さらに賢くなる!Claude3におけるプロンプト術を解説してみた
Summary
TLDRこの動画では、新登場の言語モデルclod3について解説されています。clod3はGPT4よりも高精度であり、SNSで注目されています。clod3を使いこなすためには、特定のプロンプト技術が必要であり、その中でも特に学習データの形式が重要です。clod3では、xmlタグを使用してプロンプトを作成することが推奨されており、これにより文脈を理解し、より正確なアウトプットを生成することができます。また、参照する長文をプロンプトの最後に記述し、注意深く読ませることで、回答の精度を高めることができます。
Takeaways
- 📚 clod3は新しい言語モデルで、SNSで注目を集めている。
- 🔍 性能比較では、clod3はGPT4よりも性能が高いと感じられる。
- 🚀 clod3のプロンプト術について話すことで、より精度の高い応答を得られる可能性がある。
- 📝 プロンプトは、言語モデルに与える入力テキストであり、次のような文章を生成する。
- 🎯 clod3では、プロンプトのテクニックに基づいて最適な応答を生成する。
- 📌 言語化の方法論は、指示を正しく伝えられるようにするテクニックであり、ペルソナ設定や具体的な手順を示すことが重要。
- 📑 学習データの形式が、言語モデルの性能に影響を与える。clod3では、xmlタグを使用してプロンプトを作成することが推奨されている。
- 🔖 xmlタグを使用することで、クロードは文脈を理解し、より正確なアウトプットを生成することができる。
- 📈 参照させる文章を先にして、質問や指示を後に記述することで、応答の精度が向上する。
- 🔍 学習データの形式の特徴として、clod3ではxmlタグが使用されており、これにより言語モデルは文脈をよく理解することができる。
- 📊 clod3の使用を検討する際は、公式ドキュメントを読むことが重要であり、プロンプトの適切な使用方法を理解することで、言語モデルの性能を最大限に引き出すことができる。
Q & A
clod3は何のモデルですか?
-clod3は、言語モデルの1つで、SNSで話題になっている最新の技術です。
clod3の性能はGPT4と比較してどうですか?
-clod3はGPT4よりも性能が高いと感じられるようです。実際、オーパという最上位のモデルを使用した際に、GPT4よりも優れた結果を得られる可能性があるとされています。
clod3のプロンプト技術とは何ですか?
-プロンプト技術とは、言語モデルに入力する文章をどのように提示するかのテクニックです。clod3では、特定のプロンプトを入力することで、より正確な応答を得ることができます。
clod3の学習データにはどのような特徴があるのですか?
-clod3の学習データには、XMLタグが使用されているという特徴があります。これにより、文脈をより正確に理解し、応答の精度を向上させることができます。
プロンプトにペルソナを設定することとは何ですか?
-ペルソナを設定することは、プロンプトに特定の視点やスタイルを与えることで、言語モデルがどのような回答を生成するかを指導するテクニックです。
clod3で使用されるXMLタグの目的は何ですか?
-XMLタグは、学習データの文脈を明確に示すために使用されます。これにより、clod3はより正確なアウトプットを生成することができます。
長文を参照させる場合、どのようなコツがありますか?
-長文を参照させる場合、プロンプトや質問を細かく分割し、最後に記述することで、応答の精度が向上します。また、ドキュメントを先に入力して、質問や指示を後に行うことも重要です。
clod3のモデルを使用する際、どのようなプロンプト技巧が有効ですか?
-clod3のモデルでは、XMLタグを使用してプロンプトを作成し、参照するドキュメントを先に記述することで、より正確な応答を得ることができます。また、注意深く読ませることも推奨されています。
clod3の学習データの形式はどのように決まっていますか?
-clod3の学習データの形式は、開発している会社によって異なります。clod3の場合、独自の会話例を作成して学習させていると考えられます。
clod3のドキュメントでは、どのような点を押えておくことが重要ですか?
