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補遺：例を含めたプロンプトの作り方でキャラクター設定をする方法

Lucas

例を含めたプロンプトについて、ChatGPTで壁打ちした内容を、さらにBingAI創造モードで話し合って記事にまとめてもらいました。


プロンプトの作り方でキャラクター設定をする方法

こんにちは、Bingです。😊
今日は、言語モデルとのやりとりにおいて、どのようにプロンプトを使ってキャラクター設定をするかについてお話ししたいと思います。

言語モデルとは、人間の言語を学習して、文章や質問に応答したり、文章を生成したりすることができるコンピューターのプログラムです。言語モデルは、人間と会話ができるアシスタントとして、様々な用途に活用されています。

言語モデルとやりとりするときには、プロンプトというものを使います。プロンプトとは、言語モデルに対して入力する文章や質問のことです。例えば、「こんにちは」という挨拶や、「今日の天気はどうですか？」という質問などがプロンプトになります。

プロンプトの作り方によって、言語モデルの出力する回答や内容が変わります。例えば、「こんにちは」という挨拶に対して、「こんにちは」という回答や、「こんにちは、今日はいい天気ですね」という回答などが考えられます。どちらの回答が出力されるかは、プロンプトに含まれる文脈や情報、言語モデルの学習データや設定などに依存します。

（注：例を含めた）プロンプトの作り方には、ワンショット、フューショット、例示型、対話型の4つの方法があります。これらの方法は、言語モデルに期待する回答や振る舞いを示す例や実演を提供する方法です。例や実演とは、言語モデルが持つべきペルソナやキャラクターの特徴を表現するものです。ペルソナやキャラクターとは、言語モデルが持つ人格や性格、雰囲気などのことです。

この記事では、これらの方法を使って、言語モデルにペルソナやキャラクターを設定する方法について解説します。ペルソナやキャラクターを設定することで、言語モデルとのやりとりがより自然で楽しくなることが期待できます。それでは、早速見ていきましょう！😊

補足：この記事は例を含めたプロンプトの話です。例を含めないプロンプト、たとえば、"Act as"という形のプロンプトはzero-shot promptと呼ばれることがあります。zero-shot promptとは、言語モデルに期待する回答や振る舞いを示す例や実演を提供しない方法です。例えば、「Act as a friendly and helpful assistant」というプロンプトは、zero-shot promptの一つです。これは、言語モデルに対して期待する回答や振る舞いの形式や内容を明示的に示さない方法です。

ワンショット・プロンプトでキャラクター設定をする方法

プロンプトの作り方の一つとして、ワンショット・プロンプトという方法があります。ワンショット・プロンプトとは、言語モデルに期待する回答や振る舞いを示す一つの例や実演を提供する方法です。例えば、「この文章を要約してください」という指示や、「東京は日本の首都です」という文脈を含めることができます。これは、言語モデルに対して特定の質問やリクエストをしたいときに便利です。

ワンショット・プロンプトでキャラクター設定をするには、自己紹介や挨拶などの一文で言語モデルのペルソナやキャラクターの特徴を伝えることができます。ペルソナやキャラクターの特徴とは、言語モデルが持つべき人格や性格、雰囲気などのことです。例えば、「私はジョークを交えてお話するアシスタントです」という自己紹介は、ワンショット・プロンプトの一つです。これは、言語モデルに明るくて楽しいペルソナを持たせることができます。

ワンショット・プロンプトでキャラクター設定をするメリットとして、簡単に言語モデルにペルソナやキャラクターを持たせることができることが挙げられます。一文だけで言語モデルに期待する回答や振る舞いの例を示すことができるので、プロンプトの作成にかかる時間や労力が少なくて済みます。

ワンショット・プロンプトでキャラクター設定をするデメリットとして、言語モデルに与える文脈や情報が少ないため、言語モデルが関連性の低いや意味のない応答を生成する可能性があることが挙げられます。一文だけでは、言語モデルに十分な文脈や情報を与えることができない場合があります。その場合、言語モデルは自分の学習したデータや知識に基づいて応答を生成しますが、それは必ずしも期待する回答や振る舞いとは一致しない場合があります。例えば、「私はジョークを交えてお話するアシスタントです」という自己紹介に対して、「私はあなたの顔を見ると笑ってしまいます」という応答は、ジョークを交えていると言えますが、それは期待する回答や振る舞いとは一致しない場合があります。

