ChatGPTで回答精度を高める深津式プロンプト？
OpenAIの対話型AI「ChatGPT」は、2024年5月に大幅なアップデートを行い、言語モデルがGPT-4oへと進化。また同時にこれまで月額20ドルの有料版（Plus）ユーザーのみが使えたさまざまな機能を、無料版ユーザーにも開放しました。そこで、高精度な回答を得られる2つのフレームワークを紹介しましょう。
深津式プロンプトとReActプロンプト
ChatGPTは、やってほしいことや聞きたいことをテキストで入力するのが基本です。このテキストの命令が「プロンプト」で、どんなプロンプトを入力するかによって、回答の精度が大きく変わります。
同じことを聞いても、全く異なる回答になることもあるわけです。そんなChatGPTの回答精度を高めるのに有効なのが、「ReActプロンプト」や「深津式プロンプト」といったフレームワークです。
「ReActプロンプト」とは、Thought（思考）、Action（行動）、Observation（観察）を出力するように指示するプロンプト。質問文の下に「Thought:」「Action:」「Observation:」と追記するだけです。
深津式プロンプトで回答精度を上げる
すると、聞きたいことに対する推察と、それに対する行動がセットで回答されるため、問題に対する具体的な解決策を得られるというわけです。問題解決の筋道を探ることができます。
「深津式プロンプト」は、どういった条件でどのようなアウトプットを求めるのかを整理して書くことで、回答精度を高めます。条件を整理して
回答精度を上げるわけです。
「#命令書：」「#制約条件：」「#入力文：」を使うことが多いですが、いずれの文言も必須ではなく、命令書の内容に合わせて自由に変更できます。
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ラジオライフ編集部
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