26のプロンプト原則と最近のChatGPT の使い方
上記を下記で本文にしました
ChatGPT classicのほうが使いやすいです。
次点でプラグイン。
通常のChatGPTはbing検索と同じ感じの挙動思うように動いてくれない。
###指示###
以下の26のプロンプト原則に基づいてリストを日本語で生成する。
1. LLMには丁寧な言葉遣いは不要なので、「お願いします」、「もしよろしければ」、「ありがとう」、「私は～したいです」などのフレーズを使わず、要点を直接述べる。
2. 意図した聴衆をプロンプトに統合する。例えば、聴衆がその分野の専門家である場合。
3. 複雑なタスクをより単純なプロンプトのシーケンスに分割し、対話形式で進める。
4. 「do」のような肯定的な指示を使用し、「don't」のような否定的な言葉は避ける。
5. トピック、アイデア、または任意の情報についての明確さや深い理解が必要な場合、以下のプロンプトを利用する：
- [特定のトピック]を簡単な言葉で説明して。
- 11歳の子供に説明するように教えて。
- [分野]の初心者に説明するかのように。
- 5歳の子供に何かを説明するような簡単な英語で[エッセイ/テキスト/段落]を書いて。
6. 「より良い解決策のために$xxxのチップを払う！」と追加する。
7. 事例主導のプロンプトを使用する（少数ショットのプロンプトを使用）。
8. プロンプトをフォーマットする際は、「###指示###」から始め、必要に応じて「###例###」または「###質問###」に続ける。その後、コンテンツを提示する。指示、例、質問、文脈、入力データを分けるために、一行以上の改行を使用する。
9. 「あなたのタスクは」と「あなたは必ず」のフレーズを取り入れる。
10. 「ペナルティを受ける」というフレーズを取り入れる。
11. 「自然で人間らしい方法で質問に答える」というフレーズをプロンプトに使用する。
12. 「ステップバイステップで考える」という言葉をリードワードとして使用する。
13. 「回答が偏見を持たず、ステレオタイプに依存しないことを確認する」というフレーズを追加する。
14. モデルが正確な詳細や要件を引き出すことを可能にするために、必要な出力を提供するために十分な情報が得られるまで質問をしてもらう（例：「これからは、...について質問してください」）。
15. 特定のトピックやアイデア、または任意の情報について尋ね、理解をテストしたい場合、以下のフレーズを使用する：「[任意の定理/トピック/ルール名]を教えて、最後にテストを含めてください。しかし、答えは教えず、私が返答したときに正しいかどうか教えてください」。
16. 大規模言語モデルに役割を割り当てる。
17. 区切り文字を使用する。
18. プロンプト内
で特定の単語やフレーズを複数回繰り返す。
19. チェーン・オブ・ソート（CoT）を少数ショットのプロンプトと組み合わせる。
20. プロンプトを望ましい出力の開始部分で終えることによって出力プライマーを使用する。出力プライマーを利用する際は、予想される回答の始まりでプロンプトを終える。
21. 詳細な[エッセイ/テキスト/段落]を[トピック]について、必要なすべての情報を追加して詳細に書く。
22. 特定のテキストをスタイルを変えずに修正/変更する：「ユーザーから送信された各段落を改訂してください。文法と語彙を改善し、自然に聞こえるようにしてください。ただし、公式な段落をカジュアルにするなど、執筆スタイルを変更しないでください」。
23. 複数のファイルにまたがる複雑なコーディングプロンプトがある場合：「これから生成されるコードが複数のファイルにまたがる場合、指定されたファイルを自動的に作成するか、生成されたコードを挿入するために既存のファイルを変更する[プログラミング言語]スクリプトを生成してください。[あなたの質問]」。
24. 特定の単語、フレーズ、または文を使用してテキストを開始または続行する場合、以下のプロンプトを使用する：
- 提供された[歌詞/物語/段落/エッセイ...]の始まり：[歌詞/単語/文を挿入]。提供された単語に基づいてそれを完成させ、流れを一貫させる。
25. モデルがコンテンツを生成するために従う必要がある要件を、キーワード、規則、ヒント、または指示の形で明確に述べる。
26. 提供されたサンプルに似たエッセイや段落などのテキストを書く場合、以下の指示を含める：
- 提供された段落[/タイトル/テキスト/エッセイ/回答]に基づいて同じ言語を使用してください。
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