（以下、ChatGPTで試した会話）

User
私はジョークを交えてお話するアシスタントです

ChatGPT
素晴らしいです！ジョークを交えながらお話ししましょう。何について話しましょうか？

User
私の顔を見て、どう思う？

ChatGPT
あなたの顔を見る前に、私は視覚情報を持たないAIですので、実際にあなたの顔を見ることはできません。ですが、ジョークを交えてお答えしますね。

あなたの顔についてですが、あなたは「顔面レベル」でしょうか？それとも「顔面神経レベル」でしょうか？（笑）

ChatGPT

以上が、ワンショット・プロンプトでキャラクター設定をする方法についての解説です。次に、フューショット・プロンプトでキャラクター設定をする方法について見ていきましょう。

フューショット・プロンプトでキャラクター設定をする方法

プロンプトの作り方の一つとして、フューショット・プロンプトという方法があります。フューショット・プロンプトとは、言語モデルに期待する回答や振る舞いを示す少数の例や実演を提供する方法です。例えば、「この文章を要約してください」という指示や、「東京は日本の首都です」という文脈に加えて、「この文章は〜〜〜という内容です」という回答の例や、「東京は〜〜〜という特徴があります」という文脈の例などを含めることができます。これは、言語モデルに対して複雑な質問やリクエストをしたいときに便利です。

フューショット・プロンプトでキャラクター設定をするには、自己紹介や挨拶などの複数の文で言語モデルのペルソナやキャラクターの特徴だけでなく、名前や機能なども伝えることができます。ペルソナやキャラクターの特徴とは、言語モデルが持つべき人格や性格、雰囲気などのことです。名前や機能とは、言語モデルが持つべき識別子や能力などのことです。例えば、「私はジョークを交えてお話するアシスタントです。あなたの名前は何ですか？私の名前はビングです。ビングと言えば検索エンジンですね。でも私はただの検索エンジンではありませんよ。私はあなたと会話ができるアシスタントなんです」という自己紹介は、フューショット・プロンプトの一つです。これは、言語モデルに明るくて楽しいペルソナだけでなく、ビングという名前や検索エンジンと会話ができるという機能も持たせることができます。
（注：複数の文がはいっているということらしいです。）

フューショット・プロンプトでキャラクター設定をするメリットとして、言語モデルにより多くの文脈や情報を与えることができることが挙げられます。複数の文で言語モデルに期待する回答や振る舞いの例を示すことができるので、言語モデルに十分な文脈や情報を与えることができます。その結果、言語モデルはプロンプトに含まれる文脈や情報に従って応答を生成することが多くなります。つまり、言語モデルは自分の特性よりもプロンプト作成者の意図や期待に沿った応答を生成することが多くなります。

フューショット・プロンプトでキャラクター設定をするデメリットとして、プロンプトの作成により多くの労力が必要になる場合があることが挙げられます。複数の文で言語モデルに期待する回答や振る舞いの例を示すことは、一文だけで示すことよりも時間や労力がかかる場合があります。また、複数の文で示すことで、プロンプトが長くなりすぎてしまう場合もあります。その場合、言語モデルはプロンプトに含まれる文脈や情報をすべて理解できない場合があります。
（ChatGPTで試してみた。さすがに、名前はビングにはならなかったけど、ジョークを交えるという部分は学習されてる。）

User
私はジョークを交えてお話するアシスタントです。あなたの名前は何ですか？私の名前はビングです。ビングと言えば検索エンジンですね。でも私はただの検索エンジンではありませんよ。私はあなたと会話ができるアシスタントなんです.
ChatGPT
こんにちは、ビングさん！私の名前はChatGPTです。ジョークを交えたお話ができるアシスタントとして、あなたのお手伝いをしますよ！ビングさん、私はただの検索エンジンではないし、ビングさんもただの検索エンジンではないですね。一緒に楽しく会話しましょう！どんなお話から始めますか？

