ChatGPT が間違った答えを与える 6 つの理由

重要なポイント

ChatGPT からより良い応答を得るには、探しているものを理解するのに十分な情報とコンテキストを提供する、詳細かつ具体的なプロンプトを提供する必要があります。曖昧またはあいまいなプロンプトを避け、ChatGPT が必要なすべての情報にアクセスできない可能性があることに注意してください。さらに、ChatGPT とのやり取りにより、出力が改良されます。

多くのことを知っているはずの AI にとって、このチャットボットから必要な回答を得るのは難しいかもしれませんが、Google 検索に戻る前に、より良い回答を得るために対処できる問題がいくつかあります。

プロンプトが短すぎます

ChatGPT は (概念的には) チャットボットであるため、プロンプトは短く、会話形式でなければならないという先入観があるかもしれません。もちろん、それ自体に問題はありませんが、ChatGPT に必要な応答を与えるのに十分な情報を提供していない可能性があることを考慮してください。

AI が連携する全体像を描きながら、何が欲しいのか (ポジティブなプロンプト)、何が望まないのか (ネガティブなプロンプト) を詳細に説明します。必要と思われるよりも長く、より詳細なプロンプトを作成する側の間違いは避けた方がよいでしょう。

あなたは具体的ではありません

ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) には、想像を絶する量の知識とデータが詰め込まれているため、質問の範囲が広すぎると、実際に必要な出力を提供することが非常に困難になります。

たとえば、次のプロンプトは曖昧すぎて役に立ちません。

「歴史について教えてください。」
「科学について何か教えていただけますか？」
「テクノロジーについて話してください。」
“話を聞かせてください。”
「成功するためのヒントは何ですか？」
「将来について何を教えてもらえますか？」
「どうすれば幸せになれるでしょうか？」
「読むのに良い本は何ですか？」
「自分の人生をどうすればいいのか？」
「どうすれば生産性を高めることができるでしょうか?」

代わりに、次のようなプロンプトを使用します。

「第二次世界大戦の原因と結果について教えてください。」
「再生可能エネルギーのメリットとデメリットは何ですか？」
「人工知能の最新の発展とそれが社会に与える潜在的な影響について説明していただけますか?」
「森の中で不思議な物体を発見した若い女の子の話を教えてください。」
「仕事と私生活のバランスをとるための実践的な時間管理戦略にはどのようなものがありますか?」
「宇宙探査における最新の進歩は何ですか?そしてそれらは将来の発見への道をどのように切り開いていますか?」
「精神的健康を改善するための証拠に基づいた実践は何ですか?」
「実存主義と人間の条件について考えさせられる本は何ですか?」
「どうすれば自分の個人的な価値観を決定し、それを自分のキャリア目標に合わせることができますか?」
「先延ばしを克服し、目標に集中し続けるための実際的な方法は何ですか?」

これらの例のセットはどちらも、「ユーザーが意図した出力を得るには具体的ではない ChatGPT プロンプトの例がいくつか必要です」と「これらのそれぞれについて、十分具体的なより良いバージョンを提供してください」というプロンプトを使用して ChatGPT によって提供されました。 ChatGPT を使用してプロンプトを作成したり、再利用できる良いプロンプトの例を尋ねたりすることを恐れないでください。

具体的な質問をすることで、より良い回答が得られ、より具体的であればあるほど、ほとんどの場合、より良い回答が得られます。

あいまいなプロンプト

LLM が非常に優れている主な理由の 1 つは、人間の言語が複雑であるということですが、これは世紀の控えめな表現です。残念ながら、その複雑さは、プロンプトに多くのあいまいさが含まれやすいことも意味します。

あいまいなプロンプトとは、同じように有効な複数の方法で解釈できるプロンプトです。場合によっては、プロンプトのロジックや表現に問題がある場合もありますが、ほとんどの場合、単に質問した結果に非常に多くの回答があり、実際にどの回答を探しているのかを ChatGPT が判断するのが難しいことが原因です。

たとえば、「鶏肉を調理する一番いい方法は何ですか?」と質問すると、 ChatGPT は、何かを「最善」にするためのさまざまな方法に取り組む必要があります。

一方、「健康のために鶏肉を調理する最善の方法は何ですか?」と尋ねた場合は、物事を絞り込んで、「糖尿病の人にとって鶏肉を調理する最良の方法は何ですか?」と尋ねると、本当に必要なものに焦点を当てることになるでしょう。

コンテキストの欠如

あいまいなプロンプトは主にコンテキストの欠如に悩まされますが、ChatGPT のほぼすべての種類のプロンプトはコンテキストを追加することで恩恵を受けます。 ChatGPT はコンテキストキューに非常に敏感であるため、より多くのコンテキストを提供するほど、より良い結果が得られます。

実際、文章のアウトラインのようなものを依頼すると、これがよくわかります。ブログ記事の概要を求める場合、本や学術論文の概要を求める場合とは大きく異なる結果が得られます。

ChatGPT にテキストを YouTube ビデオのスクリプトに変換するように依頼した場合、出力は、テレビ番組用のスクリプトを要求した場合に得られるものとはまったく異なります。

これらは単純な例ですが、ChatGPT は文脈上の微妙な手がかりを拾うことができるため、何をしようとしているのかについてソフトウェアに手がかりを与える用語やキーワードを使用して、やりたいことを詳しく説明する習慣を身につけることをお勧めします。そこから得る。

正しい情報がありません

ChatGPT のような LLM は扱うデータが大量にありますが、知っていること、または知り得ることには明確な制限があります。 ChatGPT の (現在の) トレーニングデータの制限 (2021 年 9 月) とは別に、知ることができないことがいくつかあります。

特定の状況で知っておく必要がある事実を通知したり、使用したいソースからテキストをコピーして貼り付けることもできます。この新しい知識は、保存して情報を再導入しない限り、今後のチャットでは保持されません。

ChatGPT は、プロンプトを生成する目的で、ユーザーの指示をすべて「信じます」。したがって、フィードする情報が目的に対して正確であることを確認する必要があります。