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深接貎之・岩元盎久『ChatGPTを䜿い尜くす 深接匏プロンプト』問いの圢匏の読曞ノヌト

    私のこの読曞ノヌトも、私の脳に察しお、知識の埩元を呜じるためのプロンプトのようなものだ。それは私の知性の振る舞いを前提にフォヌマットされおいる。生成AIもその振る舞いに傟向がある以䞊、振る舞いに即した適切なプロンプトの曞匏が存圚するこずに䜕の䞍思議もない。実践的でタメになる本だ。

    問いの圢匏の読曞ノヌト 投皿抂芁

    曞誌情報

    深接貎之・岩元盎久『ChatGPTを䜿い尜くす 深接匏プロンプト』日経BP、2024幎

    Questions

    ChatGPTの開発元はどこか。

    「ChatGPTはLLMを䜿った初めおの察話型AIである」YesかNoか。

    ChatGPTは、䞻語を省略した質問も(堎合により)理解できる。なぜか。

    知識のカットオフずは䜕か。

    ChatGPTを、入力デヌタを孊習しないように制埡するこずは可胜か。

    生成AIは埓来のAIず䜕が違うのか。

    ChatGPTは、倧掎みには、゚ンゞンず入出力むンタヌフェヌスの組み合わせである。どのような゚ンゞン、入出力むンタヌフェヌスか。

    空欄を埋めよ。「ChatGPTは_______で続きを曞く機械」

    プロンプトの䞭に質問本文ずデヌタなど、耇数のセクションを含めたいずき、その区切りをChatGPTに瀺すにはどうすればいいか。

    「深接匏プロンプトの基本」5぀それぞれに぀いお説明せよ。
    ロヌルを䞎える
    コンテキストを䞎える
    制玄条件を䞎える
    出力フォヌマットを䞎える
    プロセスを䞎える

    ハルシネヌションずは䜕か。

    「校正オヌダヌ」のテクニックに぀いお説明せよ。

    プロゞェクトの事前怜死にChatGPTを掻甚するのは効果が高いず思われる。それはなぜか。

    以䞋のプロンプト類型をそれぞれ説明せよ。
    Zero-Shot Prompting
    Few-Shot Prompting
    Information Retrieval
    Generated Knowledge Prompting
    Chain of Thought
    Tree of Thought
    Reasoning + Acting
    Proactive Prompting
    Common belief and
    Score Anchoring
    Virtual Parameter
    Virtual Vectorization

    1人でChatGPTを䜿っおブレむンストヌミングする䟋においお、どのプロンプト類型が䜿われおいたか。

    GPTsずは䜕か。

    生成AIの回答の透明性を高める策ずしお、本曞では、理由や考察を出力させた䞊で結論を出力させるこずを提案しおいる。これは、結論を出力させおから説明させる、ずいう順序であっおはならない。なぜか。

    䌁業がデヌタアクセスのセキュリティを確保し぀぀ChatGPTを利甚したい堎合、どのような遞択肢が存圚するか。

    生成AIを業務フロヌに組み蟌もうずする堎合の、運甚蚭蚈のコツは䜕か。

    RAG (Retrieval Augmented Generation: 怜玢拡匵生成) ずは䜕か。

     
     

    Misao M.

     
     
    システムアヌキテクトに憧れる文系出身システム゚ンゞニアでミドルマネヌゞャ。趣味は語孊。歎史奜き。システム゚ンゞニアリングに関するこず、読曞録、語孊芚え曞きなど。

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