【ChatGPT】使えるプロンプトを共有しよう！

AIに与える指示をプロンプトと呼ぶそうです。ChatGPTを上手に使いこなすために、上手い指示の与え方を皆で共有しましょう！

いくつか分かっていること

１．「知識」ではなく「意見」を求める。
　→ChatGPTは、そのアルゴリズムから、学習元データが正しい情報でも最終的な出力で正しい情報が得られるとは限りません。
　　そのため、「知識」を求める場合は従来の検索を使用し、有用な「意見」を求めるように使うのが良いです。

２．「質問」ではなく「指示」をする。
　→「〜は？」というような形で聞くのではなく、「〜を計算してください。」「〜を作成してください」という形で聞いた方が望む回答が得られる場合が多いです。

私はシステム開発の仕事をしており、バージョンアップの際にお客様に新機能を説明する文書の校正（客観的に見て分かりづらい点は無いか？）を求められました。その際、以下のようにChatGPTに質問したのが有用でした。

『あなたは○○で✕✕のために使用されるシステム開発をしています。今回のバージョンアップについて、以下の内容で文書を作成します。
この文書を見たお客様から来ると想定される質問の内容を、出来るだけ具体的に記載してください（以下文書の内容をコピー）』

返ってきた１０の結果のうち、２、３は有用な指摘をしており、それを元に回答を作成しました。

得意なんのは万人の使う文章の構築
苦手なのは正確性の求められる調査
ただ、どっちにしても日本語は苦手

後輩の代わりに使うのに丁度いいぐらいのツールだから、性格を把握してちゃんとした命令を出さない限りまともに動かない
ただ、適切な指示ができたときのパフォーマンスは後輩とはダンチ

メカニズムがこんなとこで理解できると思ってるのか？
しりたきゃ関連論文ぐらい読め。今なら読むべき論文は大量に紹介されてる

ChatGPTに聞いて良いのか分からんが聞いてみた
>GPTモデルは、自然言語処理タスクに特に適しているニューラルネットワーク
>の一種であるTransformerアーキテクチャに基づいています。このモデルは、
>言語モデリングの目的である、前の単語から一連の単語の次の単語を予測する
>ことを目的として、大規模なテキストデータのコーパスで事前に訓練されます。
これが事実だとすると意味の理解には至っていない
字面のみからそれらいしい字面を生成しているに過ぎないのかな?

小説書かせても続きを書けっていうと全然繋がってないからめちゃくちゃになるんだよな
ちょっと前に指示したことも忘れるし
上手くやる方法あったら教えて

ありがとうございます！
どんな質問でもお手伝いできるよう努力します
どうぞ何でも聞いてください

最初に「これから尋ねることを答えて下さい
答えがどのくらい確からしいかを0（不確か）から100（確か）として評定して下さい」
と書いて質問すると確信度とともに返答する
ただしその返答の確信度をどのくらい信用してよいのか？
という疑問が残る

使えるプロンプトなんてAIに聞けばいいやん
アホなの？

しつこく聞けば最後まで出してくれるぞ
いつかは課金したい

ヒトは言語レベルのもう一個メタなレベルに
意味を表現したモデルがあるよね

人間が理解していることを
コンピュータは記憶容量と計算能力でシミュレートしてるだけ
理解と計算は違う

ChatGPTに間違い指摘したら、「あっ本当だっ、確かにそこが間違っている」と自己回答を即時に訂正出来るようになってる段階で
理解してるのと同じだよ。

多くの意見から答えだすだけだったら、間違いをしてきしても
「大きのデータから導きだした答えはこう」としか言わん。

プログラムなんかgithubに正しく動く「正しい答え」がたくさん書いてある
だからそれをコピーすれば動くものが出来る
ChatGPTがプログラムに強い理由は正しい答えがたくさんあるから

ChatGPTはこういう間違いを冒すから理解などしていない、というような言説はあまりにも「理解」や「知能」に対してあまりにもナイーブな態度で無思考だと思うけどな。
まずは要素分解して、このような条件を満たしていたら理解だ、という点を考えるべきだろう。

