ChatGPTに僕もはまりまくりです。
ですが、相手は結構癖のある奴です。「New Chat」を押す度に過去を忘れてしまいます。
そこで、ちょっとしたコツをGPTに質問してみたので参考にしてみてください。
Default GPT3.5とlegacy GPT3.5とGPT-4の違いを教えてください
私はGPT-4ベースのAIモデルであるため、GPT-3.5の存在は私の知識には含まれていません。ただし、GPT-3とGPT-4の違いについては説明することができます。
GPT-3とGPT-4は、OpenAIが開発した大規模な自然言語処理モデルです。これらのモデルは、両方ともトランスフォーマー・アーキテクチャをベースにしており、大量のテキストデータからパターンを学習して自然言語タスクを解決することができます。しかし、両者の間にはいくつかの違いがあります。
- サイズと能力: GPT-4はGPT-3よりもはるかに大きく、パワフルです。GPT-4は、より多くのパラメーターとデータを使用して訓練されており、より高度な言語理解と生成能力を持っています。これにより、GPT-4はGPT-3よりも正確で自然な文章生成が可能になります。
- 学習データ: GPT-4は、より新しいデータで訓練されています。GPT-3の知識は2021年9月までのものですが、GPT-4はそれ以降のデータも取り込んでおり、より最新の情報を提供できます。
- タスク適応性: GPT-4は、より幅広いタスクと問題に対応できるように設計されています。新しいアーキテクチャと訓練手法の改良により、GPT-4はGPT-3よりも多様なタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。
- 一般的な知識: GPT-4は、GPT-3よりも幅広い知識を持っています。これは、モデルが大規模なデータセットで訓練されているため、さまざまなトピックについての知識が豊富になります。
ただし、どちらのモデルも完全には理解できず、確かな情報源とは限らないことに注意してください。
あなたの回答が途中で切れる
ことがあります。その原因をまず知りたいです。そして、途中でアタなの返答が切れてしまったと起動すれば続きがもらえるかが知りたいです。そして途中で切れてしまった回答の続きをお願いしたときにはトークン数が加算されてしまうのでしょうか？
回答が途中で切れる原因は主に以下の通りです。
- トークン制限: GPT-4はトークンという単位でテキストを処理します。トークンは単語や句読点などの一部分に相当し、モデルが一度に処理できるトークン数には制限があります。この制限に達すると、回答が途中で切れてしまうことがあります。
- 文脈の解釈: GPT-4は、与えられた入力に基づいて文脈を理解しようとしますが、完全に正確な理解ができない場合もあります。その結果、回答が途中で終わってしまうことがあるかもしれません。
続きをもらうには、質問の文脈を明確にして再度質問してください。たとえば、「先ほどの回答の続きを教えてください」といった形でリクエストできます。ただし、続きの回答にもトークンが使用されるため、全体のトークン数が加算されます。
途中で切れた回答の続きを求める際に、必要な情報を含めることで、より適切な回答を得られる可能性が高まります。また、質問が長くなりすぎないように注意してください。質問が長すぎると、回答が短くなってしまったり、必要な情報が省略されることがあります。
行数の多いプログラム開発
をあなたと一緒のする場合、どの様なことに気をつけ、またどの様に進めると良いですか？
AIと一緒に行数の多いプログラム開発を行う場合、以下のような点に注意して進めると良いでしょう。
- クリアな目標の設定: プロジェクトの目標と要件を明確に定めてください。これにより、AIが適切な提案や解決策を提供しやすくなります。
- イテレーション: 大規模なプロジェクトでは、一度にすべてを完成させるのではなく、段階的に開発を進めることが効果的です。各段階でフィードバックを得て、必要に応じてAIに改善を依頼しましょう。
- モジュール化と再利用: コードの構造をモジュール化し、再利用可能なコンポーネントを作成することで、開発効率を向上させることができます。AIにも、適切なモジュールや関数を提案させることができます。
- コード品質の維持: プログラムが大規模になるにつれ、コード品質の維持が重要になります。リーダブルなコードを書くようにAIに依頼し、定期的にコードレビューを行いましょう。
- コミュニケーション: 質問や要求を明確に伝えることで、AIが適切な回答や提案を行いやすくなります。また、どのような解決策を求めているのか、具体的な指示を与えることが重要です。
- ドキュメントの作成: プロジェクトを進めるうえで、ドキュメントの作成は重要な役割を果たします。AIに、適切なコメントやドキュメントを生成させることで、プログラムの理解が容易になります。
- テストとデバッグ: 開発中にテストを繰り返し行い、バグや問題を修正していくことで、品質の高いプログラムが完成します。AIにもユニットテストやインテグレーションテストの作成を依頼することができます。
- タスク管理: タスク管理ツールを利用して、プロジェクトの進捗状況を把握し、AIとの連携を円滑に進めましょう。
「New chat」
ボタンを押してしまうと会話が途切れるので一から話し直す必要がありますか？
「New chat」ボタンを押さない間は、GPTと継続的な会話が成り立ちますか？
長期の会話をする際に上手くやるヒントがあれば教えてください。
「New chat」ボタンを押すと過去の会話がリセットされますが、次の方法で過去の会話と上手く繋げることができる場合があります。
過去の会話の要約: 新しいチャットを開始する際に、過去の会話の重要なポイントを要約して記述してください。これにより、AIは前の会話の文脈を把握しやすくなります。
例:
「前回の会話では、大規模なプログラム開発におけるベストプラクティスについて議論していました。その続きをお願いします。」
以前の質問や回答の引用: 過去の会話で重要だった質問や回答を引用し、それに関連する新たな質問を提案します。これにより、AIは適切な文脈で回答を生成しやすくなります。
例:
「以前、モジュール化と再利用について言及しましたが、これを具体的にどのように実践すればよいでしょうか？」
これらの方法を用いることで、「New chat」ボタンを押した後でも、過去の会話との繋がりを保ちながら新しい会話を進めることができます。ただし、AIは過去の会話を完全に理解するわけではないため、適切な回答が得られない場合もあります。その場合は、質問を明確にするか、文脈をさらに明確にして再度試してみてください。
ありがとう。
これらの技はGPT-3でも効果的ですか？
はい、これらのアプローチはGPT-3でも効果的です。GPT-3もGPT-4と同様に、与えられた入力に基づいて文脈を理解しようとします。過去の会話の要約や、以前の質問や回答の引用を使って文脈を明確にすることで、GPT-3も適切な回答を提供しやすくなります。
ただし、GPT-4はGPT-3よりも大幅に性能が向上しており、より正確な回答や優れた文脈理解が期待できます。それでも、GPT-3でもこれらのテクニックを使用することで、継続的な会話をうまく進めることができるでしょう。