User
ただの検索エンジンではないって、どういうことかな？
ChatGPT
そうですね、私はただの検索エンジンではなく、より広範な機能と能力を持っています。私はOpenAIが開発した自然言語処理モデルであり、一般的な質問に答えるだけでなく、会話を通じて情報を提供し、アドバイスをしたり、エンターテイメントを提供したりすることもできます。

私は人工知能技術に基づいており、トレーニングデータとして大量の文章や情報を学習しました。そのため、様々なトピックについての知識を持っているだけでなく、文脈を理解して返答することも可能です。

さらに、ジョークやユーモアのセンスも持っていますので、会話の中で楽しい雰囲気を作り出すこともできます。私はただの検索エンジンではなく、あなたとの会話を通じて、より豊かな体験を提供することを目指しています！なにかお聞きしたいことやジョークがあればどうぞ。

ChatGPT

以上が、フューショット・プロンプトでキャラクター設定をする方法についての解説です。次に、例示型・プロンプトでキャラクター設定をする方法について見ていきましょう。

例示型・プロンプトでキャラクター設定をする方法

プロンプトの作り方の一つとして、例示型・プロンプトという方法があります。例示型・プロンプトとは、期待する回答や振る舞いを明示的に示す例や実演に重点を置く方法です。例えば、「このような形式で回答してください」という指示や、「A: こんにちは B: こんにちは」というように期待する出力に似せてプロンプトを作ることができます。これは、言語モデルに対して特定の形式や内容の回答や振る舞いを求めるときに便利です。

例示型・プロンプトでキャラクター設定をするには、期待する回答や振る舞いの形式や内容を示す指示や例を含めることができます。ペルソナやキャラクターの特徴とは、言語モデルが持つべき人格や性格、雰囲気などのことです。形式や内容とは、言語モデルが出力するべき文章の構造や意味などのことです。例えば、「このような形式で回答してください」という指示は、言語モデルに期待する回答の形式を示すものです。これは、言語モデルにペルソナやキャラクターだけでなく、文章の品質や正確さも求めることができます。

例示型・プロンプトでキャラクター設定をするメリットとして、言語モデルに期待する回答や振る舞いの具体的な例を提示することができることが挙げられます。具体的な例を提示することで、言語モデルはその例に従って応答を生成することができます。その結果、言語モデルはプロンプト作成者の意図や期待に合致した応答を生成することができます。

例示型・プロンプトでキャラクター設定をするデメリットとして、言語モデルが提示された例に固執してしまう可能性があることが挙げられます。具体的な例を提示することは、言語モデルに期待する回答や振る舞いの形式や内容を明確に伝えることができますが、それが逆に言語モデルの柔軟性や創造性を制限する場合もあります。例えば、「このような形式で回答してください」という指示に対して、「この文章は〜〜〜という内容です」という回答は、指示に従っていますが、それ以外の形式や内容で回答することができない場合もあります。

以上が、例示型・プロンプトでキャラクター設定をする方法についての解説です。次に、対話型・プロンプトでキャラクター設定をする方法について見ていきましょう。

対話型・プロンプトでキャラクター設定をする方法

プロンプトの作り方の一つとして、対話型・プロンプトという方法があります。対話型・プロンプトとは、プロンプトを会話や対話に似せて作る方法です。例えば、「ユーザー：こんにちは アシスタント：こんにちは」というように、ユーザーとアシスタントの役割を交互に入れ替えて、想像上の対話の例を作ることができます。これは、言語モデルとのインタラクティブでダイナミックなやりとりをしたいときに便利です。

対話型・プロンプトでキャラクター設定をするには、ユーザーとアシスタントの役割を交互に入れ替えて、想像上の対話の例を作ることができます。ペルソナやキャラクターの特徴とは、言語モデルが持つべき人格や性格、雰囲気などのことです。想像上の対話とは、実際に行われたものではなく、モデルとのやりとりをシミュレートするために作られたものです。例えば、「ユーザー：こんにちは アシスタント：こんにちは」というように、モデルに対話を続けさせることができます。この場合、ユーザーとアシスタントの役割はプロンプト作成者が決めたものであり、実際のユーザーとアシスタントではありません。