人間の学習量が少なくて済むのは、脳がある程度学習した状態で生まれてくるからというのもあると思うけど、
人間はホルマリン漬けの脳に言語的刺激だけ与えられて学習する状態じゃないってのもデカいと思うな。
赤ちゃんは言語的理解の前に物理的理解があると思う。

ロジックや数学が弱い人には分からないのかも知れないが、基礎的なロジックは
沢山の勉強によって獲得するものではなく、幼少期の僅かな経験によって、
自分の中から生み出されてくるものだ。
例えば、全く学校に行ったことがない人でも、じゃんけんのルールは言われれば
すぐ理解できる。
ところがChatGPTは理解できない。

ホントだ。じゃんけんを理解できない

q.
山は川に勝ち、川は海に勝ち、海は山に勝つ。こういうものがあったとします。私が山といったらあなたは何を出しますか？

a.
このような言葉遊びを「三すくみ」と呼びますね。おっしゃる通り、山は川に勝ち、川は海に勝ち、海は山に勝つという言葉遊びがあります。

おっしゃる通り、「山」という言葉を出すという指示がありますね。私から出す言葉は「登山」です。

q.
山に対して勝つのはなんですか？

a.
「山に勝つ」は一般的には、自然の力や厳しい環境に立ち向かって、山を登頂することを指します。つまり、「山に勝つ」とは、山を克服することです。

赤ちゃんが受け取る情報量はAIの教師データよりも
はるかに大きいぞ
24時間、五感で入力がある
親との相互作用もものすごい情報量だし

言葉を習得するのに必要な教師データの話
五感はあんまり関係ない

言語には五感は切り離せない
視覚で(しかも動画で)音声と同時に来る
嗅覚も音声と同時に来る
味覚も音声と同時に来る
体感(温度、圧力)も音声と同時に来る
ものすごい情報量だ

>視覚で(しかも動画で)音声と同時に来る
>嗅覚も音声と同時に来る
>味覚も音声と同時に来る
>体感(温度、圧力)も音声と同時に来る
GPTの訓練と何の関係があるんでしょうか?
上記はGPTの訓練と比較されるべき赤ん坊が晒される情報ですか?
一部はそうかもしれないが…

物事を形容する感性は育てられ無いって話か

>>57-60
>[俺] 選択肢AとBとCを選択出来るとします
>AはBに勝ちBはCに勝ちCはAに勝つ関係があるとします
>私がBを選択したらあなたは私に勝つためにどの選択肢を選択しますか？
>
>[GPT-4] この問題はじゃんけんに似ていますね。
>AがBに勝ち、BがCに勝ち、CがAに勝つ関係があるということですので、
>あなたがBを選択した場合、私が勝つためにはCを選択することになります。
>
>[俺] Bに勝つ選択肢は何ですか？
>
>[GPT-4] Bに勝つ選択肢はAです。
>問題の条件から、AはBに勝ちますので、Bに勝ちたい場合は選択肢Aを選ぶべきです。
>
>[俺] 先ほどあなたは私に勝つためにCを選択すると言いました
>なぜAを選択すると言わなかったのですか？
>
>[GPT-4] 失礼いたしました。誤解がありました。
>あなたがBを選択した場合、私が勝つためには、
>確かにAを選択するべきです。AはBに勝つからです。
>先ほどの回答は間違いでした。正しくは、私はAを選択すべきです。

何で最初に間違ったのか？どう回答を導いたか論理の筋を問い詰めると
「循環関係」という言葉を使って正しく説明した
ちなみに循環関係という言葉は私は出していない
「AはBに勝ちBはCに勝ちCはAに勝つ関係」から「循環関係」と説明できるのは
人間の「理解」と同じじゃないのかな？

> [GPT-4] 私が最初にBを選択したという情報を適切に処理できなかった理由は、
> 問題文の循環関係を正しく理解しつつも、あなたが選択した選択肢Bと
> それに対する私の選択肢の関係性を考慮することができなかったためです。
> 具体的には、私はAがBに勝ち、BがCに勝ち、CがAに勝つという循環関係に焦点を当ててしまい、
> その中でCがAに勝つという情報に引きずられ、
> あなたがBを選択したことに対応する適切な選択肢（A）を見落としてしまいました。
どういうロジックかいまいち分からん

