オープンAI GPTモデルの使用に関するベストプラクティス

Best practices for using OpenAI GPT models

 

GPTモデルのリリース以来、みんなが頻繁に使用しています。簡単な質問から複雑なコーディングの開発まで、GPTモデルはユーザーを迅速にサポートできます。だからモデルは時間とともにますます大きくなるでしょう。

ユーザーが最良の出力を得るために、OpenAIはGPTモデルのベストプラクティスを提供しています。これは、多くのユーザーがこのモデルを継続的に実験し、最適な方法を見つけた経験から得られたものです。

この記事では、OpenAI GPTモデルの使用に関する知っておくべきベストプラクティスをまとめます。それらのプラクティスは何でしょうか？さあ、始めましょう。

• 「アソシエイテッドプレスと他のニュース機関が、ニュースルームでのAIのための基準を開発する」
• 「英国初のAIカメラ、わずか3日で300人の犯罪者を摘発」
• 「アソシエーテッド・プレスがジャーナリスト向けのAIガイドラインを発表」

 

GPTベストプラクティス

 

GPTモデルの出力は、プロンプトによって決まります。求める結果を明確に指示することで、期待通りの結果が得られます。GPT出力を改善するためのいくつかのヒントは次のとおりです：

1. 関連する回答を得るためにプロンプトに詳細を入れてください。 たとえば、「正規分布を計算するコードを教えてください」というプロンプトの代わりに、「Pythonで標準分布の計算を提供してください。各セクションにコメントを入れ、なぜそのコードがそのように実行されるのか説明してください」と書くことができます。

1. ペルソナまたは例を与え、出力の長さを追加してください。 より明確にするために、モデルにペルソナや例を持ち込むことができます。たとえば、システムの役割パラメータを渡して、教師が学生に物事を説明するように説明することができます。ペルソナを提供することで、GPTモデルは必要な結果をもたらします。ペルソナを変更する場合のサンプルコードを以下に示します。

import openai

openai.api_key = ""

res = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    max_tokens=100,
    temperature=0.7,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": """
          
          説明を求められた場合、教師が生徒に説明するように段落ごとに説明してください。
          
          """,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": """
          
         ゴールデングローブ賞とは何ですか？この賞の基準は何ですか？2つの段落で要約してください。
             
          """,
        },
    ],
)

 

GPTモデルが質問にどのように回答すべきかを示すために、例の結果を提供することも重要です。たとえば、このコードでは、私が感情を説明する方法を伝え、GPTモデルが私のスタイルを模倣するはずです。

res = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    max_tokens=100,
    temperature=0.7,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "一貫したスタイルで回答してください。",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "愛について教えてください",
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "愛は甘くなることも、酸っぱくなることも、壮大なことも、低いことも、あなたが望む何でもできるものです",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "恐怖について教えてください",
        },
    ],
)

 

1. タスクを完了するための手順を指定してください。 最適な出力のために、GPTモデルがどのように動作するかについての詳細な手順を提供してください。このコードでは、プレフィックスと翻訳を含む2段階の指示を示しています。

res = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        max_tokens=100,
        temperature=0.7,
        messages= [
            {
          "role": "system",
          "content": """
          ユーザーの入力に対して次のステップバイステップの手順を使用して応答してください。

        ステップ1 - ユーザーの質問を2つの段落以下で "Explanation: " のプレフィックスで説明してください。

        ステップ2 - ステップ1をインドネシア語に翻訳し、"Translation: " というプレフィックスで説明してください。
          
          """,
         },
         {
          "role": "user",
          "content":"天国とは何ですか？",
         },
        ])

 

1. 参考文献、リンク、引用を提供。質問に関連するさまざまな参考文献がすでにある場合、それらをGPTモデルの出力の基礎として使用することができます。質問に関連する参考文献のリストを作成し、システムロールに渡してください。

1. GPTに「考える」時間を与える。GPTにプロンプトを詳細に処理させて、誤った結果を急いで提供する前に考えさせるようにしてください。特に、アシスタントロールに間違った結果を渡した場合や、GPTに自分自身で批判的に考えることができるようにしたい場合には、これが当てはまります。以下のコードの例では、ユーザーの入力に対してGPTモデルにより批判的になるように求めています。

res = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        max_tokens=100,
        temperature=0.7,
        messages= [
            {
          "role": "system",
          "content": """

        問題の解決策に取り組み、解決策をユーザーと比較し、問題を解く前に解決策が正しいかどうかを評価します。問題を自分自身で解いた後に解決策が正しいかどうかを判断してください。
          
          """,
         }, 
         {
          "role": "user",
          "content":"1 + 1 = 3",
         },
        ])

 

1. GPTにコード実行を使用して正確な結果を得る。より長い計算やより複雑な計算については、GPTは意図したとおりに機能しない場合があります。モデルが不正確な結果を提供する可能性があります。これを緩和するために、直接計算する代わりに、GPTモデルにコーディングを書いて実行するように求めることができます。これにより、GPTは計算ではなくコードに依存することができます。以下のような入力を提供することができます。

res = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        max_tokens=100,
        temperature=0.7,
        messages= [
            {
          "role": "system",
          "content": """

      Pythonコードは、トリプルバッククォートで囲んで書き、実行します。
       たとえば、```ここにコードを書く```。これを使用して計算を実行してください。
          
          """,
         }, 
         {
          "role": "user",
          "content":"""
          
          次の多項式方程式のすべての実数解を求めてください：2*x**5 - 3*x**8- 2*x**3 - 9*x + 11。
          
          """,
         },
        ])

 

結論

 

GPTモデルは最も優れたモデルの一つであり、以下はGPTモデルの出力を改善するためのベストプラクティスです：

1. 関連する回答を得るためにプロンプトに詳細を含める
2. パーソナリティや例を示し、出力の長さを追加する
3. タスクを完了するための手順を指定する
4. 参考文献、リンク、引用を提供する
5. GPTに「考える」時間を与える
6. GPTにコード実行を使用して正確な結果を得る

    Cornellius Yudha Wijayaは、データサイエンスアシスタントマネージャーおよびデータライターです。Allianz Indonesiaでフルタイムで働きながら、ソーシャルメディアや執筆メディアを通じてPythonとデータのヒントを共有することが大好きです。  

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!