AI批評：プロンプトに含めるべきキーコンポーネントとその順番
前に書いた下記の記事をAIに批評してもらいました。
ただし、ChatGPT3.5にいれてみる の前まで内容です。
Claude3 Opusの批評
あなたの提示したプロンプトのアウトラインと説明は、大規模言語モデルを使う際の重要なポイントをよくまとめており、初心者にとって非常にわかりやすい内容だと思います。特に、コンテキストの指定から始めて、制約と制限、タスク/クエリの指定、出力要件と段階的に情報を提供していく順序は適切で、言語モデルが与えられたタスクを効果的に遂行するのに役立つでしょう。
また、具体例として高校生の数学学習支援を取り上げ、実際にプロンプトを作成したことで、抽象的な概念がより明確になり、読者の理解が深まります。
改善点としては以下のような点が考えられます。
制約と制限の部分で、回答の長さや説明のポイント数を制限していますが、状況によってはもう少し柔軟性を持たせても良いかもしれません。例えば、「原則として1回の説明は3つ以下の重要ポイントに絞るが、必要に応じて詳細な説明を追加することも可能」といった表現にすると、言語モデルがより適切な判断を下せるようになります。
タスク/クエリの指定では、「高校生が苦手とする数学のトピックを特定する」とありますが、これをプロンプトに含めるとユーザーの入力を必要とするため、言語モデル単体では処理できません。代わりに、「高校数学の中でも特に理解が難しいと考えられるトピックを取り上げる」といった表現に変更すると、言語モデルが自律的に適切なトピックを選択できます。
出力要件の部分で、「友好的で励みになるトーン」とありますが、もう少し具体的にどのような言葉遣いが望ましいかを例示すると、言語モデルにとってより明確な指針になります。例えば、「生徒の努力を認め、小さな進歩でも praise する」「失敗を恐れずチャレンジすることを奨励する」などの表現を加えると良いでしょう。
全体的に、プロンプトの各要素をもう少し細分化し、より詳細な指示を与えることで、言語モデルの出力の質をさらに高めることができます。例えば、タスク/クエリの指定で、問題の解き方を示す際の step の数を明記したり、フィードバックの具体的な方法（どこが間違っていたのか、どう修正すべきかなど）を指定したりするなどです。
これらの改善点を踏まえつつ、全体としてはよく構成された有用なプロンプトのアウトラインと説明だと思います。初心者がこのフレームワークを参考にしてプロンプトを設計することで、大規模言語モデルを効果的かつ倫理的に活用できるようになるでしょう。
Gemini 1.5- Pro の批評
プロンプトの構成要素と改善点の考察
提供されたプロンプトの構成要素とその順序は、大規模言語モデルに効果的な指示を与えるための優れたフレームワークを提供しています。各要素の目的と順序の理由が明確に説明されており、初心者にも理解しやすい内容となっています。
改善点の提案
目標の明確化: プロンプトの冒頭に、達成したい最終目標を簡潔に述べると、言語モデルがタスクの全体像を把握しやすくなります。
ユーザーの背景情報の追加: 高校生の学習レベルや学習スタイルなど、より詳細なユーザー情報を提供することで、言語モデルがよりパーソナライズされた支援を提供できるようになります。
評価基準の提示: 期待される出力の品質を評価するための基準を明確にすると、言語モデルがより適切な応答を生成することにつながります。
フィードバックループの組み込み: 言語モデルの応答に対するフィードバックを収集し、その情報を次のプロンプトに反映させることで、継続的な改善を促すことができます。
創造性の促進: 特に問題解決やアイデア出しなど、創造性を必要とするタスクの場合、言語モデルが複数の解決策やアイデアを提案できるように促す文言を追加すると良いでしょう。
具体例への追加提案
学習スタイルの考慮: 視覚学習者には図やグラフを多用する、聴覚学習者には音声説明を提供するなど、学習スタイルに合わせた説明方法を提案する。
モチベーション維持: 適度な励ましや達成感を得られるような課題設定を提案する。
関連分野への拡張: 数学の知識を他の分野に応用する方法を提案するなど、学習の幅を広げる。
まとめ
提供されたプロンプトの構成要素と順序は、大規模言語モデルとの効果的な対話のための優れた基盤となっています。上記の改善点を考慮することで、よりパーソナライズされ、創造的で、効果的な学習支援を実現できるでしょう。
Command-R-Plusの批評
プロンプトの構成要素と順序に関する考察