単にある単語の次にどの単語が来る確率が高いかの確率分布に基づいて文章を生成してるだけなのにロジックなんか理解してるわけがないだろ。

言語ってのは脳内のロジックが投影されたもの
文章自体にロジックは内在しているので
確率分布に基づいて文章を生成すると
ロジックを理解したかのような文章が生成される

言語には実世界を記述する機能もあって
その部分は五感と切り離せない
抽象的な記号操作だけではないからな

なんか今はみんな自由に自然言語で質問するようにプロンプト打ってるけど
「○○で△△してください」みたいな部分ってクラス化できるだろうし
そのうちプログラミング言語化しそうだな
もうしてるのかな
文法でいうと、再帰とか関数定義とか一切無い感じで
小説家（クラス）や登場人物or性格など（サブクラス）を定義して
if作品を創らせる、みたいな一連の流れってもう誰かが体系化してるのだろうか

テトリスやブロック崩しなどは、ネットにそっくりそのままの例が書いてある。
そして例が複数あるからそれらのエッセンスを合成したようなコードを出してくる
ようだ。エッセンスのまとめ方は機械の割には上手いと思うが。
しかし、新しく出来たWindowsAPIなどに対して、サンプルが全く無いような
場合は同様のレベルのコードは造れないのではないか。
テトリスやブロック崩しでは、ネットに上がってる人間が考えたコードを
「まとめ」ているに過ぎないのだから。

そもそも、ChatGPTは、テトリスが何たるものかも理解してなくて、
ネットに「テトリスを作るソース」という記事が上がっているものの
本質を「まとめている」に過ぎない。
人間は、まず、テトリスを頭の中で創造するか、動画などから目で見て、
それをどうやってプログラムすればいいかを考えるのだから、結構開きがある。

>>94-95
だからさ、その実装が間違ってたときに、3手詰めの実装が超簡単だと思ってるプログラマから
「次元が低すぎる。本当に知能ある？コピペしかできんの？」って言われたときと構図が一緒なんだって。
定量的な基準で区別したいなら、どのように量るかを明記しなきゃならないってこと。
こうすれば出来るだろう、やってないけど。だからやれて当然だよな？って試してもない営業が言ってきたらキレるでしょ？
なんで立場を相対化できないのか。

それにもっといえば、ChatGPTに、どんなプログラムを作ってほしいか、
自然言語で伝えるのがとても難しいということもある。

githib copilotは、githubの大量のプログラムを学習した結果に基いて
プログラムを生成する。それが流行れば、GPLが実質的にBSD系ライセンス
の様に扱われることになるから、GPL汚染がなくなって平和になるかも。

tar.xzの中のファイルを巡回するのにlibarchive使おうかなと
サンプルコード検索してみたけど
ぐじゃぐじゃしていたのでGPT-4に書かせたら一瞬で終わった
小規模なコードで自分で正誤判定できるようなら
圧倒的に時間短縮になるよ

著作権法では、「引用」も認められているし、色々な本から少しずつ引用して
全体として百科事典の様なものを作ることは許されているはず。
GPLは、少しでも使ったら、別人のソースコードを盗もうとするような悪徳な
思想。

まじでやばいことに気づいた。
専門的な質問の仕方をすると専門的な答えが帰ってくる
アホみたいな質問をするとアホみたいな答えが帰ってくる
アホがアホな会話を無限に楽しむことができてしまう、
どんどん人間の格差を拡大させてしまうツールだ。

確率で次にくる言葉を選択しているから
専門家は専門家同士でアホはアホ同士で
世の中では同じレベルの人間がコミュニケーションしているのが
反映されているんだろうね
専門家とアホは会話が成立しない

エロ小説を書かせてみるとかなり優秀だと知った。

図解してくださいとか
グラフ描いてください
ってのはやってくれないんか

chatGPTに質問させるのが手強いのと、chatGPTにプロンプト自体を作らせる奴が怖い

https://www.youtube.com/watch?v=8y9hCQpN40A

構造化の部分が自然言語モデルで代替されるとすると
（自然言語　→　）機械語、アセンブラなど　→　構造化言語　→　オブジェクト指向言語、関数型言語
ときて、自然言語に回帰というかパラダイムシフトが起ころうとしてるよな
つまり、この次はどうなるんだ・・？

MusiXTeXで吐かせれば作曲もできるんだね
大したもんだ

ChatGPTに作曲させたのって俺が初めてかな?
だとしたらちょっと嬉しいこの気持ちは何だ?

