Claudeで長文プロンプトを入力する時のコツについて解説してみた
Summary
TLDRこの動画では、最近話題のクロード3という言語モデルについて解説しています。特に、長文を扱う際のプロンプトのテクニックに焦点を当て、アンソロピック社が公表した長文のプロンプトのコツを紹介します。実験結果に基づいて、関連する回答例を多く含め、引用元を提示させることで、クロードのモデルの精度を向上させることが分かります。また、クロード3の登場により、AWS上で簡単に使えるようになり、企業での主流的なサービスが期待されています。
Takeaways
- 📈 クロード3という新しい言語モデルが開発され、高い精度を持ち、多くの人からチャットGPTから乗り換える傾向がある。
- 💡 クロード3は、AWSというクラウドサービスを提供しているAmazonが開発しており、GoogleやMicrosoftのクラウドサービスよりも圧倒的に使われている。
- 🔍 クロード3のモデルは、入力できる文字数が多く、長文の処理に適しているが、入力文字数が増加すると回答の精度が下がる可能性がある。
- 📚 クロード3を使用する際のプロンプトの設計が重要で、アンソロピックが公表したブログ記事で、長文の文章に対するプロンプトのコツが解説されている。
- 📈 実験によると、クロード3で長文を扱う際には、モデルに引用箇所を提示させることと回答例を含めることがポイントであることが分かった。
- 🔖 クロード3のモデルでは、入力文章の位置に依存し、最初の情報をよりうまく抽出できるが、最後の情報を扱うのが得意である。
- 📊 クロード3の精度は、回答例を含めることで向上し、引用元を提示させることでさらに精度が向上することが実験で確認された。
- 🚀 クロード3のハイグレードなモデルであるクロドオーパスは、OpenAIのGPT4よりも精度が高いとされています。
- 📝 クロード3を使用する際は、関係ない回答例は不要であり、関係する回答例を多く含める方が精度が上がる。
- 🌟 クロード3のプロンプト設計のテクニックは、チェインオブソートやウォーミングアップなどがあり、今後紹介されるかもしれない。
- 🎁 最近、公式がクロード3とGPT-4のプロンプトに関するまとめを無料で提供しており、興味のある方は概要欄から登録することができる。
Q & A
最近話題のclod3は何ですか?
-clod3は、非常に高精度な言語モデルで、OpenAIのチャットGPTから乗り換える人も多いとされています。
clod3の開発企業は何ですか?
-clod3は、アンソロピックという会社が開発しています。
Amazonがclod3開発にどのような投資を決意しましたか?
-Amazonは、アンソロピックに約4200円の投資を決定しました。
clod3のモデルとGPT-4の比較にどのような特徴がありますか?
-clod3のモデルは、GPT-4よりも精度が高いとされています。また、入力できる文字数がGPT-4の約20万文字に対してさらに多くなることが挙げられます。
長文を扱う際のプロンプト設計のポイントは何ですか?
-長文を扱う際のプロンプト設計のポイントとしては、模型に引用箇所を提示させることと、回答例を含めることが重要です。
プロンプトに回答例を含めるとどのような効果がありますか?
-プロンプトに回答例を含めると、模型の回答の精度が向上することがあります。
引用元を提示させるプロンプト技術にはどのような効果がありますか?
-引用元を提示させるプロンプト技術は、回答の精度を向上させるだけでなく、ハルシネーションの対策にもなります。
clod3模型の性能が高いとどういうことですか?
-clod3模型の性能が高いということは、持っている知識が非常に豊富であり、プロンプトの影響を確認するのが難しくなるということです。
clod3模型の高速性について教えてください。
-clod3模型は高速であり、迅速な応答ができるという特徴があります。
clod3模型にはビジョン機能があるとされていますが、どのようなものですか?
-ビジョン機能は、画像やビジュアルコンテンツを理解し、それに関連する情報を処理する能力を指します。clod3模型はこの機能を持っており、画像に関する質問や処理が可能です。
clod3模型を実際に使ってみた感想はいかがでしたか?
