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

にゃんたのAI実践チャンネル

9 Apr 202415:09

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

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📖 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。

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🧠 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。

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🔍 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

クロードは、高精度な言語モデルを提供する企業です。この動画では、クロードが開発した言語モデルについて説明しており、特にclod3というモデルに焦点を当てています。クロードのモデルは、長文を扱う際に優れた性能を発揮するという特徴があります。

💡言語モデル

言語モデルとは、自然言語処理技術において、文章や単語の並びを生成するアルゴリズムです。この動画では、言語モデルの精度や入力できる文字数、そしてプロンプトの設計方法などについて詳細に説明しています。

💡プロンプト

プロンプトとは、言語モデルに対して与える入力テキストのことで、モデルがどのような出力を生成するかを決定する重要な要素です。この動画では、プロンプトの設計方法や、それに応じた出力の違いについて解説しています。

💡精度

精度とは、言語モデルが生成したテキストがどの程度正確であるかを示す指標です。この動画では、クロードの言語モデルが他のモデルよりも高精度であるという主張を紹介し、また精度を向上させる方法についても説明しています。

💡入力文字数

入力文字数とは、言語モデルに与える入力テキストの長さを指します。この動画では、クロードの言語モデルが比其他のモデルにより多くの文字数を入力できるという利点を挙げ、それがどのように役立つかを説明しています。

💡アンソロピック

アンソロピックは、クロードの言語モデルを開発している企業です。この動画では、アンソロピックが公開したブログ記事を参照しながら、言語モデルの使い方やテクニックについて説明しています。

💡AWS

AWSは、Amazonが提供するクラウドサービスのブランド名です。この動画では、AWSがクロードのモデルをサポートし、簡単に使えると説明しています。

💡GPT4

GPT4は、OpenAIが開発した言語モデルの一つで、高精度な自然言語処理能力を持っています。この動画では、クロードのモデルとGPT4の精度を比較し、どちらが優れているかについて言及しています。

💡引用元

引用元とは、言語モデルが生成する回答において、その回答の根拠となるテキストを指します。この動画では、プロンプトで引用元を明示することが、回答の精度を向上させる方法の一つと紹介されています。

💡回答例

回答例とは、言語モデルに与えるプロンプトの中に、既存の質問と回答のペアを含めることです。この動画では、回答例を含めることで言語モデルの回答精度を向上させるテクニックについて説明しています。

💡プロンプトの設計

プロンプトの設計とは、言語モデルに対して与えるプロンプトをどうやって作成するかを最適化することです。この動画では、プロンプトの設計方法が重要視され、特にクロードのモデルでは、特定の設計方法で精度を向上させることが説明されています。

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。