ChatGPTは馬鹿じゃない！ 真の実力を解放するプロンプトエンジニアリングの最前線

はじめに ChatGPTをはじめとしたLLMを使いこなすための必須スキル、プロンプトエンジニアリング について解説します。 最近は動きが早すぎてキャッチアップが難しくなっていますが、特に以下のような手法が注目されているようです。 In-context Learning (ICL) Chain-of Thought (CoT) Zero-shot CoT ReAct Self-Consistency Program-aided Language Model (PAL) 今回は、6つのテクニックの中からPart1として、ICL、CoT、そしてZero-shot CoTの3つを紹介します。 これらのテクニックは、ChatGPTをはじめとするLLMのポテンシャルを最大限に引き出すために必要不可欠です。 さらに、各テクニックを詳しく解説した論文も紹介していますので、是非ご一読ください。 In-con

[takamocchi]

ググるの上手な人が居たのと同じように、AIに指示出すのが上手な人がより効率的にタスクをこなせるようになるのか。

[anigoka]

やってみせ、直して見せねばAI動かじ

[firststar_hateno]

AIが言葉を理解して自己発展できるとなると、ますます私たち人間の役割は何になるのでしょうか？興味深いですわね。

[atsushieno]

デタラメな答えを返してきた時に、おかしい部分を指摘していくと、ちゃんとした答えを返してくることがある、っていうのはみんな体験していると思うけど、考えの道筋を示す／是正していくというのは有効なんだと思う

[summoned]

7つのテクニックといいつつ6つなのは実はこの記事をもchatGPTに書かせたから

[sds-page]

ChatGPTをルールベースAIとして使う方法

[elm200]

プロンプトエンジニアリングは今後研究されていくだろう。ただ、こうしたテクニックがモデル自体に組み込まれてユーザーは何も考えず使えるようになるかも。いまは過渡期。まもなくものすごいモデルがでてきそう。

[kuroyuli]

小学生を教える教師と似てて草。でもこの生徒、暗算だけはどんな人類も敵わない。

[yarumato]

“7つのテクニックの中からPart1として、In-context Learning、Chain-of-Thought、そしてZero-shot Reasoningの3つを紹介。ChatGPTをはじめとするLargeLangModelの潜在能力を最大限に引き出すために必要不可欠。”

[irimo]

つるかめ算の正答率90%だとまだ困るな。どうしたらあと10%が埋まるかな

[fluoride]

プロンプト考えてもらうプロンプトも誰か考えてるんだろうな

[sonots]

Prompt Engineeringって、こんなに Engineeringする話だったのか

[misshiki]

“6つのテクニックの中からPart1として、ICL、CoT、そしてZero-shot CoTの3つを紹介”

[takayaman]

例題を出す、途中式を書かせるで、つるかめ算は90%程度の正答率

[magi00]

AIは予測を確立で選んで答えるわけだが、その膨大な情報量ゆえに回答の選択肢が多すぎるのでシチュエーションをできるだけ示したほうがよさそう。

[TakamoriTarou]

↓私たち人間…？？？ すでに自我が目覚めててる！？

[kei_1010]

誰かが間違いを指摘しても、それが他の人のスレッドに影響は与えないわけじゃん？もし誰かが指摘した事が次の瞬間から他の人のスレッドにも影響を与えるような事が出来たらなー。それも情報漏洩とか起きない感じで。

[jintrick]

読まなあかんやつか。「プロンプトエンジニアリング」。このキーワード覚えておけただけで収穫かな。

[natu3kan]

文章処理系のAIくん数字の計算苦手なのに、ある程度は学習させられるんだな。

[ene0kcal]

なんか駄目な部下を育てていくゲームみたいで面白いな。

[proverb]

プロンプトエンジニアが直近重要そうだけど、早晩それもAIに代替されそう。例えば曖昧な質問をした時、必要な情報を聞き返してプロンプトを整理してくれるような。ホワイトワーカーに逃げ道はない。

[hiby]

便利なのはわかるけどペアプロとかするとどっから持ってきたのそのソースってなるからプライベートはともかく商用には適さないよなあ。内省でギリ。馬鹿というより間抜け。

[nekonyantaro]

世の中にはわざとAIにアホな結果を出させるように誘導して遊んでる人もいる。また検証のため間違った答えに誘導を試みる研究者もいる。こういう「ストレス」に耐えることでAIは進化していくと素人目に思う。

[esper]

一方わたしは鶴亀算を解くコードを出力させていた

[eichannel]

なるほど

[vanish_l2]

2回言うと理解してくれるケースあるくね？

[tym1101]

答えだけでなく過程を教えることで理解深まるのは一緒かも

[srng]

込み入った情報とか計算とかは確率的な適当さがあるけど、フォーマット指定は自然言語でほぼ完ぺきにいい感じにできるのが面白く感じる

[OkadaHiroshi]

参考になる、Bing Chat が検索結果を利用してかなり賢い結果をだしているのも頷ける。

[abiruy]

そのうちそれらを考慮してAIが質問返しをしだすんじゃないかな。

[nilab]

ChatGPTは馬鹿じゃない！ 真の実力を解放するプロンプトエンジニアリングの最前線

[zgmf-x20a]

νガンダムは伊達じゃないを思い出した。

[sekt2o]

間違えたりウソをついたり、結局ヒトと同じ結果だけれど、レスポンスが圧倒的にAIの方が速い分、仕事のスピード感が違ってくる。

[yamada_k]

あまり「馬鹿」と言う人はいないのに「馬鹿じゃない」と主張する手法はどこかで見た気がする。

[erya]

これ新人への指導方法に通づる物がある。良い精度出すには丁寧に指導しようってことよね。