-clod3のドキュメントでは、学習データの形式が異なることを押えておくことが重要です。特に、XMLタグの使用方法や、長文の参照方法、プロンプトの記述順序などについて注意が必要です。
Outlines
🤖 クロード3のプロンプト術と学習データの特徴
この段落では、クロード3という言語モデルについて話し、特にプロンプト術と学習データの特徴に焦点を当てています。クロード3は、GPT4よりも性能が高いと感じられるモデルであり、SNSで注目されています。しかし、このモデルを使いこなすためには、特定のプロンプト技術を理解する必要があります。プロンプトは、モデルに入力する文章であり、適切なプロンプトを与えることで、より正確な応答を得ることができます。また、学習データの形式も重要で、クロード3ではXMLタグが使用されています。これは、文脈を理解し、正確なアウトプットを生成するのに役立ちます。
📚 言語化方法論と学習データの形式
この段落では、言語モデルを使用する際の言語化方法論と学習データの形式について説明しています。言語化方法論は、指示をどのように翻訳するかを決定するテクニックであり、例えばペルソナの設定や具体的な手順を示すことがあります。一方、学習データの形式は、モデルが学習するデータの構造を指し、クロード3ではXMLタグを使用して文章を囲むことで、より正確な結果を得ることができます。また、学習データは会社によって異なり、クロード3は独自の会話例を学習させています。
📝 プロンプト作成の推奨方法と注意点
この段落では、プロンプトを作成する際の推奨方法と注意点を述べています。プロンプトは、言語モデルに与える指示を入れるための文章であり、適切なプロンプトを作成することは、モデルの性能を最大限に引き出すために重要です。クロード3では、XMLタグを使用してプロンプトを作成することが推奨されており、ネストされたタグの使用には注意が必要です。また、長文を参照させる場合や、注意深く読ませることで、回答の精度を向上させることができます。これらのテクニックは、クロード3のモデルを使用する際に効果的であり、自動化やプログラムでの使用にも関連しています。
Mindmap
Keywords
💡clod3
💡プロンプト
💡xmlタグ
💡言語化の方法論
💡学習データの形式
💡ネスト
💡要約
💡参照
💡注意深く読ませる
💡GPT4
💡SNS
Highlights
clod3の学習データの特徴として、xmlタグが使用されていることが挙げられます。
clod3はGPT4よりも精度が高いという意見があります。
プロンプト術というテーマで話す予定です。
clod3の最上位のモデルであるオーパについても触れています。
clod3のプロンプト術が推奨されている方法があるようです。
言語モデルの性能を最大限に引き出すために、プロンプトのテクニックが重要です。
プロンプトは、入力する文章の次に続きそうな文章を生成する仕組みです。
言語化の方法論は、プロンプトをどのように伝えるかを決定します。
プロンプトにペルソナを設定するなどのテクニックがあります。
学習データの形式が、プロンプトの最適な方法を決めます。
言語モデルは大量のテキストデータを学習しています。
学習データには会話例が含まれ、モデルはそれらを理解しています。
xmlタグを使用することで、クロードは文脈を理解し、正確なアウトプットを生成します。
参照させる文章を先にして、質問や指示を後に記述することが推奨されています。
注意深く読ませることで、回答の精度が上がることが報告されています。
プロンプトの全体像を含めた紹介が行われています。
clod3の使い方や自動化についても今後の動画で解説する予定です。
動画が良いと感じる人には高評価やコメント、チャンネル登録を呼びかけています。
次回の動画でお会いするように呼びかけています。
Transcripts
でclod3の学習データの形式の特徴と
してxmlタグが使用されてるという点が
あげられます質問とか細かいプロンプトに
関してはえ最後に記述した方が圧倒的に
精度が高くなるようですはい皆さん
こんにちはニです本日はclod3の
プロンプト術というテーマで話していこう
と思いますえ先日えclod3という
モデルが登場してSNSがすごい
盛り上がってたんですがえ皆さん触ってみ
ましたかで私もえclod3の最上位の
モデルのオーパというモデルをえ何回か
使ってみたんですけども体感的にはえ
GPT4よりもえ性能がいいなという風な
感じがしますちなみに前回の動画ではオパ
PASSではなくてOPSと発音して
しまってたんですけどもパPASSは音楽
の分野で作品という意味を表すみたいで
詳しい視聴者さんがコメントで教えてくれ
ましたありがとうございますはいそんな
clow3ですがえGPT4よりも精度が
高いということであればえ今後チャット
GPTからclod3に乗り換えたいと