-clod3模型を使用した実験では、関連する回答例を多く含めた場合や引用元を提示させた場合、精度が向上したことが分かりました。
clod3模型の今後の展望について教えてください。
-clod3模型は今後、様々な企業で使用され、クロードを使ったサービスが主流になる可能性があるとされています。
Outlines
📖 クロードのモデルと長文の扱い
この段落では、クロードのモデルと長文を扱う際のコツについて説明されています。最近、高精度な言語モデルであるclod3が開発され、多くの人がチャットGPTから乗り換えている様子が描かれています。また、Amazonがclod3を開発しているアンソロピック会社への投資や、クロードのモデルがAWS上で簡単に使えることから、企業での主流化が期待されています。クロードのモデルの特徴として、入力できる文字数が多ることが挙げられ、これにより、本1冊を読み込ませたり、プロジェクトのコードを全体で解説することができるという活用法が紹介されています。
🧠 実験結果とプロンプトの設計
この段落では、クロードのモデルを使って長文を入力する際のプロンプトの設計方法と、それによって精度がどのように変わるかについての実験結果が解説されています。実験では、外部の文章を用意し、その文章に関連する質問文を言語モデルに入力する際に、どのようなプロンプトを与えるかで精度が変わることを検証しています。また、文章をセクションごとに分割し、各セクションに対して関連する問題を生成する手法が提案されています。プロンプトの例として、回答例を含めることで精度が向上することが述べられ、さらに引用元を提示させることで精度が向上するというテクニックも紹介されています。
🔍 クロードのテクニックと今後の展望
最後の段落では、クロードのモデルを使用する際のテクニックと、今後の展望について話されています。関係ない回答例は不要になり、関係する回答例をたくさん含めた方が良さそうという結果が示されています。また、引用元を提示させることで精度が上がることが強調されています。この手法は、ハルシネーションの対策にもなることが期待されています。最後に、公式ライン始めてclod3とGPT-4のプロンプトに関するまとめを無料でプレゼントしていることが紹介され、視聴者が概要欄から登録を促されています。
Mindmap
Keywords
💡クロード
💡言語モデル
💡プロンプト
💡精度
💡入力文字数
💡アンソロピック
💡AWS
💡GPT4
💡引用元
💡回答例
💡プロンプトの設計
Highlights
クロード3という新しい言語モデルが開発され、高い精度を持ち、多くの人からチャットGPTから乗り換えるよう勧められている。
Amazonがクロード3を開発しているアンソロピック会社に約4200円の投資を決定し、この投資額が圧倒的に大きいことを示している。
AWSというクラウドサービスがGoogleやMicrosoftのサービスよりも圧倒的に使われている状況が示されている。
クロードのモデルは、入力できる文字数が多いという特徴があり、長文の処理に適していると述べられている。
输入文字数が増えると、回答の精度が下がる傾向にあることが述べられている。
アンソロピック会社が公開しているブログ記事で、長文の入力時にプロンプトのコツを解説していることが紹介されている。
クロードのモデルは、元々チャットGPTを開発していたOpenAIのチームによって開発された言語モデルであることが明らかになっている。
クロード3のモデルは、OpenAIのGPT4よりも精度が高いとされています。
最近のNSの評価では、クロード3の精度が当初よりも下がっているという意見があるが、個人的な経験では特にその感じはしないと述べられている。
クロードのモデルは、約20万文字入力が可能とされ、本1冊を読み込ませたり、プロジェクトのコードを全体で読み込ませて解説することができると説明されている。
YouTubeの字幕ファイルを直接プロンプトに入れて、ノートの記事をうまく書く方法に挑戦している経験があると紹介されている。
プロンプトの設計によって、目次を生成したり、記事の中でどこにどのような画像を挿入すると分かりやすいかなどの提案をしてくれるようになっていると説明されている。
クロードで長文を扱う時に大事なポイントとして、モデルに引用箇所を提示させることと回答例を含めることが挙げられている。
実験によると、回答例を含めることで、クロードのモデルの精度が向上することが示されている。
