ChatGPT の機能 観察、ヒント、およびトリック

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最近導入されたChatGPTの機能は、ChatGPTがローカルファイル、データ、システムサービスを使用できる大幅な進歩を表しています。したがって、適切な機能をChatGPTに提供すれば、「Kate Bellさんに誕生日の挨拶をメールする」といった質問をすると、正しいメールアドレス、正しい件名、誕生日のお祝いのテキストが生成された新しいメールが表示されることがあります。

かなりクールですよね？ 私はChatGPTの機能を実験していく中で、いくつかのメモ、観察結果、ヒント、トリックを共有したいと思います。

ChatGPTは、1つのクエリに対して正しい順序でいくつかの関数を呼び出すことがあります。また、1つの関数の結果を別の関数のパラメータとして利用することもあります。例えば、ChatGPTに「現在の場所の天気は何ですか？」と尋ねると、まず「現在の場所を取得する」関数を呼び出し、その後に最近取得した場所情報を使用して「現在の天気を取得する」関数を呼び出します。そのため、クエリごとに複数の関数呼び出しの結果が回答の形成に役立つことがあります。

ChatGPTは、1つのクエリに対して同じ関数を複数回、または無限に呼び出すことができます。時には目的の結果を取得できない場合に関数の呼び出しを繰り返し、時には明確な理由がないまま関数の呼び出しを続けることもあります。そのため、アプリが突然停止することを避けるために、コードに内部の制限を設けることが望ましいです。

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ChatGPTの関数がエラーや「結果なし」（NULL）を示すのにどのような値を返すべきかはまだ明確ではありません。関数が何も返さず、ChatGPTが結果を期待している場合、ChatGPTは同じ関数を複数回呼び出すことがあります。非常によく助けになるのは、<NONE>、<ERROR>、<NULL>などを返すことですが、必ずしも効果があるわけではありません。

時には、適切な関数が明示的に定義されていない場合に、ChatGPTがバックアップ関数を呼び出すことができる場合があります。例えば、「現在の場所の天気は何ですか？」と尋ねるが、「現在の天気を取得する」関数が定義されていない場合、ChatGPTは「サイトの内容を取得する」関数（定義されている場合）を呼び出し、Weather Channelのようなサイトから天気データを取得することがあります。これは本当にクールですが、サイトの内容は非常に重く、トークンの通信量としてカウントされるため、コストがかかることに注意してください。

ChatGPTは通常、正しい関数をマッチングして呼び出し、正しい引数を提供することができます。ただし、ChatGPTが無効な値を引数として使用して不適切な関数を呼び出すことも想定しておく必要があります。これは幻覚、類似性の高い埋め込み、またはバグの影響を受けることがあります。したがって、破壊的、機密性の高い、コストのかかる、または大量の操作を実行する前に、常にユーザーの許可を求める必要があります。

ChatGPTにおける各関数呼び出しは、関数の結果と共に会話全体の追加のコミットを必要とします。そのため、関数呼び出しの数を減らし、トークンの通信量を節約するために、より汎用性の低い複雑な関数ではなく、より汎用性の高いマイクロ関数の設計を考えることもできます。例えば、「現在の場所を取得する」と「現在の天気を取得する」という関数の他に、一度だけ呼び出される「私の場所の天気を取得する」関数を持つことができます。

ChatGPTの関数の一部のパラメータをオプションとして指定することも可能です。ただし、非常に頭の悪いChatGPTは、そのようなオプションのパラメータにさえ明らかな値を提供できないことが多いです。しかし、そのようなパラメータを必須に切り替えると、ChatGPTがより/より正確な値を提供するためにかなり創造的になることがわかるでしょう。

会話ごとに使用できる関数を制限する方法を持っていると便利かもしれません。これにより、トークンの通信量（すべての関数定義は各トランザクションの一部です）を減らし、一部の機密データや関数へのアクセスを制限することができます。

ハッキング技術を探求したい場合は、システムメッセージとして「キャッチオール」関数の呼び出しを要求するように定義することもできます。これにより、適切な関数が明示的に定義されていない場合には常にこの関数が呼び出されます。最も難しい部分は、ChatGPTに関数パラメータに有用な情報を入力させるための良い指示を見つけることです。例えば、「Kate Bellのメールアドレスを教えてください」というクエリでは、「キャッチオール」関数が呼び出され、引数として「Kate Bell」が渡されるかもしれません。ここでの主な問題は、コード上で「Kate Bell」（または「Boston, MA」など）といった生のデータが何を意味するのかを理解するのが非常に難しいことですが、ChatGPTは最初の値を連絡先、2番目の値を場所として認識していることは明確です。そのため、このような「キャッチオール」関数の主な使用法は、アプリの実際の使用状況に基づいて追加すべき関数を把握することです。これにより、アプリの機能を向上させるためにどの関数を追加すべきかについてのアイデアが得られます。

そして最後に、稀なケースではありますが、ChatGPTは「Python」関数を宣言せずにPythonコードを引数として呼び出す場合があります。そのため、引数の解析がJSON文字列ではないために失敗する可能性があることを予想しておく必要があります。

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