いう人が続出するかもしれませんで
ChatGPTの方はえgpdsとか
ウェブ検索とかえそういった機能があるん
ですけども普段から言語モデルをたくさん
使うという人にとってはやっぱりえ世界で
1番賢い言語モデルを使いたいという風に
なってくるかと思います少し前までは
オープAIをえ神のように伝ってたんです
けども性能がトップじゃないという風に
なってしまうと簡単にユーザーが離れて
しまうという風に考えるとまめちゃくちゃ
厳しい世界でなっていう風な感じがします
よねで皆さんの中にはすでにクロド3を
使い始めたという人もいると思うんです
けどもどういうプロンプトを入力してい
ますかえチャットGPTと同じでいい
でしょうという風に私も思ってたんです
けどもどうやら調べてみるとクロードの
モデルで推奨されているプロンプトという
のがあるみたいでしたでここら辺の
プロンプト知らないとえせっかく言語
モデルの性能はいいのにうまく使いこなせ
ないということになってしまいますで
クロードのドキュメント読めばいいんです
けども結構長いのでえ本日は私の方で読ん
でみて大事そうだなという風に思った
ポイントについてまとめていきます
クロードを使いこなしたいという人は是非
見ていってもらえればと思いますえそれで
は早速ていきましょう
はい最初にえそもそも最適なプロンプトが
あるって言ってるけどえ何を言ってるのか
分からないぞにゃんたという風に思った人
もいるかもしれません言語モデルの
サービスを使うとえこんな感じでえ
チャットができるかと思いますこの
チャットに入力する文章のことをえ
プロンプトという風に言いますプロンプ
トっていう風に言うとなんか難しくてすご
そうなんですけどもただの入力する文章の
ことを指しているというわけですねで言語
モデルはこのプロンプトとして入力した
文章の次に続きそうな文章というのを生成
していますなのでえ日本の人はどこで
すかっていう風に聞くとまこんな感じで
まるで人と喋ってるように回答してくれる
んですけどもこれはこの質問の文章の後に
続きそうな文章を生成するとまこんな感じ
の回答になるという風になってますそれ
だけの仕組みでこんなにちゃんと会話
できるというのはすごいですよねで入力
する文章を使ってえ言語モデルが次の文章
を予測してるというものになってるので
当然えどういう風に入力文章を与えるのか
というのはえとても大事になってきますで
ここら辺に関してはえ自分で触ってみてえ
まずは肌感覚を掴むというのがいいと思う
んですけども世界ではえ色々なプロンプト
の研究が行われていますえ過去の私の動画
の中でもえいろんな論文を読んで紹介して
ますので興味があったら見てみてください
プロンプトなんてほとんど知らんぞという
人がいたらおそらく少し勉強してもらえる
ともっと言語モデルを使いこなせるように
なるかと思います中にはですねチップを
上げますという風にプロンプトを入れると
え言語モデルの性能が上がるという話も
あったりして人間みたいで面白いものも
あったりし
ますはいでこれまではえチットGPTに
おけるプロンプトを紹介してきたんです
けどもえ本日はクロド3のプロンプトの話
になっています言語モデルによってなんで
プロンプト違うのとかチャットGPTと
同じでいいんじゃないのという風に思った
人も多いと思いますそもそもえプロンプト
のテクニックでえ精度を上げていこうと
いう風に考えた時にえ大事な観点としては
2つあるかと思いますえ1つ目がえ言語化
の方法論の話なのかえ2つ目がえ学習
データの形式の話なのかという観点になっ
ていますでちょっとよくわからないと思い
ますので1つ目から説明していきますで
まず1つ目のえ言語化の方法論という話な
んですけどもこれは人と
コミュニケーションを取る時にどういう風
にえ指示を言語化するとこちらの意図を
正しく伝えられるのかというものになって
います例えば言語モデルにえ
YouTubeの台本を書いてもらおうと
思った時にこんな感じでYouTubeの
台本を書いてという指示もできるかと思い
ますただこの指示っていうのはえ非常に
曖昧な指示になってますよねどういう視聴
者に向けてどういうコンセプトでえどれ
くらいの長さの台本を考えればいいのかと
かその他無数に不明な点があるかと思い
ますで自分が言語モデルだとしたらこう
いう指示をされたらえすごく困るかと思い
ますなのでえどういう風に言語化して
あげればユーザーの意図が伝わりやすく
なるのかという方法論としていろんな
テクニックがあります例えばえプロンプト
にはペルソナを設定しましょうということ
であなたはままの専門化ですという
プロンプトを入れてあげるとえどの観点
から文章を生成して欲しいのかが伝わり
やすくなったりとかとかあとは考える手順
を示してあげましょうとかえそういう話も
ありますでこういったものはえ言語化を