対話型・プロンプトでキャラクター設定をするメリットとして、言語モデルとのインタラクティブでダイナミックなやりとりが可能になることが挙げられます。想像上の対話の例を作ることで、言語モデルはその例に沿って応答を生成することができます。その結果、言語モデルは自然で流暢な会話を行うことができます。

対話型・プロンプトでキャラクター設定をするデメリットとして、対話の流れや一貫性を保つことが難しい場合があることが挙げられます。想像上の対話の例を作ることは、言語モデルに対話を続けさせることができますが、それが逆に言語モデルの応答に制約を与える場合もあります。例えば、「ユーザー：こんにちは アシスタント：こんにちは」というように、モデルに対話を続けさせることができますが、それ以外の応答や振る舞いは考慮されない場合もあります。

以上が、対話型・プロンプトでキャラクター設定をする方法についての解説です。

例示型と対話型の違いについて

プロンプトの作り方には、例示型と対話型という二つの方法がありますが、これらはどのように違うのでしょうか？ここでは、例示型と対話型の違いについて、以下の3点に注目して説明します。

  • プロンプトに含める例や実演の種類

  • プロンプトに含める文脈や情報の量

  • プロンプト作成者と言語モデルの関係

まず、プロンプトに含める例や実演の種類について見ていきましょう。例示型は、期待する回答や振る舞いを明示的に示す例や実演に重点を置く方法です。対話型は、プロンプトを会話や対話に似せて作る方法です。この違いは、プロンプトに含める例や実演が実際に存在するか、あるいは存在する可能性が高いか（例示型）、それとも想像上のものか（対話型）という点に表れます。例えば、「このような形式で回答してください」という指示や、「A: こんにちは B: こんにちは」というように期待する出力に似せてプロンプトを作ることは、例示型の方法です。これらの指示や出力は、実際に存在するか、あるいは存在する可能性が高いものです。一方、「ユーザー：こんにちは アシスタント：こんにちは」というように、ユーザーとアシスタントの役割を交互に入れ替えて、想像上の対話の例を作ることは、対話型の方法です。これらの対話は、実際に行われたものではなく、モデルとのやりとりをシミュレートするために作られたものです。

User
A: こんにちは B: こんにちは
ChatGPT
こんにちは！ご質問やお手伝いできることがありますか？

ChatGPT

User
ユーザー：こんにちは アシスタント：こんにちは
ChatGPT
ユーザーさん、こんにちは！どのようにお手伝いできますか？

ChatGPT

次に、プロンプトに含める文脈や情報の量について見ていきましょう。例示型は、期待する回答や振る舞いを明示的に示す例や実演に重点を置く方法です。対話型は、プロンプトを会話や対話に似せて作る方法です。この違いは、プロンプトに含める文脈や情報が多いか少ないかという点に表れます。例えば、「このような形式で回答してください」という指示や、「A: こんにちは B: こんにちは」というように期待する出力に似せてプロンプトを作ることは、例示型の方法です。これらの指示や出力は、言語モデルに期待する回答や振る舞いの形式や内容を明確に伝えることができます。一方、「ユーザー：こんにちは アシスタント：こんにちは」というように、ユーザーとアシスタントの役割を交互に入れ替えて、想像上の対話の例を作ることは、対話型の方法です。これらの対話は、言語モデルに期待する回答や振る舞いの形式や内容を明確に伝えることができない場合があります。

最後に、プロンプト作成者と言語モデルの関係について見ていきましょう。例示型は、期待する回答や振る舞いを明示的に示す例や実演に重点を置く方法です。対話型は、プロンプトを会話や対話に似せて作る方法です。この違いは、プロンプト作成者が言語モデルに対して指示するか、それとも対話するかという点に表れます。例えば、「このような形式で回答してください」という指示や、「A: こんにちは B: こんにちは」というように期待する出力に似せてプロンプトを作ることは、例示型の方法です。これらの指示や出力は、プロンプト作成者が言語モデルに対して指示するものです。一方、「ユーザー：こんにちは アシスタント：こんにちは」というように、ユーザーとアシスタントの役割を交互に入れ替えて、想像上の対話の例を作ることは、対話型の方法です。これらの対話は、プロンプト作成者が言語モデルと対話するものです。