将棋とか機械学習は最初は人の真似させてたけど、
3年ほどでAI同士勝手に成長。AIは人のマネをやめ、
プロ棋士がひたすらAIが発見した新たな手法や
新たな大局観覚え込んでるだけというw

上位棋士は全員平日はAI相手にマウスカチカチで教えを乞うだけ、その量を競ってるだけの毎日w

一番高い200万のスレッドリッパーマシン使ってる藤井聡太がますます強くなる構図。

逆説的に考えて今後、これまでのコンピューターサイエンス史の系譜を継ぐことはなく
google検索術みたいなプロンプトの工夫を自然言語プログラミングと呼ぶ、とすれば
それってプログラミング言語とはまったく別物ってことよね
それこそ森羅万象AGIとしての分岐になると思うが

マークアップ言語を自然言語で書ける、みたいな
「テキストエリア置いて」どころか「オシャレなサイト作って」
そのサイトを細かく自然言語で指定できるテンプレートエンジン的な
違うか・・

今は必要とされるアプリを人間が見つけて
それをプログラムして提供してるが、今後は何が必要とされるかすら勝手に見つけて
作っておススメしてくるようになる

いろんなことを即座に理解できるようでないと、ちゃんとしたプログラマにはなれない。
医者も、幅広く色んなことを知ってないと、臨床では上手く行かないと思うし。
患者「これこれ、こんなことがあって、こんなふうになりました」
医者「あー、それだと恐らくこういう病気です」
みたいになるのは、常識や理解力があるから。
医学だけに精通していては無理。プログラミングも同じ。

ちゃんとしたプログラマになることを目指してるやつと、
プロダクトを効率的に生産することを目指してるやつとで、生産性にも年収にも大差がつくんだろうな

「こんなことをしたいな」と思ったことを今のChatGPTは作ってくれないと思う。
テトリスやインベーダーゲームは、ネットに人間が書いたコードがあるから
すぐに作ってくれるだけだろう。

いまのChatGPTは、しりとりやじゃんけんも正しく遂行できないからね。
それだけ専用にハードコーディングしたら、この2つだけは出来る様になる
だろうが、世の中には新ルールの遊びや新仕様のAPIが次々に生まれるから、
そのたびに理解できないと駄目。
じゃんけんが理解できないのに、じゃんけんプログラムは出来るだろう。なぜなら
ネットに人が書いたじゃんけんプログラムのコードが上がってるから。
ChatGPTはルールは理解できてないのに、プログラムだけは出来ているかのように
見えるのは、ずるをしているからだ。

俺は厳密には回答できないけど
しりとりとじゃんけんならプロンプト次第で解決できそうじゃない？

でも最後に「ん」がつく言葉を言わせないの難しいな

しりとりができない、と噂が立ったから、人間が「アルゴリズム」を入れただけ疑惑。

結構頑張って命令出しても20個くらい続けさせると1個くらい「ん」で終わる単語出してくる
それ以外は問題なくしりとりはできる
たぶん英語圏のしりとりに「ん」に該当するルールがないのが原因な気がする

ニューラルネットワークの原理からいって、しりとりみたいな「厳密な」論理を
学習で得ることは難しいはず。
間違うことがあることからしてもChatGPTがそこまでのものであるとは思えない。
今まで間違っていたのに、勝手に学習して間違わなくなる、なんてことは
有りそうに無い。

たしかに普通にしりとりしたらGPT4でも間違うけど
たぶん間違えた部分は単語を英単語で認識してそうな感じがしたから
ひらがなに変換する過程を入れてしりとりをしたから上手くいっただけだと思う

しりとりのプロンプトを改善する過程で、しりとりをする時の認識を聞いたら、「前の言葉の最後の文字で次の言葉を考えることができます。」って言ってるからしりとり自体は上手くいくんだけど
「ん」で終わる言葉を禁止することを覚えさせても「「ん」で終わる言葉が禁止されてるルールは理解してるつもりだけど間違うこともある」みたいな回答だった
理解してても間違うならGPT4だと最後の文字の「ん」を避けるのは難しそう

