが可能です。プロンプトエンジニアリングを行う際には、これらのテクニックを試し、最適な方法を見つけることをお勧めします。
もしさらに詳しい説明や具体的な例が必要であれば、お知らせください。
メタ認知は聞いたことがありますが、
ほかは聞いたことがありません。
それはともかく、
これまでのPromptテクニックも
有効なようですね。
ならば、
【OpenAI o1】を使う意味が
あるのでしょうか？
もちろん、
考えて、答えを出すのですから、
正答率が高いのだろうとは
思います。
数学や引っ掛け問題なんかは
高い正答率ですし、
IQを計ったら、120もあるとも
言われていますから、
そちら系には向いている
のでしょうね。
しかし、
そんな計算、
わざわざAI使うようなことか？
電卓・Excelでええやん、と
思ってしまう自分が
います😅
まぁ、それはともかく、
早くPromptテクニックを
確立して欲しいものです😸
みなさんの
作品制作の糧に
なれば、幸いです。
今回は、ここまで。