「ChatGPTのような生成AIを使用してペルソナを作成する方法」

Creating personas using AI generators like ChatGPT.

信じるか信じないかは別として、ChatGPTやGoogleのBardなどの生成AIチャットボットは、顧客サービス担当者や専門家など特定の人物像を取り入れるように訓練することができます。さらに進むことも可能です。適切な情報と文脈をチャットボットに与えると、生成される人物像はさまざまな異なるタスクに非常に役立つものになります。これはアイデアのテストから、経験や知識のない複雑なトピックの理解を助けるまで、あらゆることになりえます。

そのような場合、チャットボットをコーディングの学習のお手伝いに訓練することもできます！では、まず一緒に作成して特定のタスク用の独自のチャットボットの人物像を作成する方法を見てみましょう。ただし、生成AIは急速に進化している技術なので、変更や技術の進歩についていくことが重要です！

それでは、それを言い終わったところで、始めましょう。

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目的の決定

これは、人物像を作り上げる際の最初であり、最も重要なステップです。まず、人物像が何をすることを想定しているのかを十分に理解する必要があります。言い換えれば、何を望んでいるのかを明確にする必要があります。明確な目標がないまま進むと、チャットボットの人物像を最大限に活用することができないだけでなく、実行可能な情報を生成することもできません。どちらも避けたいことです。

人物像の設定

このステップは、ご自身のそのテーマに関する知識に依存するため、非常に簡単な場合もあれば、難しい場合もあります。しかし、広告のコピーを試してみましょう。私はMadMenスタイルの広告が好きなので、Eugene M. Schwartzを選びます。

例：有名なコピーライター、Eugene Schwartzの人物像を引き受けてください。

これを入力すると、使用するチャットボットによっては、お求めの人物像に関する短い紹介や、彼らの仕事や一部のバイオ情報などが提供されることがあります。これは、後に役立つ貴重な情報です。

人物像の磨き込み

もう1つのトリックとして、LLMに対象者の文章スタイルを分析させることができます。これにより、チャットボットがあなたに求められる内容を表面的な理解以上に把握するのに役立ち、コンテンツを生成する際の参考となります。

タスクの割り当て

もちろん、次のステップはタスクの割り当てです。このブログの場合、チャットボットに目を引く見出しを提供してもらいます。それはEugene Schwartzの得意とするところです。彼はこのテーマについて本を執筆し、彼の時代にはGoogle Adwordsが存在しなかったにもかかわらず、彼が採用したコンセプトは現在も有効です。このタスクを行う場合、プラットフォームを理解しておく必要があります。チャットボットに対して非常に明確に伝えてください。

以下を例として利用してください：

今日は日焼け止めを販売します。以下のものを提供してください：30文字以下の見出しを5つ、90文字以下の説明を5つ、90文字の長い見出しを1つ。

さらに、AIに生成されたもののバリエーションを6つ提供するように依頼します。

また、企業名とブランディングメッセージをチャットボットに与えると、さらに進展させることもできます。一緒にでっち上げた企業を試してみましょう。

例のプロンプト：

30文字以下の見出しを5つ、90文字以下の説明を5つ、90文字の長い見出しを1つ生成してください。

企業名：Sunaway

企業のキャッチフレーズ：日差しを遠ざけます

ターゲットオーディエンス：ビーチに行く人々

ChatGPTを使用して、以下の結果が得られました：

結論：

ご覧の通り、大規模な言語モデルは、プロンプトを最適化することができれば非常に強力です。そして、業界特化型の言語モデルが一般的になるにつれて、さらに強力になるでしょう。これらはキーボードの後ろの人間を置き換えるために作られたものではありませんが、これらの言語モデルは生産性を飛躍的に向上させるだけでなく、小規模な機関や企業が自分たちの業界で大物と同じように活躍するのを助けることができます。

ですので、言語モデルに関連するすべての変化について追いつくことが重要になってきています。そして、それを行うのに最適な場所は、今年の10月30日から11月2日まで開催される ODSC West 2023 です。NLPと言語モデルに特化したトラックがあり、この速変化する分野に焦点を当てた講演、セッション、イベントなどを楽しむことができます。

確認されたセッションは以下の通りです：

• フィーチャーストアを使用した言語モデルの個別化
• 大規模モデルのランドスケープの理解
• LlamaIndexを使用してデータ上の知識労働者を構築するLLM
• data2vecを使用した一般的で効率的な自己教師あり学習
• 説明可能で言語に依存しない言語モデルへの展開
• Slackメッセージでの言語モデルの微調整
• デモやプロトタイプを超えて：オープンソースの言語モデルを使用して本番用アプリケーションを構築する方法
• LangChainを使用したビジネスプロセスの自動化
• 大規模言語モデルの接続 – よくある落とし穴と課題

何を待っているのですか？ 今すぐパスを入手してください！

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