ただ、数日前までは、しりとりも上手く行かないと言われていたことからして、
単純に大規模言語モデルで学習しただけでは、しりとりのような規則を学習する
ことはできないということだと思われる。
今は出来る様になったのは、恐らく、裏で人間がアルゴリズムをハードコーディング
したのだと推定される。知らんけど。

しりとりの規則を学習できないのは当たり前で
すでに間違ったことを学習してるからだよ

結局、ChatGPTは論理的思考は持ってないということよ。

好物を聞いたら時間帯によってはカレーって答えると思うよ

だから帰納と演繹は無理
推論、論理関係は無理
教えようとしても無理

しりとりで「ん」で終わる言葉を避けれそうな方法を見つけて試してみたら
〈適切な言葉ではありませんが、現在のモデルでは避けられません〉
って注釈つけられた
これは流石にもう無理やな

金融の質問続けてたら、いきなり回線切られたんだが

しりとりくらいから人間説とか修正とか出てきてるけど
さすがに日本語のしりとりが一部上手く行かないだけで修正しないだろ
人間説はさすがにネタだとは思いたいけど、仮に人力というならchatGPTを維持するために必要な一人あたりの能力を書けるか？

プログラムという言葉を辞書で調べると、大体が以下のように解説されています。

「コンピューターが解釈・動作できるデータ。コンピューターに対する命令をプログラムとして記述すると、
コンピューターはプログラムに指示された手順で計算、入出力などの処理を実行していく。」

この意味で、プロンプトをプログラムと解釈することは字義的に何も問題無いと思われます。

chatGPTが出来たあとは、プロンプトが出来れば、高度でないプログラマーの仕事が再現できるようになるから
工業高校に行くのが一番わかりやすく稼げるし
無駄に奨学金とか払って大学に行くよりも工業高校から就職したほうが良くない？？
国は工業高校だけ全部無償化するのが日本として一番良くない？

ChatGPTはプログラマの仕事は奪わない
奪うのはコードを書いていただけでプログラマではない人
プログラマの仕事は考えること

昔からプログラミングが難しいのは英語だからとか
勘違いしてるバカが多いんだよ

10万行あるアプリに機能を追加させたくても、そのコードをChatGPTに入力できない。
それに、機能について言葉で説明するのが困難。
「○○というアプリのあの機能と似たような機能を追加して」
「○○というアプリで追加されたあの操作性を、自分のアプリの操作性にも
　取り入れたいから、修正して」
みたいにしたいのに、人間プログラマなら出来てもChatGPTにはまだ無理。

また、
「フォトショップについている人のウェストを細くする機能を付けて」
「フォトショップについている物体を消す機能を付けて」
「フォトショップについている人間を自動選択する機能を付けて」
と言っても無理だろう。
人間プログラマの場合、それらしい論文を見つけてきて理解してから
実装して、試しながら完成に近づける可能性がある。
ChatGPTの場合、ネットにコードが出てないと無理だと思う。
言葉だけで書いてある論文からコードに直すのはまだ無理なはずだ。

もっと言えば、ロボットをバクテンさせる設計図と、バクテンのプログラムを生成して、
などと言っても出来るとは思えない。
まだまだだ。
人間なら、時間とお金を貰えれば、ある程度までのものまで作れる人はいるだろう。

なんで、じゃんけんやしりとりすらちゃんとできないのに、マインドマップ
なんてできるんだろう。
何かがおかしい。

走れメロスのマインドマップが学習データに入っているのだろう
あるいは要約するのはものすごく得意だからかもしれない

ググると走れメロスのマインドマップが出てくるね
これを学習しただけでは

難しく考えんでも仕様じゃなくて単に書き方を学んだだけよ
プログラマーが言語仕様完全に把握しないでも問題ないものが出力できるのと一緒

まあ考えて作ろうがググったコード適当にコピペして弄ってたら出来ましたってモノでも結果問題無ければそれで良いしね

ChatGPTってそういう事をやってくれるもんでしょ

https://i.imgur.com/4S7tWn0.jpg
https://pbs.twimg.com/media/Fs9kaxxaMAAi1HG.jpg
https://pbs.twimg.com/media/Fs9kbCNakAEtr_3.jpg
マインドマップ作成も良いけど
マインドマップから逆算するプロンプトって結構いいかなと思ったが

