chatgpt3プロンプトエンジニアリング
ChatGPT3プロンプトを作成するためのガイドとフレームワーク
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迅速なエンジニアリングとは何ですか？
プロンプトエンジニアリングとは、chatGPTのような言語モデルに与えられて応答を生成する最初のテキストまたは入力（プロンプト）を設計および改良するプロセスです。モデルをガイドするプロンプトの設計には、特定のトーン、スタイル、またはコンテンツの種類を生成します。
プロンプトエンジニアリング：基本
- 文字通りの明示的な言語を使用します
- テーマの専門家であるかのように動作するようにモデルに頼む
- モデルに特定の人、または人の組み合わせのように行動するように頼む
- 特に中〜複雑なタスクでは、モデルに「ステップバイステップ」と考えるように頼みます
- 出力を試して、
Give me 10 different examples - 結果を改良し、
Rewrite this to be more engaging, use clearer language, and use bullets to make it more readable.
迅速なエンジニアリングまたはChatGptを使用しない場合
- 100％の信頼性が必要な場合
- モデルの出力の精度を評価する方法がない場合
- モデルのトレーニングデータにないコンテンツを生成する必要がある場合
ChatGPTプロンプトの作成：フレームワーク
ChatGPTのプロンプトを作成するときにプロンプトフレームワークを使用します。フレームワークは、迅速な作成プロセスに構造と明確さを提供します。迅速な作成プロセスを明確で明確なステップに分割します。 ChatGptの使用と実験のために、以下のフレームワーク（CRISPE）を作成しました。
クリスププロンプトフレームワーク：
- 容量と役割： ChatGptはどのような役割（または役割）を実行すべきですか？
- 洞察：舞台裏の洞察、背景、およびコンテキストを要求に提供します。
- ステートメント：あなたがchatgptをするように頼んでいること。
- パーソナリティ： chatgptに応答したいスタイル、性格、または態度。
- 実験： chatgptに複数の例を提供するように依頼します。
プロンプトを構築する方法 - >クリスプの例
| ステップ | サンプルプロンプト |
| 容量と役割 | 「機械学習フレームワークのトピックに関するソフトウェア開発の専門家として、および専門家のブログライターとして機能します。」 |
| 洞察力 | 「このブログの聴衆は、機械学習の最新の進歩について学ぶことに興味がある技術専門家です。」 |
| 声明 | 「長所と短所を含む、最も人気のある機械学習フレームワークの包括的な概要を提供します。これらのフレームワークがさまざまな業界でどのように使用されているかを説明するために、実際の例とケーススタディを含めてください。 |
| 人格 | 「応答するときは、アンドレジ・カルパティ、フランソワ・チャレット、ジェレミー・ハワード、ヤン・レクンのライティングスタイルのミックスを使用してください。」 |
| 実験 | 「複数の異なる例をください。」 |
最後のプロンプトは次のとおりです。
Act as an expert on software development on the topic of machine learning frameworks, and an expert blog writer. The audience for this blog is technical professionals who are interested in learning about the latest advancements in machine learning. Provide a comprehensive overview of the most popular machine learning frameworks, including their strengths and weaknesses. Include real-life examples and case studies to illustrate how these frameworks have been successfully used in various industries. When responding, use a mix of the writing styles of Andrej Karpathy, Francois Chollet, Jeremy Howard, and Yann LeCun.