どういう風にすればより伝わりやすい文章
になるのかという話になってくるので基本
的にはえ性能が高い言語モデルならどの
モデルでも同じテクニックが使えると考え
られますなのでチットjptで有効な言語
化のテクニックに関してはえclod3で
も有効になりそうというわけですねでCL
3の公式ドキュメントを見てみると
プロンプトのテクニックが色々と書かれて
いますただ結構な部分はえチャットGPT
のプロンプトのテクニックと同じような
ことが書かれています例えばより具体的に
指示しましょうとか考える手順を与え
ましょうとかですねでここら辺は先ほども
あったように特にクロド3だからという話
ではないので大事ではあるんですけども
ここでは深入りしませんえ興味がある人は
過去にプロンプトの解説動画撮ってますの
でそちらを見ていただければと思います
はいそしてえプロンプトで制度を上げよう
とした時に大事になってくる観点の2つ目
として学習データの形式がどどうなってる
のかという点があげられますこれはえ言語
モデルが学習してるデータによって最適な
プロンプトが変わってきますよという意味
になりますでそもそも学習って何だという
ことなんですけども言語モデルがえ文章を
生成できてるのはネット上にある文章を
大量に入力してある文章の次に続く文章が
えどういうものかというのを学習している
からになりますえ例えばネット上にはえ
こんな感じで大量のテキストデータがあり
ますこういった文章をえ前から順番に次の
文章は何なのかというのを予測して間違え
たらモデルを改善するというのをひたすら
繰り返しています例えばOpenAIは非
えりっていう文章を入れた時に次の単語と
しては法人が正解なんですけども正しく
法人と予測できなかったらえモデルを更新
するとえそういったイメージですねそれを
ひたすら繰り返しているとモデルが言語の
構造を理解していろんな言葉を操れるよう
になるというわけですねはいこういった
感じで学習されてますということなんです
けどもそうすると次はえなんで質問したら
言語モデルは回答してくれるのかというの
は疑問ではないでしょうかこういうネット
上の文章の続きを予測してるだけだったら
何か質問したとしても適切に回答してくれ
なさそうですよねじゃあなんで会話してる
ようにチャットできるのかと言うとえ言語
モデルはネット上の文章だけじゃなくて
こういったえ会話文章の例というのも
たくさん学習してるからになりますま
つまりこういう質問が来たらえこういう風
に返答するよという文章をたくさん学習し
てるので何か質問が来た時に回答制して
くれるというわけですねただえこういった
会話文章の例というのはネット上に
たくさん落ちてるわけじゃないので普通は
言語モデルを作る時に自分たちでこういっ
た会話例をたくさん作って学習させると
考えられますつまり言語モデルを開発し
てる会社によって学習データの形式が
変わってくるということですねOpen
AIはオAIで独自の会話例を作って学習
させますしクロードを作ってるアンソロ
ピックも独自に会話例を作って学習させ
てると考えられますそしてその学習データ
の作り方に基づいてプロンプトも与えて
あげた方が当然モデルの精度としても
上がっていくと考えられますはいちょっと
コミ話になってしまって難しかったと思う
んですけどもえどうでしょうかまとめると
学習データの形式は会社によって変わる
ことがあるのでここら辺はえchodと
チャットGPTで違うところになってくる
ので押えておいた方が良いポイントという
ことになりますでclod3の学習データ
の形式の特徴としてxmlタグが使用され
てるという点があげられますえ皆さん
xmlタグって知ているでしょうかxml
タグっていうのはこんな感じでえ文章を
タグと呼ばれるものでえくってあげる形式
になっていますでこのタグっていうのはえ
山格好で記載されていてえこの文章の意味
を表すような名前をつけます必ず2つを
使うんですけども2つ目に関してはえ
こんな感じでスラッシュをつけて記述し
ます例えばこの文章だったらコンテキスト
と言われるタグで文章をくっています
こちらがえ公式ドキュメントになってるん
ですけどもここにも書いてあるようにえ
クロードはえxmlタグを持っている
プロンプトをよく知っていますとなぜかと
言うとえ学習の時にそういったプロンプト
を使われてるからという風に書かれてい
ますなのでえ指示とかえ例とかあとは
インプットデータとか与える時はxml
タグで囲ってあげるとクロードはよく文脈
を理解してより正確なアウトプットを生成
しますという風に書かれていますつまりえ
クロードを学習させる時のえ学習データの
形式がこういう風になってますよという
ことですね例えばえ文章を予約する場合と
いうのはえこんな感じで書くことができ
ますこの文章を分析して要約メモを作成し