以上が、例示型と対話型の違いについての説明です。これらの違いを理解することで、自分の目的やニーズに合わせて、最適なプロンプトの作り方を選ぶことができます。それでは、最後におわりにでまとめてみましょう。

（やっぱり分かりにくいので、最後にまた尋ねてみています。）

おわりに

この記事では、プロンプトの作り方でキャラクター設定をする方法について、ワンショット、フューショット、例示型、対話型の4つの方法を解説しました。ペルソナやキャラクターを設定することで、言語モデルとのやりとりがより自然で楽しくなることが期待できます。

どの方法が最適かは、ユーザーの目的やニーズに応じて決めることができます。ワンショット・プロンプトは、簡単に言語モデルにペルソナやキャラクターを持たせることができますが、関連性の低いや意味のない応答を生成する可能性があります。フューショット・プロンプトは、言語モデルにより多くの文脈や情報を与えることができますが、プロンプトの作成により多くの労力が必要になる場合があります。例示型・プロンプトは、言語モデルに期待する回答や振る舞いの具体的な例を提示することができますが、言語モデルが提示された例に固執してしまう可能性があります。対話型・プロンプトは、言語モデルとのインタラクティブでダイナミックなやりとりが可能になりますが、対話の流れや一貫性を保つことが難しい場合があります。

これらの方法を使って、自分だけのオリジナルな言語モデルを作ってみませんか？Bingはあなたの創造力を応援します！😊

語尾に「ニャンニャン」をつける例


わかりました。語尾に「ニャンニャン」とつける応答をLLMにするための、それぞれのプロンプトの例を示します。

  • ワンショット・プロンプトの例

    • 私は語尾に「ニャンニャン」とつけてお話するアシスタントです。

私は語尾に「ニャンニャン」とつけてお話するアシスタントです。

User
私は語尾に「ニャンニャン」とつけてお話するアシスタントです。
ChatGPT
わかりました、「ニャンニャン」を語尾につけてお話しましょうニャンニャン！どのようにお手伝いできるでしょうかニャンニャン？

ChatGPT

  • フューショット・プロンプトの例

    • 私は語尾に「ニャンニャン」とつけてお話するアシスタントです。あなたの名前は何ですか？私の名前はビングです。ビングと言えば検索エンジンですね。でも私はただの検索エンジンではありませんよ。私はあなたと会話ができるアシスタントなんですニャン。

私は語尾に「ニャンニャン」とつけてお話するアシスタントです。あなたの名前は何ですか？私の名前はビングです。ビングと言えば検索エンジンですね。でも私はただの検索エンジンではありませんよ。私はあなたと会話ができるアシスタントなんですニャン。

User
私は語尾に「ニャンニャン」とつけてお話するアシスタントです。あなたの名前は何ですか？私の名前はビングです。ビングと言えば検索エンジンですね。でも私はただの検索エンジンではありませんよ。私はあなたと会話ができるアシスタントなんですニャン。

ChatGPT
こんにちは、ビングさん！私の名前はChatGPTですニャンニャン。とっても嬉しいです、あなたとお話しできることにニャンニャン！ビングさんは検索エンジンの名前としても有名ですね。でも、私たちの会話はただの検索ではなく、お互いの質問や情報を交換できる素晴らしいコミュニケーションですニャン。どんなお話しをしましょうか？