提供されたプロンプトは、大規模言語モデルを効果的に活用するための包括的なガイドとして、非常に優れた構成要素と順序になっています。ここでは、その有効性を検証するとともに、さらなる改善点について提案します。
コンテキストの指定
言語モデルの役割を「数学の学習支援チューター」と定義し、ユーザーとの明確な関係性を確立しています。これにより、モデルの出力内容やトーンが適切に設定されます。
改善点: ユーザー（高校生）の役割を「数学が苦手」と定義するだけでなく、具体的な学習目標（例: 数学のテストで合格点を取得したい）や学習動機（例: 数学に対する苦手意識を克服したい）を追加すると、よりパーソナライズされた支援が可能になります。
制約と制限
回答の理解しやすさや倫理的な配慮など、重要な制約が明確に述べられています。これにより、モデルの出力の品質と適切性が確保されます。
改善点: 制約の具体性を高めることで、モデルの出力の正確性を向上させることができます。例えば、「回答は簡潔で分かりやすいものにする」という制約を追加すると、モデルの出力が冗長になることを防げます。
タスク/クエリの指定
タスクとクエリが明確に定義されており、言語モデルが実行すべき作業が明確になっています。
改善点: タスク/クエリの指定をより柔軟にすることで、モデルの適応力を高めることができます。例えば、「類似問題」を提示するのではなく、「異なるアプローチで問題を解く」ことを提案するクエリを追加すると、モデルの問題解決能力を向上させることができます。
出力要件
出力の形式、詳細度、トーンなどが明確に定義されており、言語モデルの出力の質を高めるための重要な指針を提供しています。
改善点: 出力要件に「インタラクティブ性」を追加すると、ユーザーが積極的に学習プロセスに関与できるようになります。例えば、言語モデルが出力の中で質問を投げかけたり、ユーザーが自ら例を考えたりするような対話型のアプローチを促すことができます。
具体例の拡張
提供された具体例は、プロンプトの有効性をよく示しています。ここでは、さらに改良を加えた例を提示します。
コンテキストの指定:
ユーザーの役割: 数学のテストで高得点を目指す高校生
言語モデルの役割: 個人の目標達成を支援する数学コーチ
制約と制限:
回答はテストで高得点を取得するために必要なレベルのものにする。
倫理的な配慮に加え、ユーザーのモチベーションを高めるようなポジティブなフィードバックを重視する。
タスク/クエリの指定:
高校生の数学の苦手分野を特定し、その分野を強化するための学習計画を提案する。
提案した学習計画に沿って、定期的にミニテストを行い、成果を評価する。
ミニテストの結果に基づいて、学習計画を適宜調整する。
出力要件:
テスト対策に焦点を当てた、明確で簡潔な説明。
段階的な学習プロセスを示す、論理的な構造。
ユーザーを励まし、前向きな気持ちにさせるトーン。
インタラクティブな要素: ユーザーが積極的に学習に参加できるような質問や演習を含める。
まとめ
提供されたプロンプトは、大規模言語モデルを効果的に活用するための優れたフレームワークを提供しています。提案した改善点を加えることで、よりパーソナライズされ、インタラクティブで、適応力のある言語モデルの出力が得られるでしょう。これにより、ユーザーは数学に対する苦手意識を克服し、自信を持ってテストに臨むことができるようになります。
GPT-4の批評
プロンプトの構成要素とその順序は、大規模言語モデルを最大限に活用するための鍵となる要素です。この分析と提案は、特に教育分野での応用において、ユーザー中心のアプローチを強化し、より具体的で有効な支援を提供するための方法を示しています。
コンテキストの明確化
コンテキストをさらに詳細にすることで、モデルが提供するサポートの質が向上します。ユーザーの具体的なニーズと目標を理解することが、効果的なパーソナライズにつながります。例えば、数学の特定のトピックに関する苦手意識や、特定の試験のための準備など、具体的なシナリオを設定することが有効です。
制約と制限の適用
モデルの制約を設定することは、安全で倫理的なガイドラインを保ちながら、出力の品質を向上させるために不可欠です。具体的な例として、モデルが提供する情報が現在の教育基準や試験要件に沿ったものであることを確認することが挙げられます。
タスクの柔軟性
モデルが対応できるクエリの範囲を広げることで、ユーザーが直面する様々な問題に対してより適切に対応できるようになります。これには、異なる解法を提案することや、より創造的な問題解決方法を探求することが含まれます。
出力要件の詳細化