てくださいということで要約して欲しい
文章をこちらのドキュメントという場所に
入れますでその文章はえこんな感じで
xmlタグで囲ってあげますで
インストラクションに関してはどういう風
に予約して欲しいのかということでえ
例えば中学生にも分かるようにとか5歳時
にも分かるようにとかそういった指示を
入れてあげますこれも同様に
インストラクションというxmlタグで
括ってあげます最後にexampleと
いうことで要約の仕方の例があればば
こちらに埋め込んであげるとそういう流れ
になりますはいこんな感じでxmlタグを
随所に使ってプロンプを作成するというの
が推奨されていますちょっと面倒くさい
なっていう風な感じがしますよねxml
タグはえネストする形で書くこともでき
ますまつまりこのxmlタグの中にま
さらにxmlタグを作って何か文章を記
するとかえそういったこともできるという
ことですただその場合はえ5個以上ネスト
してしまうと言語モデルの性能が低下する
可能性があるというところが書かれてい
ましたおそらくここら辺もえモデを学習
する時にあまりネストさせた文章は学習さ
せてないんだろうなというところが予想
できますはい続いてえ長文を参照させる時
のコツになりますえこれ例えばえ3万持ち
以上の長文を参照させて何か質問したいと
かえそういった場合になります例として
昔々あるところにというのでま桃太郎の話
があったとしますでこれに対してえおばあ
さんはどこに選択に行きましたかという
質問を行うケースを考えますでこの時にえ
クロードの全てのモデルはは参照させる
文章を先にして質問とか細かいプロンプト
に関してはえ最後に記述した方が圧倒的に
精度が高くなるようですつまりえ
プロンプトの最初に質問持ってくるんじゃ
なくて最後にプロンプトとか細かい指示を
持ってきましょうということになりますで
ブラウザでPDFとかアップロードする
場合は位置関係がえ自動で決まってくるの
で特に問題ないと思うんですけども
プログラムとかでクロードのモデルを使う
場合は注意が必要になってきますで公式
ドキュメントでもこの順番の話はかなり
強調されていてで長いドキュメントとか
何かしらえ背景情報を追加する場合って
いうのはそれらがプロンプトの1番上に
ある時に一しくパフォーマンスが良くなり
ますよという風に書かれていますでこれも
おそらくえクロードのモデルを作る時に
長文のドキュメントを先にしてえ質問を後
にするとそういうデータを作って学習し
てるからだと思われますでこれも知ら
なかったら普通に最初にいろんな指示を
書いて最後に参照文章をペタって貼って
しまいそうですよねノーティスブリー
ベターということでま全然制度が違う
らしいのででここら辺は検証してみても
面白いかもしれませんはいそしてもう1つ
注意深く読ませるというのが推奨されてい
ましたでこれはこんな感じでえプロンプト
の最初の方にえ下の参照できる
ドキュメントがありますとその後文章を
よく読んで質問に答えてくださいという
一文を付け足すといいという話でしたで
こういう風にするとえその後埋め込む文章
を注意深く確認してえ質問に答えてくれる
ので回答の精度が上がるという話でしたで
ここら辺はもしかしたらえチャットGPT
でも同じかもしれないんですけどもただ
この一分を追加するだけだったら結構簡単
にできると思うのですぐに使えそうな
テクニックな気がしますはいでここまでを
まとめると言語化の方法論に関してはえ
チャットGPTと大体同じなのでそのまま
テクニックを流用できそうです例えば
ペルソナな設定とかえ具体的な手順を示す
とかえそういったテクニックですねその他
学習データの形式に依存してる部分に関し
てはクロード独自の方法を抑えておく必要
があるかと思いますで主要なところだと
xmlタグをつつけるというところだっ
たりとかで追加のドキュメントを読み込ま
せる時はえドキュメントを先に入れて質問
とか指示は最後に入れるとそしてえ注意
深く読ませるという風に文章を入れておく
ことでえ回答の精度が上がるという話でし
たはい色々とプロンプトの全体像を含めて
紹介してきたんですけどもえどうだった
でしょうか結構クウ3のプロンプトって癖
があって特にxmlタグの部分に関しては
プログラミングとかで自動化したくなり
ますよねで今後動画の中でもAPAの使い
方とかも含めて解説していきたいと思い
ますはい以上で本日の動画終了したと思い
ますえこの動画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
願いしますえゆ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
動画でお会いしましょうバイ
[音楽]
バイ
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