ChatGPT、Bard、その他のチャットボットを最大限に活用する方法

生成型人工知能の開発により、消費者指向のチャットボットはさまざまな分野のニーズに対応し、ビジネス戦略の策定、数学の学習ガイドのデザイン、給与交渉のアドバイスの提供、さらには結婚式の誓いの文の作成など、対応する支援やアドバイスを提供できるようになります。そしてこれはほんの始まりにすぎません。

元のリンク: https://www.cnbc.com/2023/05/25/how-to-use-chatgpt-bard-other-chatbots.html

著者 | ヘイデン フィールド

翻訳者 | Mingming Ruyue 編集者 | Xia Meng

制作 | CSDN (ID:CSDNnews)

現在、生成型人工知能の開発により、消費者指向のチャットボットはさまざまな分野のニーズに対応し、ビジネス戦略の策定、数学の学習ガイドのデザイン、給与交渉の提案など、対応する支援やアドバイスを提供できるようになりました。誓いを立てる。そしてこれはほんの始まりにすぎません。

OpenAI の ChatGPT、Google の Bard、Microsoft の Bing、Anthropic の Claude が現在主要なチャットボットです。来年にはさらに多くのチャットボットが登場する可能性があります。Pitchbook によると、ベンチャーキャピタルにおけるジェネレーティブ AI 関連の取引は、今年の第 1 四半期に世界で 16 億 9000 万ドルに達し、前四半期の 7 億 3,000 万米ドルから 130% 増加しました。 、第1四半期に発表されたものの完了しなかった取引額は106億8000万米ドルに達しました。

ChatGPT は、リリースからわずか 2 か月で月間アクティブ ユーザー数が 1 億人を超え、史上最も急成長しているコンシューマー アプリケーションの新記録を樹立しました。 CNBC によると、ガートナーの調査担当副社長ブライアン・バーク氏は「これは驚くべき受け入れだ。このようなものは見たことがなく、関心が高まっている。11 月 30 日の発表から現在まで、当社の数は問い合わせが急増しており、すべての顧客が生成人工知能と ChatGPT について知りたがっています。」

このタイプのチャットボットは、大規模言語モデル (LLM) に基づいて構築されており、大量のインターネット データを使用してパターンを識別し、自然言語を生成します。私たちが話を聞いた多くの専門家によると、初心者がチャットボットを使用する最善の方法は、綿密な実験を行うことです。

ペンシルバニア大学ウォートン校の准教授イーサン・モリック氏はCNBCに次のように語った。「人々は完璧なプロンプトワードを探すのに多大な時間を費やしているが、その80%はボットとの単純なやり取りに過ぎない。」

専門家の提案をいくつか紹介します:

データプライバシーを忘れないでください

ChatGPT や Bard などのチャットボットを使用する場合、入力内容、受信した応答、要求した変更などの入力情報は、将来のモデルをトレーニングするために使用される可能性があります。 OpenAI はこれを規約で明確にしています。 OpenAI が ChatGPT 設定で「データ コントロール」オプションを提供するなど、オプトアウトする方法を提供する企業もありますが、特に企業がプライバシー対策をまだ強化している場合には、チャットボットの会話で機密データやプライベート データを共有しないことが最善です。たとえば、今年 3 月に発生した ChatGPT の脆弱性により、ユーザーは一時的にお互いの会話履歴の一部を閲覧できるようになりました。

「Facebook で共有する自信がない場合は、ChatGPT に入力しないでください」とバーク氏は言いました。 「ChatGPT に入力したコンテンツは公開情報とみなされます。」

コンテキストを提供します

チャットボットがより効果的に質問に回答できるようにするには、チャットボットが実行すべきアクションやメッセージの対象者などのコンテキスト情報をチャットボットに提供します。たとえば、この状況でチャットボットに演じてもらいたい役割を次のように説明できます。「あなたは[マーケティング担当者、教師、哲学者など]です。ここに背景情報を追加できます。たとえば、「私は別の国の出身です。」顧客、学生、初心者などの役割のアイデンティティこの設定を使用すると、チャットボットが果たす役割とメッセージが配信される視点に基づいて、カスタマイズされた回答をより正確に提供できるため、時間を節約し、ニーズをより適切に満たすことができます。

たとえば、あなたがクリエイティブ コンサルタントで、チャットボットに会社のロゴの分析を手伝ってもらいたい場合は、次のように入力できます。「会社のロゴ デザインを研究するグラフィック デザイナーの役割を果たします。私はどのロゴが最適であるかを知り、その理由を理解したいと考えている企業クライアント。上場企業にとって「最良の」企業ロゴと、それが適切な選択と考えられる場合についての分析レポートを生成します。"

「もしあなたがバードにやる気を起こさせるスピーチを書くように頼んだ場合、バードの反応はより一般的になるでしょう。しかし、バードに特定のスタイル、口調、形式でスピーチを書くように頼んだ場合は、より良い反応が得られる可能性が高くなります。 」とGoogle副社長のシシー・シャオ氏はCNBCに語った。