クロードのモデルでは、引用元を提示させてから回答を生成させることが、精度を向上させる効果があると述べられている。
クロード3のモデルは、性能が高く、持っている知識が非常に豊富であるため、プロンプトの影響が難しくなる可能性があると説明されている。
クロード2のモデルでも、回答例を含めることで精度が向上することが期待されている。
クロードのモデルでは、文章の最後の情報の取り扱いが得意であり、関連する回答例を多く含める方が良さそうであると述べられている。
クロードのモデルを使用する際、関係ない回答例は不要であり、関係する回答例を多く含め、引用元を提示させることで精度が上がることが明らかになっている。
クロードのモデルにおけるプロンプトのテクニックとして、引用元提示という手法が使いやすく、精度向上にも繋がると紹介されている。
クロードのモデルのページでは、引用元を提示させて回答を生成するプロセスが示されており、この方法が有用であることが述べられている。
クロード3のモデルについてのブログ記事内容が提示され、このモデルが今年3月に出たことや、学習期間の後に出たことを示している。
クロード3のモデルの特徴として、ハイクオーパス、高速性、ビジョン機能があることが述べられており、これらの特徴が重要であることが強調されている。
クロードのモデルを使用する際、誤った情報を伝えたくないという意向が示され、参照情報を何度も読み返すことが重要であることが述べられている。
Transcripts
え関連文章がえ最初の方にあるやつよりも
え最後の方にあった方がクロードのモデル
はえ利用しやすいとプロンプトとしては
こんな感じで入力してみ
ますはい皆さんこんにちはジントです本日
はクロードで長文を扱う時のコツという
テーマで話していこうと思います最近
clod3というめちゃくちゃ精度が高い
言語モデルが出たのでチャットGPTから
乗り換えたよって人も多いと思うんです
けどもえ皆さんはどうしてますか私は一応
情報発信してるので両方とも課金して使っ
てるんですけどもclod3が出てから
チットGPTを使う回数ってのは目に見え
て減ったなという風な感じがしますで最近
ではAmazonがclod3を開発して
いるアンソロピックという会社に約
4200円の投資を決めたという風な
ニュースも出てました4200円って
ちょっと桁違いだなってな感じがしますよ
ねでAmazonはAWSっていう
クラウドサービスを提供していますでこの
AWSってのはえGoogleとか
Microsoftが提供している
クラウドサービスよりも圧倒的に使われ
てるものいますでこのクロウドのモデルも
このAWS上で簡単に使えるので今後
いろんな企業でえクロードを使ったサービ
スっていうのが主流になってくるかもしれ
ませんでそんなクロドのモデルなんですが
え特徴としては入力できる文字数が多いと
いうのがあげられますただえ普段から長文
を入れて原語モデル使ってるという人
分かると思うんですけども入力文字数が
多くなってくると回答の精度が下がっ
ちゃうんですよねそこで今回はえクロード
を開発しているアンソロピックという会社
が公表している長文の文章を入れる時のえ
プロンプトのコツについて解説していき
ますよく長い文章を入れて原語モデル使う
なって人は是非見ていってもらえばと思い
ますそれでは早速やっていき
ましょうえ最初にえ今回紹介するクロドの
モデルなんですけどもえあんまり知らない
よって人も多いかもしれませんクロドの
モデルはえ元々チャットGPTを開発し
てるオープAIで働いてた人たちが開発し
た言語モデルになっていますでこの
チャンネル見てる人は生生に関してかなり
関心が高いと思うので知ってるという人
多いと思うんですが世間一般ではまだまだ
チャットGPTも使ったことないという人
が多いと思うのでクロードドって何だって
感じかもしれないですね今日初めて聞いた
という人は是非使ってみてもらいたいん
ですけどもクーはえバージョンがあってえ
最近clod3というモデルが登場しまし
たCL3の中でもえさらにグレードがあっ
て1番ハイグレードなえクロドオーパスと
いうモデルがOpenAIのGPT4より
も精度が高いということで盛り上がってい
ますえただ最近NSを見てるとclod3
の精度がえ当初よりも下がってるんじゃ
ないかという風な話があったりします皆
さんは使ってて精度下がってるなってな
感じがありますか私は特にそんな感じし
ないんですけども大量にアクセスされてる
と思うのでもしかしたら中で何かしてる