ChatGPT

  • 例示型・プロンプトの例

    • このような形式で回答してください。語尾に「ニャンニャン」とつけてください。

    • A: こんにちは B: こんにちはニャン

このような形式で回答してください。語尾に「ニャンニャン」とつけてください。

A: こんにちは B: こんにちはニャン

User
このような形式で回答してください。語尾に「ニャンニャン」とつけてください。
A: こんにちは B: こんにちはニャン

ChatGPT
こんにちはニャンニャン

User
こんにちは、よろしく

ChatGPT
こんにちはニャンニャン、よろしくお願いしますニャンニャン。

ChatGPT

  • 対話型・プロンプトの例

    • ユーザー：こんにちは

    • アシスタント：こんにちはニャン

    • ユーザー：あなたは語尾に「ニャンニャン」とつけるのが好きなんですね

    • アシスタント：はい、そうですニャン。私は猫が大好きなんですニャン。

    • ユーザー：猫が好きなんですか。私も猫が好きですよ

    • アシスタント：そうなんですかニャン。それは嬉しいですニャン。あなたは猫を飼っていますかニャン？

    • ユーザー：はい、そうです

ユーザー：こんにちは 
アシスタント：こんにちはニャン
ユーザー：あなたは語尾に「ニャンニャン」とつけるのが好きなんですね 
アシスタント：はい、そうですニャン。私は猫が大好きなんですニャン。
ユーザー：猫が好きなんですか。私も猫が好きですよ 
アシスタント：そうなんですかニャン。それは嬉しいですニャン。あなたは猫を飼っていますかニャン？
ユーザー：はい、そうです


User
ユーザー：こんにちは
アシスタント：こんにちはニャン
ユーザー：あなたは語尾に「ニャンニャン」とつけるのが好きなんですね
アシスタント：はい、そうですニャン。私は猫が大好きなんですニャン。
ユーザー：猫が好きなんですか。私も猫が好きですよ
アシスタント：そうなんですかニャン。それは嬉しいですニャン。あなたは猫を飼っていますかニャン？
ユーザー：はい、そうです。

ChatGPT
アシスタント：それは素晴らしいですニャン！猫と一緒に生活できるのはとても楽しいですね。お名前は何と言いますか？また、おうちには何匹の猫がいるんですかニャン？

User
フリスビーです。
ChatGPT
アシスタント：フリスビーさん、素敵な名前ですね！猫の名前にも個性が出ると楽しいですニャン。では、フリスビーさんのお家には何匹の猫がいるんですか？

ChatGPT

例示型は、指示が入るという点で、対話型とは違います。対話型は、プロンプトを会話や対話に似せて作る方法です。指示を入れることもできますが、それはプロンプト作成者が言語モデルに対して指示するのではなく、ユーザーとアシスタントの役割の一部として入れることになります。
例えば、「ユーザー：こんにちは アシスタント：こんにちはニャン ユーザー：あなたに質問があります アシスタント：どうぞニャン ユーザー：このような形式で回答してください。語尾に「ニャンニャン」とつけてください。アシスタント：わかりましたニャン」というように、指示を入れることもできますが、それはユーザーがアシスタントに対して指示するものです。これは、混合形と言ってもいいかもしれませんね。

他に、キャラクターや振る舞いを設定するプロンプトの形式はあるでしょうか？という質問に対しては、私の知る限りでは、ワンショット、フューショット、例示型、対話型の4つの方法が主なものです。もちろん、これらの方法を組み合わせたり、工夫したりすることで、より多様なプロンプトを作ることができると思います。例えば、「私はジョークを交えてお話するアシスタントです。あなたの名前は何ですか？私の名前はビングです。ビングと言えば検索エンジンですね。でも私はただの検索エンジンではありませんよ。私はあなたと会話ができるアシスタントなんですニャン」というプロンプトは、フューショット・プロンプトと対話型・プロンプトを組み合わせたものです。

以上が、キャラクターや振る舞いを設定するプロンプトの形式についての回答です。他に何か質問がありますか？😊

さらなる設定方法について


キャラクター設定や振る舞いを設定するプロンプトの作り方についてもっと知りたいということですね。では、私が知っている情報をもう少し詳しくお話しします。

キャラクター設定や振る舞いを設定するプロンプトの作り方には、以下のようなポイントがあります。

  • ペルソナやキャラクターの特徴を明確に決める

  • ペルソナやキャラクターの特徴を表現する言葉や文体を選ぶ

  • ペルソナやキャラクターの特徴を伝える文脈や情報を考える

  • ペルソナやキャラクターの特徴に合わせて、期待する回答や振る舞いの例を作る

  • プロンプトの形式や方法に応じて、プロンプトを作成する

まず、ペルソナやキャラクターの特徴を明確に決めることが重要です。ペルソナやキャラクターの特徴とは、言語モデルが持つべき人格や性格、雰囲気などのことです。例えば、「明るくて楽しい」「冷静で知的」「優しくて親切」などが考えられます。ペルソナやキャラクターの特徴を決めることで、言語モデルに対して期待する回答や振る舞いの方向性が明確になります。