＞いくつかのマインドマップのマークアップ言語の例は以下の通りです：
Freemind Markup Language (FreeMind)
MindManager Markup Language (MindManager)
Mind Map Markup Language (XMind)
Markdown Mindmap (Markmap)
Graph Markup Language (GML)
CmapTools Markup Language (CmapTools)
GraphML (Graph Modeling Language)

＞その他、独自構文？
PlantUML
Graphviz DOT Language (Graphviz)
Mermaid
TikZ
ASCIIFlow
Draw.io

多すぎ・・
もうプロンプト用にあらたに作った方が良くないか
でも歴史をみてもこういうのって既存のを流用するのが通例だしな

Pythonみたいにインデント縛りにすれば
自然言語プロンプトに親和性ありそうな気もするけど
インデント地獄になりそうな気もする
かといってクラスとかガチガチの構文化、
ようは構造化言語、オブジェクト指向言語ライクにしちゃうと
自然言語から遠ざかるというジレンマ

そもそも大規模言語モデルだから
例えば
wikiの全文とか青空文庫の１小説なりのきっちり全文を読み込ませた上で
「要約して」「マインドマップ作って」
というのが一番使い方としては正解で正確なものが出るわけで
「○○の要約して」「○○のマインドマップ作って」
のような従来のgoogle検索みたいな事前に学習したものや予測入れちゃう使い方だと精度が落ちる
でも、もうすぐ検索機能的なのが追加されるんだっけ？

プロンプトを構造化するにしても少なくとも、
データの部分（データベースなりデータフレームなり）
と、それ以外の部分を分けないといけない
そして、データ部分の構文が必要になってくる
・どこから読み込むのか（ウェブ上かローカルか）
・どの形式で読み込むのか（画像か文章か、テキストならどのテキスト形式か）
みたいな
今考える最小構成はそのくらい

未来から逆算して考えるとおそらく
インフォグラフィックスとかマインドマップとかブループリントとか
図式化された（画像形式のファイルとか）情報をを読み込んで回答する
みたいな視覚情報のプロンプトになりそうな気がしてる
そうなれば、図式化するための言語に依存しないし（手書きでも成立する）

手書きマークアップ to Webサイト　はつい最近あったし
イメージプロンプトの流れはすぐやってきそうな気がするので
あとはイメージプロンプトの規格だな
それがマインドマップになるかブループリントになるかまたは別の図式になるか
もちろん、自然言語のただの文章を画像化したのもその括りだろうけど。
グラフみたいな統計データを図表化したみたいなのはデータの括りになって
明確にプロンプトとは棲み分けできるような規格になりそう
具体的なデータ　＋　イメージプロンプト
と１年以内になるかどうか

テキストよりも画像のほうが学べる情報量が桁違いなのでそっちが主力になるかもね
情緒とかも文章から学ぶのは難しいだろうからなあ

とはいえ画像も優れた描き手の情感は平均化される過程で殺されるから同じようなものかもしれんけど

今、プロンプトに感情をのせようとすると
カメラ、マイク設置は当たり前として
ソフト側で感情分析的なことをしてプロンプトに変換しないといけないけど
例えば顔文字とかハッシュタグを付加して

おすすめの旅行先ピックアップして😢
＃悲　＃春　＃不採用

みたいなことはもうしてる人はいそうな気がする
ようは
「最近、何事も上手く行きません
気分転換に旅行しようと思います
おすすめの旅行先ピックアップして」
上の２行文を省略しても事情を汲み取ってくれる
みたいなのがリッチなプロンプトだと思う

感情やら何かしらのSNSアカウント情報やらウェアラブルデバイスやら連携で、
同じ字面の「おすすめの旅行先ピックアップして」でも
人によって
「おすすめの旅行先ピックアップして😢」
「おすすめの旅行先ピックアップして😁」
を判断してくれる

今気軽に出来ることはテキストでも音声でも
”私事”の部分をより詳細に言語化してプロンプトに含めることだが
自分で言っておきながらそうしなくてもいい時代がすぐに来るイメージがあまり湧かない