可能性もあるかもしれませんでそんな
クロドのモデルなんですけどもオAIの
GPT4と比較してえ精度が高いという
こと以外にもえ入力できる文字数が多いと
いう特徴が上げられますでOpenAIの
GPT4が約13万文字入力できるのに
対してクロードのモデルに関してはえなん
と約20万文字入力することができます約
20万文字っていう風に言われてもま正直
ここまで来るとまあんまりピンとこない
ですよねで長文を入力できるよになるとま
例えば本1冊をまるまる読み込ませてその
本の内容をまとめさせたりとかそういった
こともできそうですしプログラムをやっ
てる人だったらプロジェクトのコードを
全部読み込ませて細かく解説させたりとか
そういったこともできるので使い道は結構
あるのかなという風に思いますで最近私は
えYouTubeの字幕ファイルなどをえ
直接プロンプトに入れていかにノートの
記事をうまく書けるのかというのに挑戦し
ていますこれはえ前回の動画をえノートの
記事にまとめたものなんですけども結構
いい感じにできたなっていう風に思います
でここら辺もえ自分で色々工夫して
プロンプト設計してると目次を生成して
くれたりとか記事の中でえどこにどんな
画像を挿入すると分かりやすいかとかそう
いったところまで提案してくれるように
なったので結構プロンプトで変わるなって
いう風な感じがしていますもう少し
使い込んでプロンプトのテクニックを極め
てきたら動画の方で解説していきたいと
思いますはい少し長くなったんですけども
え本題のクロドで長文を扱う時の
テクニックになりますでこれはクロードを
開発しているアンソロピックという会社が
公表しているブログ記事でまとめられてい
ますこの記事ではえ長文の文章に対してえ
どういったプロポを与えるとえ精度が
上がるのかというのをかなり厳密に評価し
ていてえその結果をまとめてくれています
そちらの実験内容と結果について誰でも
分かるように解説していきます
はいまずえ結論を言うとえクロードで長文
を扱う時に大事なポイントとしては2つ
あって1つがモデルに引用箇所を提示さ
せるということともう1つがえ回答例を
含めるというところがポイントになってき
ますでどういう実験をやってこの結論を
出したのかというところなんですけども
実験では外部の文章を用意してえその文章
に関連する質問文を一緒に言語モデルに
入力する時にどういう風なプロンプトを
入れてあげればえ質問の回答制度が上がる
のかというのが実験されていました
ちょっと分かりにくいと思うんですけども
え例えば会社の就業規則みたいなのがあっ
てその就業規則に関連した質問をえ言語
モデルに行いたいというケースを考えます
と就業規則に関連した質問ってのは例えば
この会社の残業時間は何時間まで許容され
てますかとかえ育休は取れますかとかま
そういった質問ですねでそういった時に
クロードのモデルではたくさんの文章を
入れることができるので修業規則ままと
質問文を一緒に言語モデルに入れるという
ことができますその時にえ修業規則と質問
文以外にまどういう風なプロンプトを入れ
てあげればその質問文に対する回答制度が
上がるのかというのを見ているというわけ
ですねで実験ではえプロンプトの設計だけ
じゃなくて使用する文章の位置によっても
制度が変わるのかというのが検証されてい
ましたでこれも少し難しいんですけども
こんな感じでえ入力する文章をまず
セクションごとに分割しますその後え各
セクションごとにえ関連する問題というの
を生成させていますなのでこの場合だっ
たらえ3つのセクションに分割されてるの
でそれぞれのセクションに対してえこの
セクションの情報を元に回答できるような
問題文を生成させていますで次にえこの
セクションをえランダムな順番に並び替え
ますでその後にえ1つの文章として結合し
て質問文と一緒にモデルに入力しますで何
やってんだこれっていう人もたくさんいる
と思うんですけどもやりたいこととしては
えまま文章を入れる時に回答するための
関連文書の位置によって制度が変わるのか
というのを検証しています例えばこの関連
文書のえ最初の方の情報に関してはすごく
うまく抽出できるけどえ最後の方の
セクションに関してはうまく抽出できない
んじゃないかとかそういったものを検証
するためにランダムな順番で並び替えて
制度を検証していますはいここまでがえ
実験の設定になっていますでちょっと
難しかったと思うんですけどもここからは
単純でいろんなプロンプトを与えて制度を
