ChatGPT4o（オムニ）×コードインタープリター：アップロードプロンプトエンジニアリングによる一貫したAIライティング
前回の記事では、ChatGPT4o（オムニ）とGPTsのハイブリッド使用について書きました。
今回は、コードインタープリターを用いてファイルをアップロードし、そこでプロンプトエンジニアリングを行うことで、一貫したAIライティングを行う方法を述べます。
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記事の修正報告
一昨日（2024/05/14）まではChatGPT4oからメンション機能でGPTsアプリを呼び出してテキスト生成するとGPT4が使用されていました。しかし、今日（2024/05/17）確認すると、メンション機能からのGPTsの場合、GPT4oで使用できることが確認できました。
ですから現状は、まずChatGPT4oに設定し、そこからメンションでGPTsを呼び出してテキスト生成していくのがベストであると考えます。
ただし、やはり、最初にGPTsを選択してテキスト生成するとGPT4が自動的に使用されてしまいますので、注意が必要です。
⬇️一昨日の（2024/05/14）の記事
コードインタープリターを使う場合
前回の記事では、ChatGPTの把握できるトークンが128,000であるため、ChatGPT黎明期の頃のように、普通にプロンプトエンジニアリングを行えばよいのではないか、と書きました。ChatGPTの文章把握力がかなり高くなったので、長文でも一貫した文章が生成できるはずです。
コードインタープリターを使う場合、書籍数冊分の大量テキストをプロンプト設計の段階で入力したい場合となります。
ChatGPT4oに、入力できるのは一回で25,000トークンとのことです。
試しに4万文字ほどのテキストを突っ込んでみましたが、やはりエラーが起こりました。
ということで、文字数が多い場合は、コードインタープリターでテキストファイルをアップロードして使っていくのがよいと思います。
4万文字くらいなら二回にわけて通常チャットに入力するという手もありますが、もっと多い場合は、やはりコードインタープリターを使った方がいいです。
プロンプトエンジニアリング
コードインタープリターを使いテキストファイルをアップロードし、以下のようにプロンプトエンジニアリングを行います。
ファイルには４万文字以上が入っています。
文章生成する場合は、このテキストファイルを毎回参照して行うように設定します。
試しに確認します。
すると、上記のように、ファイル内のテキストを参照した文章が生成されました。「潜在運動系」とは、私の考えた概念なので、ChatGPTのトレーニングデータには入っていません。
以前はChatGPTは裏でPythonを使っている表示が出ていたのですが、今回はそれが表示されずに、すぐに文章生成されました。
とても早かったので、一応、以下のように聞いてみました。
これも、爆速で出てきたのですが、どうやら確認しているっぽいです。
このことから、コードインタープリターによるプロンプトエンジニアリングも、かなり使える方法だと言えます。
また、実際の業務でAIライティングしてみましたが、よい感じでテキストが生成されていきました。10チャットくらい走らせてから、再び、添付ファイルのことを聞いても、しっかりと回答してくれます。
上記の青い〔"〕がテキストを参照している表示です。
これはGPTsの「intelligence機能」に相当します。凄いですね。
てことは、GPTsは必要ないのでしょうか？
いえ、そんなことはありません。
コードインタープリターの弱点
コードインタープリターでアップロードしたファイルは有効期限があります。
つまり、アップロードしたら時間をあまり空けずに使い続ける、ということです。時間を空けてしまうとセッション切れとなりますので、注意が必要です。まあ、切れてもまたアップロードすればいいとも思えますが、その手間を考えると、やはりGPTsの方がよいと思います。
ですから、ちょっとした文章を生成する場合は、コードインタープリターによるプロンプト設計で行い、時間のかかる仕事は「メンション機能×GPTx」を用いるとよいと言えます。
※一日前にコードインタープリターでアップロードしたファイルですが、次に日に読み込めていました。以前は有効期限切れの赤い表示がでていましたが、出ていませんので、ファイルはアップロードされたままの使用に変更された可能性があります。
速度の違い
「コードインタープリター・プロンプト設計」と「メンションGPT」では、恐らくコードインタープリター設計の方が、文章生成速度が速いように感じます。これは主観的に感じますが、理論的にも言えます。
これは構造的に、GPTsの方が複雑だからです。
GPTsの場合、intelligence機能がコードインタプリターに相当しますが、それに加えて GPTsのプロンプトエンジニアリングが入るため、処理速度が遅くなるはずです。
と、言っても、ChatGPT4o（オムニ）のメンションGPTsは、やはり従来と比べて速いですね。
ですから、速度の違いは多少ありますが、さほど気にならない程度です。
しかし、爆速がよいと言う方は「コードインタープリター設計」、専門性・長文テキストや質を優先する場合は「メンションGPTs」という選択になると思います。
まとめ
今回のまとめをChatGPT4oにしてもらいました。
以下となります。
この記事の結論は、コードインタープリターを用いたプロンプトエンジニアリングが、一貫したAIライティングを実現するための有効な方法であるということです。特に、長文や大量のテキストを扱う場合において、コードインタープリターを利用することで、効果的かつ迅速な文章生成が可能であるとされています。
さらに、ChatGPT4o（オムニ）を基盤とし、そこからGPTsアプリをメンション機能で呼び出すことで、より高度なテキスト生成が実現できることが確認されました。この方法により、速度と品質のバランスを取ることができるとしています。具体的には、短時間での文章生成にはコードインタープリターを使い、長時間かかる作業にはメンション機能を使うことが推奨されています。
また、コードインタープリターでアップロードしたファイルの有効期限には注意が必要で、セッション切れを防ぐためにファイルを使い続けるか、再アップロードする手間が生じることがあります。これに対して、GPTsはそのような手間が少ないため、使用場面に応じた使い分けが重要です。総じて、速度を重視する場合はコードインタープリター、専門性や長文テキストの質を優先する場合はGPTsを用いるのが最適であると結論付けています。
それでは、また。
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