ChatGPT が間違った回答をする 6 つの理由

多くのことを知っていると思われる AI にとって、このチャットボットから必要な回答を得るのは難しい場合がありますが、Google 検索に戻る前に、より良い回答を得るために対処できる問題をいくつか紹介します。

プロンプトが短すぎる

ChatGPT は (概念的には) チャットボットであるため、プロンプトは短く会話型にする必要があるという先入観があるかもしれません。 もちろん、それは何も悪いことではありませんが、ChatGPT が必要な応答を返すのに十分な情報を提供していない可能性があることを考慮してください。

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詳細に進み、何が必要か (ポジティブ プロンプト) と何が不要か (ネガティブ プロンプト) を実際に説明し、AI が処理できるように全体像を描きます。 あなたが必要だと思っているよりも長く、より詳細なプロンプトを書く側で誤りを犯すほうがよいでしょう。

あなたは具体的ではありません

ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) には、想像を絶する量の知識とデータが詰め込まれているため、質問が広すぎると、実際に必要な出力を得ることが非常に困難になります。

たとえば、次のプロンプトはあいまいすぎて役に立ちません。

• 「歴史について教えてください。」
• 「科学について教えてください。」
• 「テクノロジーについて私に話してください。」
• "話を聞かせてください。"
• 「成功の秘訣は？」
• 「今後について教えていただけますか？」
• 「どうしたら幸せになれるの？」
• 「読むのに良い本は何ですか？」
• 「自分の人生をどうするべきか？」
• 「どうすれば生産性を高めることができますか?」

代わりに、次のようなプロンプトを使用します。

• 「第二次世界大戦の原因と結果について教えてください。」
• 「再生可能エネルギー源の利点と欠点は何ですか?」
• 「人工知能の最新の発展と、それが社会に与える潜在的な影響について説明できますか?」
• 「森の中で謎の物体を発見した少女の話を教えてください。」
• 「仕事と私生活のバランスをとるための実用的な時間管理戦略は何ですか?」
• 「宇宙探査における最新の進歩とは何ですか?また、それらは将来の発見への道をどのように切り開いていますか?」
• 「精神的健康を改善するためのエビデンスに基づいた実践にはどのようなものがありますか?」
• 「実存主義と人間の状態について考えさせられる本は何ですか?」
• 「自分の価値観をどのように判断し、それを自分のキャリア目標に合わせることができますか?」
• 「先延ばしを克服し、目標に集中し続けるための実用的な方法は何ですか?」

ヒント:これらの例のセットは両方とも、「ユーザーが意図した出力を得るには具体的ではない ChatGPT プロンプトの例が必要です」および「これらのそれぞれについて、十分に具体的であるより良いバージョンを提供してください」というプロンプトを使用して、ChatGPT によって提供されました。 」 ChatGPT を使用してプロンプトを作成したり、再利用できる優れたプロンプトの例を尋ねたりすることを恐れないでください。

具体的な質問をすることで、より適切な回答が得られます。具体的な質問をすればするほど、ほとんどの場合、より適切な回答が得られます。

あいまいなプロンプト

LLM が非常に優れている主な理由の 1 つは、人間の言語が複雑であることです。 残念ながら、その複雑さは、プロンプトに多くのあいまいさが生じやすいことも意味します。

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あいまいなプロンプトは、同じように有効な複数の方法で解釈できるプロンプトです。 これは、プロンプトのロジックや言い回しに問題がある場合もありますが、多くの場合、質問に多くの回答が含まれているため、ChatGPT が実際に探している回答を判断するのが難しいためです。

たとえば、「チキンを調理する最良の方法は何ですか?」と尋ねた場合。 ChatGPT は、何かを「最高」にするためのさまざまな方法に取り組む必要があります。

一方、「私の健康のために鶏肉を調理する最良の方法は何ですか?」と尋ねたとします。 物事を絞り込んで、「糖尿病の人のために鶏肉を調理する最良の方法は何ですか?」と尋ねたら、 実際に必要なものに焦点を合わせることになります。

コンテキストの欠如

あいまいなプロンプトは、主にコンテキストの欠如に悩まされますが、ChatGPT のほぼすべてのタイプのプロンプトは、コンテキストを追加することでメリットが得られます。 ChatGPT はコンテキスト キューに非常に敏感であるため、提供するコンテキストが多いほど、結果が向上します。

これは、実際に書くためのアウトラインのようなものを求めるときにはっきりとわかります。 ブログ記事の概要を尋ねる場合、本や学術論文の概要を尋ねる場合とは大きく異なる結果が得られます。

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テキストを YouTube 動画のスクリプトに変換するよう ChatGPT に依頼すると、テレビ番組用のスクリプトを依頼した場合とはまったく異なる出力が得られます。

これらは単純な例ですが、ChatGPT はニュアンスのある文脈上の手がかりを拾うことができるので、何をしようとしているのかについてソフトウェアの手がかりを与える用語やキーワードを使用して、何をしたいのかを詳しく説明する習慣を身につけるとよいでしょう。それから取得します。

正しい情報がない

ChatGPT のような LLM には、処理するデータがたくさんありますが、知っていることや知っていることには明確な限界があります。 2021 年 9 月の ChatGPT の (現在の) トレーニング データの制限とは別に、それが把握できないことがいくつかあります。

特定の状況について知る必要がある事実を伝えたり、使用したいソースからテキストをコピーして貼り付けたりすることもできます. この新しい知識は、保存して情報を再紹介しない限り、今後のチャットでは保持されません。

警告: ChatGPT は、プロンプトを生成する目的で、あなたが何を伝えても「信じて」しまいます。 そのため、フィードする情報が目的に対して正確であることを確認する必要があります。

また、ChatGPT はでっちあげ、非論理的または不正確な情報を提供し、一般的に信頼できない情報源のように振る舞う可能性があることを忘れないでください!

会話を行ったり来たりする必要がある

チャット履歴全体を記憶し、それをコンテキストとして使用して後続のプロンプトを解釈する ChatGPT の機能は、その最も強力な機能の 1 つです。 また、応答に基づいて必要なものを繰り返すことができることも意味します。

プロンプトに対してより適切な応答を得ることを期待して [Regenerate Response] ボタンを押すだけでなく、スレッドで既に起こったことに基づいて新しいプロンプトを出すことができます。 次に、フォローアップ プロンプトの例をいくつか示します。

• 「それはいいが、もう少し堅苦しいものにしないでくれ。」
• 「いえ、実は二人称でやりたかったんです」
• 「箇条書きをアルファベット順に並べる/」

実際、ChatGPT の出力は、言語として表現できるほぼすべての方法で変更および変換できます。そのため、他の人と共同作業しているかのように、時間をかけてソフトウェアを行ったり来たりしてください。出力を正確に必要なものに絞り込みます。