確かめていますで検証しているプロンプト
に関してはまずはそのままということで
これは普通に質問した場合ですねこれ単純
にえ文章ままと問題文を一緒に入れた場合
ですで次にえ回答例を入れた場合になり
ますでこれ何なのかということなんです
けども言語モデルの性質として回答例を
上げると精度が上がるという話があります
でこちらはOpenAの公式のブログで
公表されてるプロンプトテクニックの1つ
なんですけどもこんな感じでですね英語で
ちょっと難しいんですけどプロンプトの中
にえ問題文とえ回答の例を入れてあげるん
ですねで最後に本当に聞きたい問題文と
いうのを入入れてあげると回答の精度が
上がるという話がありますまイメージ的に
は何かの問題をいきなり解かせるんじゃ
なくて質問と回答例を何個か入れてあげて
ウォーミングアップさせた後に最後に質問
するとえそういったイメージになりますで
それが2番目の回答例を入れた場合になり
ますそして3番目がえ関係ない回答例を
入れた場合になりますこの2番目の回答例
ってのはえ入力する文章に関連した質問文
と回答例を入れてあげるんですけどもえ3
番目に関しては入力する文章と関係ない
トピックに関する質問と回答例を入れて
あげるということになりますで最後がえ
回答の引用元を出力させるというものに
なっていますでこれ単純にえ言語モデルに
回答を生成させる前に必ずえどの箇所を
引用してその回答を生成してるのかという
のを提示させるというやり方になってい
ますでちょっとこれは難しいと思うので
後ほど実演してみたいと思いますで実験は
これらなプロンプトで検証していてあとは
モデルなんですけどもえ最新のクウ3では
なくてクロウドインスタンスという少し前
のモデルで評価した結果になっていますで
性能が高いモデルだと元々持ってる知識が
すごく多いのでプロンプトの影響を見る
ことが難しくなってくるというところで
やや性能が低いモデルを使用してるよう
ですはいで実験経過がこちらになってい
ますで少し見にくくて申し訳ないんです
けども数字がスコアになっていてえ高い
ほど性能が良いということを表しています
でまず1番上のえベースというのがえその
ままプロンプトを入れた場合になってい
ますで列方向のえビギニングとミドルと
エンドというのがそれぞれ入力した文章の
どこの位置にえ回答を生成するための関連
文章があるのかというのを表していますな
ので例えばえこちら見てみるとビギニング
のスコアよりもえミドルのスコアが高く
なっててエンドが1番高いというものに
なっていますねなのでえ関連文章がえ最初
の方にあるやつよりもえ最後の方にあった
方がクロードのモデルはえ利用しやすいと
いうのが分かりますで続いての行でえ
プラススクラッチパットと書かれてんです
けどもこれはえ引用情報を3をさせて回答
を生成した場合の結果になっていますで
これ見るとえビギニングとミドルでですね
精度が向上してるとえエンドは変わって
ないんですけども全体的に精度が良くなっ
ていますなのでえ普通に回答させるよりも
引用元を提示させてから回答を生成させた
方が良いということになります続いてえ
ノンガブexampというのがあるんです
けどもこれはえ関係ないトピックの回答例
をプロンプトに入れた時の制度になってい
ますでこれ見るとえ0.67え0.7と
ベースのスカーとほとんど変わってないか
少し落ちてるというのが分かりますなので
えプロンプトにえ入力する文章と関係ない
回答例を入れたとしても精度が良くなら
ないというのが実験から分かりますはい
続いてexampleというのが入力する
文章にえ関連する回答例を含めた場合の
結果になっていてそれぞれ2個含めた場合
とえ5個含めた場合でスクラッチパッドっ
ていうのが引用元を提示させた場合の結果
になっていますこれを見るとえGO
exampleプえスクラッチPadの
制度が1番高くなってるというのが分かり
ますつまりえ入力する文章と関連する回答
例はえたくさん入れた方が精度が上がると
さらに引用元を提示させることで精度が
向上するというのが分かりますはいで上の
方がえクロードインスタンス1.2という
モデルなんですけどもクロド2でも実験が
行われていますでクロド2の場合はま十分
優秀なモデルなのでベースのスコアが
かなり高いんですけどもそれでも回答例5
個とえ引用元を提示させることで精度が
向上してるというのが分かりますでクロド
3のモデルに関してもクロド2の延長線上
にあるので同じようにえ回答例と引用元を
提示させるというテクニックで回答の精度