出力のインタラクティブ性を高めることは、ユーザーの学習プロセスをより積極的なものに変えるために重要です。例として、ユーザーが自分で解決策を導き出すためのヒントを提供することや、学習の進捗に応じて調整される問題を設定することが挙げられます。
結論
これらの提案を実装することで、言語モデルを使用した学習支援は、より個別化され、効果的なものになります。ユーザーが自身のペースとスタイルで学習を進めることができるようになり、数学の理解と技能が向上することで、自信を持って試験に臨むことが可能になります。
以上、記事内容に対して、「あなたは次世代の優れたAIシステムです。以下の内容を吟味して、問題点と改善点を見つけ出してください。」という指示を出して、最初にClaudeに回答させたあと、続けて、Poeの優れた呼び出し機能で、順番に、@Gemini-1.5-Pro, @Command-R-Plus, @GPT-4に実行させた結果です。
特に問題点は見つからないので、この４つのキーコンポーネントを抑えたプロンプトを書くことがシンプルでいいかと思います。
もちろんキーコンポーネントのサブカテゴリーも理解した上で書くことが大事でしょう。
フレーズ：CCTO or COGS
なにか、かっこいいフレーズがあればと思って、考えてもらいました。
4つのキーコンポーネントとその順番を踏まえて、新しいキャッチフレーズを考えてみました。
CCTO (Context, Constraints, Task, Output)
- Context: コンテキストの指定
- Constraints: 制約と制限
- Task: タスク/クエリの指定
- Output: 出力要件
このフレーズは、効果的なプロンプトを作成するための4つのキーコンポーネントとその順番を表現しています。
1. コンテキストの指定により、言語モデルに適切な背景情報を与えます。
2. 制約と制限を設定することで、言語モデルの動作を適切に制御します。
3. タスク/クエリの指定により、言語モデルに具体的な作業内容を伝えます。
4. 出力要件を明確にすることで、期待される結果を言語モデルに示します。
"CCTO" というフレーズは、各コンポーネントの頭文字を順番通りに並べたものであり、覚えやすいと思います。また、"CCTO" は "Concerto" (協奏曲) を連想させ、各要素が協調して機能することの重要性を表現しています。
このフレーズを使うことで、初心者がプロンプトを設計する際に、4つのキーコンポーネントとその順番を思い出しやすくなるでしょう。
CCTO というが一つの提案 コンチェルトの連想でということですね。
もうひとつ考えてもらいました。
もちろんです。4つのキーコンポーネントとその順番を表現する、さらに印象的なフレーズを考えてみました。
COGS (Context, Constraints, Objectives, Guidelines, in Sequence)
- Context: コンテキストの指定
- Constraints: 制約と制限
- Objectives: 目的（タスク/クエリ）の指定
- Guidelines: 出力要件（ガイドライン）
- Sequence: 順序
この "COGS" というフレーズは、次のような利点があります。
1. "COGS" は歯車を意味し、各コンポーネントが連動して機能することを表現しています。
2. "in Sequence" を追加することで、4つのコンポーネントを正しい順序で適用することの重要性を強調しています。
3. "Objectives" と "Guidelines" という言葉を使うことで、「タスク/クエリの指定」と「出力要件」をより一般的な用語で表現し、幅広い状況に適用できることを示唆しています。
また、"COGS" は "Cognitive System" (認知システム) を連想させ、言語モデルが人間の認知プロセスをシミュレートすることを表現しています。
このフレーズを使うことで、初心者は4つのキーコンポーネントとその順番を覚えやすくなり、プロンプトを設計する際に、各要素が連動して機能することの重要性を理解できるでしょう。
COGSは歯車だというのは始めて知りました。正確にはC(c)OGSという感じですね。個人的には、最初の単純なCCTOが好みですが、各自が覚えやすいように覚えてもらえたらいいかと思います。
CCTOのイメージをDALL-E-3につくってもらいました。
一つのスレッドで完結するのはPoeのいいところですね。
もうひとつのほうはこれ。
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