チャットボットにすべての作業を任せる

必要なものを得る最良の方法は、チャットボット自体にアドバイスを求めることです。チャットボットにユーザーとしてチャットボットから得られる情報やヘルプを尋ねたり、最適なプロンプトの文言を尋ねたりする場合があります。

「ただ尋ねてみてください。あなたに何ができるでしょうか? そうすれば、ほとんどの人が驚くような答えが得られるでしょう。」とバーク氏は言いました。

「買い物リストの作成を手伝ってもらうための最良の方法は何ですか?」のような質問をして、チャットボットの応答に影響を与えることもできます。また、次のようなプロンプトを作成するタスクをチャットボットに割り当てることもできます。「あなたのタスク」 ChatGPT に最適かつ最も効率的なプロンプトを生成することです。健康的なワンポット ディナーのレシピに最適なプロンプトのリストを生成します。"

支援型ブレインストーミング

休暇の目的地、デートのアイデア、詩を書くためのヒント、またはトレンドのソーシャル メディア コンテンツの戦略を探している場合でも、多くの人がブレインストーミングにチャットボットを使用しています。

「最大の利点は、チャットボットがユーザーとして私にインスピレーションを与え、自分では思いつかなかったかもしれないことを学ぶのに役立つことです」と、AI 研究スタートアップの General Intelligent Te の最高技術責任者である Josh Albrek 氏は CNBC に語った。 「おそらくそれが、これらが生成 AI と呼ばれる理由です。生成的な側面やブレインストーミングの側面で非常に役立ちます。」

短期集中コースを作成する

あなたが幾何学を学ぼうとしている初心者であると仮定します。チャットボットに「初心者に幾何学の基本を説明してください」、または「ピタゴラスの定理を 5 歳児レベルで説明してください」などの質問から始めることができます。

より包括的な学習計画が必要な場合は、チャットボットに「短期集中コース」を作成してもらい、どのくらいの時間があるか (3 日、1 週間、1 か月)、または何時間学習したいかを指定できます。この新しいスキルの勉強に時間を費やしてください。 「私はスケートボードとキックフリップを学びたい初心者です。スケートボードとキックフリップを学ぶための 2 週間の計画を立てるのを手伝ってください。」

学習計画を拡張するには、チャットボットに質問するだけでなく、特定のトピックに関する最も古典的な書籍のリスト、その分野で影響力のある人物、その他役立つ情報を提供するようチャットボットに依頼することもできます。スキルを向上させるためのリソース。

フィードバックを提供したり修正を求めたりすることを恐れないでください

「本当に ChatGPT に満足のいく答えを返してもらいたいのであれば、最悪のことは一度質問してから離れることです」と Mollick 氏は言いました。 「非常に満足のいく答えが見つかりますが、多くの場合、それらと対話する必要があります。」

初めて完璧なプロンプトを思いつくのに苦労したり、チャットボットが生成する出力が期待と一致しない場合がありますが、それは問題ありません。 「一般的ではないように聞こえますか?」または「最初の段落をより面白くすることはできますか?」などの質問をするなど、回答をより期待に沿ったものにするために調整することもできます。元のリクエストを別の方法で。

すべての情報を割り引いて考える

チャットボットには、トレーニング データで完全にカバーされていない領域に関して情報をでっち上げる傾向があるため、すべての情報を割り引いて考えることが重要です。たとえば、チャットボットにアルバート・アインシュタインの伝記を尋ねるとします。チャットボットは、その有名な科学者が「賢くなる方法」という本を書いたと伝えるかもしれませんが、残念なことに、実際にはその本は書かれていませんでした。さらに、大規模な言語モデルはインターネットからの膨大な量のコンテンツでトレーニングされるため、パターン認識に優れています。つまり、トレーニング データに基づいて偏った出力や誤った情報を生成する可能性があります。

「情報が少ないところでは、情報がでっちあげられる」とバーク氏は言い、さらに次のように付け加えた。「これらの幻想は非常に説得力があります...これらのモデルが正確な情報を提供するとは必ずしも信頼できるわけではありません。」

実験してさまざまなアプローチを試してください

生成人工知能には多数の応用シナリオがあります。会議メモからアクションアイテムのリストを生成するためにチャットボットが必要な場合でも、何かを英語から別の言語に専門的に翻訳するためにチャットボットが必要な場合でも、チャットボットは仕事を成し遂げることができます。何を学びたいのか、または助けが必要なのかを考えて、チャットボットがどのように動作するかを観察してください。

「人工知能は一般的なテクノロジーであり、作業環境、タスク、ニーズは人それぞれ異なりますが、AI テクノロジーが適用されると、特定の状況に基づいて仕事のさまざまな側面に独特の影響を与えるでしょう」とモリック氏は述べました。 。実験を通じてのみ、システムを操作して悪用を成功させる方法を見つけることができます。 「

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