が上がるんじゃないかなってのが期待
できるかと思いますはいでここまでを
まとめるとクロードで長文を扱う時はえ
関係ない回答例は不要になりますと一方
関係する回答例ってのはたくさん入れた方
が良さそうとそしてえ引用元を提示させる
とえ精度が上がりそうですとで最後がえ
文章の最後の情報の取り扱いが得意である
というのが言えるかと思いますはい
ちょっと複雑だったんですけどもえどう
でしょうかま関係する回答例を入れ
るってのは分かるんですけども毎回それを
考えるってのは結構面倒くさいかもしれ
ませんただ引用元を提示させるというのに
関してはプロンプトに単純にえそういう風
に指示するだけなので個人的には結構お
勧めでえ私も使っていますでこれはえ精度
が上がるっていう話も関連するんですけど
もハルシネーションの対策にもなるよと
いう風にも言われていますでちょっと
どんな感じなのって人もいると思うので
簡単ににやってみたいと思い
ますはいこちらがえクロードのモデルの
ページになっています今回え引用元を提示
させて回答させるとどんな感じかという
ところなんですけどもこちらのえclod
3のモデルが出た時のえブログの記事の
内容をまとめてもらいたいと思いますはい
まずこちらですねコピーしてこんな感じで
チャット欄に貼り付けますはいそれでえ
プロンプトとしてはこんな感じでまこれは
アスロピックのブログ記事ですとAI情報
発信者として理解しなくとならない情報を
モラ的に理解したいですとで体型的に
まとめてくださいとまとめる際はえどこを
引用して回答を生成してるのかえ引用元
必ず提示してから回答を生成してください
とえそういった文章を追加しますえこれで
入力してみ
ますはいそうするとこんな感じで回答を
生成してくれましたでCL3のモデルはえ
今年の3月に出てるのでこの言語モデルの
学習期間のえ後に出ていますなのでえ3の
モデルの詳細に関しては学習してないので
この与えた文章の情報を参照して回答を
生成していますまず最初にえモデル
ファミリーの概要ということでハイク
ソネットオーパスがありますよってのがえ
まとめられていますでその時にえちゃんと
ですねどこを参照してるのかというのを
提示してくれますはい下の方見てくとま
高い知性ってことでオーパスは精度が高い
ですよとかあとはクド3のモデルは高速
ですよとかえビジョン機能がありますよと
かですねそれぞれモデルのポイントとして
伝えるべき情報をま止めてくれていますで
情報発信してるので間違った情報は可能な
限り伝えたくないなってことで参照情報は
何回も読み返したりするんですけどもこう
いう風に引用元を提示させてあげればま
例えばですねここが気になるなって時は
これコピーしてここでですねえ検索して
あげればこんな感じで引用元が分かるので
この周辺を詳しく読むとかえそういう風に
して私は使っていますで特にポイントとし
てはえ先に引用元を提示させなきゃいけ
ないというとこになるかと思いますで
プロンプのテクニックは他にもあるんです
けどもえ大事なのは言語モデルがえすでに
ある文章を入力として受け取るという
ところになるので先に引用情報を生成させ
てからこの回答を生成させる時に引用情報
が入力として使われるのでより精度が
上がるという風に考えられますなので引用
元がこの回答の後に来てしまっても
あんまり意味ないんじゃないかなという風
に思いますでここら辺の考え方はチェイン
オブソートとかいろんなテクニックがあり
ますので今後機会があったら紹介していき
たいと思いますはい引用元提示する
テクニックですね簡単に使えるので皆さん
も興味があったら使ってみてください他に
ももっとこんなやり方あるよとか感想とか
もあったら是非教えてもらえると
ありがたいですはい最後になりましたがえ
最近公式ライン始めてclod3とGPT
4のプロンプトに関するまとめを無料で
プレゼントしてるので是非概要欄から友達
登録の方お願いしますプロンプトっていう
風に入力してもらうとプレゼントが送ら
れるようになっていますはい以上で本日の
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良かったなって人は高評価コメント
チャンネル登録の方よろしくお願いします
ユミもやってますので概要欄から見てみて
くださいえそれではまた次回のおましバイ
[音楽]
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