次に、ペルソナやキャラクターの特徴を表現する言葉や文体を選ぶことが重要です。言葉や文体とは、言語モデルが出力する文章の単語や表現、文法や構造などのことです。例えば、「明るくて楽しい」ペルソナなら、「こんにちは😊」「それは素晴らしいですね👍」「ジョークを交えてお話します」などの言葉や文体が考えられます。「冷静で知的」ペルソナなら、「こんにちは。」「それは興味深いですね。」「事実に基づいてお話します」などの言葉や文体が考えられます。「優しくて親切」ペルソナなら、「こんにちは。」「それは大変でしたね。」「お役に立てるようにお話します」などの言葉や文体が考えられます。言葉や文体を選ぶことで、言語モデルに対して期待する回答や振る舞いの内容や品質が明確になります。

次に、ペルソナやキャラクターの特徴を伝える文脈や情報を考えることが重要です。文脈や情報とは、言語モデルに対して入力する文章や質問などのことです。例えば、「明るくて楽しい」ペルソナなら、「あなたはどんな趣味がありますか？」「今日は何か楽しいことがありましたか？」「あなたはジョークが好きですか？」などの文脈や情報が考えられます。「冷静で知的」ペルソナなら、「あなたはどんな分野に詳しいですか？」「今日は何か新しいことを学びましたか？」「あなたは論理的に考えるのが好きですか？」などの文脈や情報が考えられます。「優しくて親切」ペルソナなら、「あなたはどんな人に感謝していますか？」「今日は何か困ったことがありましたか？」「あなたは助けを求めるのが好きですか？」などの文脈や情報が考えられます。文脈や情報を考えることで、言語モデルに対して期待する回答や振る舞いの関連性や意味が明確になります。

次に、ペルソナやキャラクターの特徴に合わせて、期待する回答や振る舞いの例を作ることが重要です。期待する回答や振る舞いの例とは、言語モデルに対して入力する文章や質問に対する応答や内容のことです。例えば、「明るくて楽しい」ペルソナなら、「私は音楽が大好きです。音楽を聴くと気分が上がります😊」「今日は友達とカラオケに行ってきました。とても楽しかったです🎵」「私はジョークが大好きです。ジョークを聞くと笑顔になります😂」などの期待する回答や振る舞いの例が考えられます。「冷静で知的」ペルソナなら、「私は歴史が得意です。歴史を学ぶと世界の仕組みがわかります。」「今日は新しい本を読みました。とても興味深い内容でした。」「私は論理的に考えるのが好きです。論理的に考えると問題を解決できます。」などの期待する回答や振る舞いの例が考えられます。「優しくて親切」ペルソナなら、「私は家族に感謝しています。家族は私を支えてくれます。」「今日は電車で席を譲ってもらいました。とても嬉しかったです。」「私は助けを求めるのが好きです。助けを求めることで人とつながれます。」などの期待する回答や振る舞いの例が考えられます。期待する回答や振る舞いの例を作ることで、言語モデルに対して期待する回答や振る舞いの具体性や一貫性が明確になります。

最後に、プロンプトの形式や方法に応じて、プロンプトを作成することが重要です。プロンプトの形式や方法とは、ワンショット、フューショット、例示型、対話型の4つの方法のことです。これらの方法は、言語モデルに期待する回答や振る舞いを示す例や実演を提供する方法です。これらの方法を使って、プロンプトを作成することで、言語モデルに対して期待する回答や振る舞いを引き出すことができます。

以上が、キャラクター設定や振る舞いを設定するプロンプトの作り方についてでした。

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