【ChatGPT初心者向け】指示のコツ - モデルに "考える "時間を与える｜けたけけ／GPTsクリエイター
今回もOpen AIが公式発表していた「プロンプトエンジニアリングでより良い結果を得るためのコツ６点」から一つご紹介します。 モデルに "考える "時間を与えるOpen AIの公式発表を翻訳すると、 17に28をかけろと言われたら、即座にはわからなくても、時間をかければわかるかもしれない。 同様に、時間をかけて答えを導き出すよりも、すぐに答えを出そうとする方が、モデルは推論ミスをする。 答えの前に「思考の連鎖」を求めることは、モデルがより確実に正しい答えを導くのに役立ちます。 AIに時間をかけさせることで、ミスが減るとのことです。 では、どのように指示をしたら"考える"時間を与えることができるのか？ Open AIは次の３つの方法を紹介しています。 １．結論を急がず、モデルに自己解決を促す ２．インナーモノローグまたは一連のクエリを使用して、推論プロセスを明確にする ３．過去の回答を振り返
引数の話
関数に渡す引数はどんなふうに設計されるべきでしょうか。 引数に関するベストプラクティスを少し調べてみると、引数の命名や引数の順序についての記述を見つけることができました。一方で、引数で渡すべき変数それ自体についての記述はあまり見当たりませんでした。 このトピックについてちょうど最近考えていたところだったので、記事を書くことにしました。 はじめに この記事ではソフトウェアはデータと関数で構成されていると考えます。 データはしばしば DB やストレージといったハードウェアに束縛されており、ソフトウェアがソフトでありつづけるためには、関数によってデータを柔軟に取り扱うことができる必要があります。 関数の分類 関数には 3 つの役割が存在します。 データの変換 データの定義 副作用の処理 1. データの変換 データは関数によって、他のデータと組み合わされたり、ビジネスロジックを実行することによって
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Council Post: The Future Of Mortgage Lending: How AI And Humans Can Coexist