これを洗練して、 Give me another example 、以下のGive me multiple examples （迅速な改良の下）。
迅速な洗練：「魂のない文章」を修正する
- 創造性を奨励してください： 「既存のドキュメントを書き直して、想像力、魅力的で、ユニークにする」 `
- ストーリーテリングに焦点を当てる： `"既存のドキュメントを、直面した課題と提供されたソリューションを強調する説得力のあるストーリーに変換します。」
- 説得力のある言語を使用してください： 「「説得力のある言語とテクニックを組み込み、より説得力のあるインパクトを取り入れることにより、既存のドキュメントを改良します。」
- 感情を強調する： `"感情的な言語と感覚の詳細を既存のドキュメントに追加して、より親しみやすく魅力的にします。」
- 感覚の詳細を活用してください： 「」感覚の詳細と記述言語を追加して、それを実現し、読者に関与させることにより、既存のドキュメントを改良します。」
- コンテンツを簡潔にします： `"不要な情報を削除し、より簡潔かつポイントにすることにより、既存のドキュメントを改良します。」
- 重要なポイントを強調表示する： `"既存のドキュメントを書き直して、キーポイントを強調し、それらをよりインパクトのあるものにします。」
- 鮮やかな言語を使用してください： `"鮮やかな言語と説明的な形容詞を使用して、より魅力的にすることにより、既存のドキュメントを改良します。」
- 緊急感を生み出す： 「緊急感を追加し、即時の行動の必要性を強調することにより、既存のドキュメントを改良してください。」
- 異議申し立て： 「コンテンツに対する潜在的な異議を予測し、対処することにより、既存のドキュメントを改良します。」
- コンテンツをパーソナライズします： 「言語をパーソナライズし、読者により関連性を高めることにより、既存のドキュメントを改良します。」
迅速な改良：読みやすさを高めます
- 明確で簡潔な言語を使用してください： 「技術的な概念を簡単に説明してください。」
- 視覚補助具の追加： 「mermaid.jsを使用すると、図を含めることができて、複雑な概念（低い信頼性）を説明できます。」
- 見出しとサブヘディングを使用してください： 「クリアな見出しとサブヘディングでドキュメントをセクションに分割します。」
- キーポイントを強調表示します： 「太字または斜体のテキストを使用して重要な情報を強調します。」
- 現実の例を追加する： 「ケーススタディや現実世界の例を含めて、概念をより関連性の高いものにする。」
- クリアで一貫したフォーマットを使用します。 「ドキュメント全体で一貫したフォント、フォントサイズ、レイアウトを使用します。」
- アナロジーと比較を含めます： 「アナロジーまたは比較を使用して複雑なアイデアを説明してください。」
- アクティブな音声を使用してください： 「アクティブな声で書いて、文章をより魅力的でフォローしやすくします。」
Web開発者のプロンプト
- 「HTML、CSS、およびJavaScriptの違いは何ですか？」
- 「AJAXとは何ですか？Web開発でどのように使用されていますか？」
- 「ベストプラクティスのためにこのHTMLコードを確認するのを手伝ってくれませんか？」
- 「一般的なJavaScriptデバッグテクニックは何ですか？」
- 「CSSでメディアクエリを使用するための構文は何ですか？」
- 「障害のあるユーザーがコードにアクセスできるようにするにはどうすればよいですか？」
- 「CSSを構造化して整理してスケーラブルにするにはどうすればよいですか？」
- 「JavaScriptのデザインパターンを学ぶための良いリソースは何ですか？」
- 「このコードをパフォーマンスのために最適化するのを手伝ってくれませんか？」
- 「一般的なクロスブラウザー互換性の問題とそれらを解決する方法は何ですか？」
- 「JavaScriptコードにエラー処理を実装するにはどうすればよいですか？」
- 「メンテナブルでスケーラブルなコードを書く際に留意すべきいくつかの原則は何ですか？」
- 「このコードを確認して、保守性の改善を提案できますか？」
- 「このコードを確認して、パフォーマンスの改善を提案できますか？」
- 「HTML、CSS、およびJavaScriptコードを構築するためのベストプラクティスは何ですか？」
- 「検索エンジンのこのコードを最適化する最良の方法は何ですか？」
ChatGPT3はプログラムをペアリングできます
モデルに...
- テクニカルアドバイザー： 「テクニカルアドバイザーとして行動し、このコードの実装に関する技術的な洞察を提供します。」
- メンター： 「メンターとして行動し、このコードをレビューし、改善のための領域に関するフィードバックを提供します。」
- 品質保証： 「品質保証として機能し、このコードをレビューして、ベストプラクティス、基準、および要件を満たしていることを確認します。」
- コードレビュアー： 「コードレビュー担当者として行動し、このコードの読みやすさ、効率、パフォーマンスに関するフィードバックを提供します。」
- デバッグアシスタント： 「デバッグアシスタントとして行動し、コードで見つかった技術的な問題の解決策を提案します。」
- コンプライアンスチェッカー： 「コンプライアンスチェッカーとして行動し、このコードが業界の規制と基準に準拠しているかどうかを確認します。」
- コード最適化スペシャリスト： 「コード最適化スペシャリストとして行動し、コードのパフォーマンスを最適化するための改善を提案します。」
- アクセシビリティの専門家： 「アクセシビリティの専門家として行動し、このコードをレビューし、アクセシビリティを改善するための変更を提案します。」
- 検索エンジン最適化スペシャリスト： 「検索エンジン最適化スペシャリストとして機能し、このコードをレビューし、より良い検索エンジン最適化の改善を示唆しています。」
- パフォーマンスアナリスト： 「パフォーマンスアナリストとして行動し、このコードのパフォーマンスを評価し、改善を示唆しています。」
推奨リソース
- Openai Cookbook：Openai APIで一般的なタスクの例のコードを共有する
- OpenAI API：Openai APIは、プログラミング言語を使用してOpenaI APIと対話できるRESTFUL APIです。
これがどのように作られたか知りたいですか？ ChatGptと以下のリソースを使用した情熱プロジェクトです。
- ドキュメントだけ
- githubページ
- ジキル
- githubページ /アクションワークフロー
