どうも、カーブミラーです。
今回は、Canvasでの編集を、指示だけで、完成させます。直接の手入力はしません。
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。
ニュースはありませんので、
さっそく本題に入ります。
今回は、
記事の編集を
指示だけで、完成させます。
まず、もとにする論文は、こちら。
AIDBさんポスト
ただし、
無料で読める範囲に
限られます。
この論文は、
Promptで
ペルソナを設定しても
効果は薄く、
逆に効果が下がる場合も
ある、というものです。
まぁ、
それ自体は
ChatGPTを
彼氏彼女にしたいとか
優しい教師にしたいとか
の指定は否定していません。
プロや専門家を設定するのは
無意味だと言っているようです。
それはともかく、
この論文から記事を作成し、
編集していこうと思います。
その過程で、
記事自体に
私自身は手を加えません。
必ず、
ChatGPTへの指示をして
編集していきます。
では、やり取りをどうぞ。
●user
ai-data-base.com/archives/76905
論文内容の概要とあなたの見解とメリットデメリットと、最後にまとめをCanvasに書き込んでください。
GPT-4o with canvas
（Canvasに書き込まれた）
●user
目次を作成して
GPT-4o with canvas
（先頭に目次が書き込まれた）
●user
目次から記事へとハイパーリンクして
GPT-4o with canvas
（ハイパーリンクが設定された）
●user
記事から目次に戻れるようにして
GPT-4o with canvas
（記事の頭に“目次に戻る”が追加）
●user
“目次に戻る”は記事の最後に
GPT-4o with canvas
（記事の最後に“目次に戻る”が移動）
Canvasからコピーしたのが、こちら。
ちなみに、ハイパーリンクですが
ここでは働かないようです。
ごめんなさい。
目次
概要
この記事では、カーネギーメロン大学やスタンフォード大学などの研究者が行った研究について紹介しています。この研究は、LLM（大規模言語モデル）に対して「あなたは○○です」といったペルソナ設定を行った場合の効果を体系的に評価しています。162種類の異なる役割設定を4種類のLLMに対して行い、2,410の事実に基づく質問を用いて検証した結果、ペルソナ設定が回答精度を向上させる効果は確認されなかったという結果が得られました。
見解
この研究結果は、ペルソナ設定が必ずしも回答の質を改善しないことを示唆しており、特に事実に基づく質問に対してはその効果が限定的であると考えられます。LLMに役割を持たせることで人間のような対話を期待することが多いですが、回答精度の向上にはつながらない点は注目すべきです。
メリット
メリットとして、この研究により、ペルソナ設定の効果を過度に期待せず、より本質的なモデルの改良に注力する必要性が明らかになった点が挙げられます。
デメリット
一方で、デメリットとしては、ペルソナを使ったインターフェースがユーザーにとって親しみやすさを提供するものの、その効果が必ずしもパフォーマンス向上に結びつかないため、ユーザー体験の期待とのギャップを生む可能性がある点が挙げられます。
まとめ
LLMにおけるペルソナ設定は、対話の自然さやユーザーの親しみやすさには寄与するものの、回答精度の向上には直接つながらないことが示されました。今後は、ペルソナ設定以外のアプローチにより、LLMの精度向上やユーザー体験の改善を目指すべきかもしれません。
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。
2024/10/13更新
リンク先に飛ばない方へ。
リンク先の表記が
“**”と“**”で
囲まれているのが原因です。
その場合は
同じセッションで、
Canvasの内容の小見出しを“**”で囲まず、頭に“##”を付けてください。
でイケます。
ちなみに、
Canvas内では、
飛びませんよ😅
編集中ですから。