ChatGPTをアップグレードしてGPT-４を使えるようにしました。最初、ブラウザの翻訳機能を使ったまま使用していたら、エラーが続出してまともに使えませんでした。一旦ログアウトして使うとスムーズに回答してくれました。GTT-4とはいえ、一度に出力する文字数は無料版と変わりません。なので、複数に分割して出力するプロンプトで記事作りをお願いしました。このプロンプトは無料版でも使えるので便利です。
ChatGPTで記事を分割して出力するプロンプト例
GPT-4の使い方を7つのパートに分けて説明してください。このチャットでは1つめをお願いします。以降のチャットで2つめ、3つめ、4つめ、5つめ、6つめ、7つめと指示した後答えてください。
ターゲットや出力してほしい内容を条件に入れるとより精緻な文を作成してくれるでしょう。
はじめに
本稿は、OpenAIのGPT-4を効果的に使用するための方法について7つのパートに分けて説明します。これらのパートには、テキスト生成の基本、翻訳タスク、文章要約タスク、感情分析タスク、会話型アプリケーションの構築、そしてGPT-4の利用制限事項やエチカルな使用に関する情報が含まれています。
GPT-4の概要と準備
GPT-4は、OpenAIが開発した大規模な言語モデルで、自然言語処理タスクにおいて高い性能を発揮します。GPT-4の主な用途は、質問応答、文章生成、文章要約、翻訳、感情分析などです。GPT-4を使いこなすための第1ステップは、概要を理解し、必要な準備を整えることです。
1.1 GPT-4の理解
GPT-4は、Transformerアーキテクチャをベースにしており、数百億のパラメータを持つ大規模な言語モデルです。このモデルは、インターネット上の大量のテキストデータから学習しており、そのため広範な知識を持っています。
1.2 APIキーの取得
GPT-4を利用するには、まずOpenAIのウェブサイトにアクセスし、APIキーを取得する必要があります。APIキーは、GPT-4を利用するアプリケーションやサービスとの認証に使用されます。
1.3 開発環境のセットアップ
GPT-4を使うためには、PythonプログラムでOpenAIのAPIを呼び出すことが一般的です。そのため、Pythonのインストールと、必要なライブラリ（openaiパッケージなど）をインストールすることが必要です。また、開発環境としてJupyter NotebookやGoogle Colabが便利です。
GPT-4を利用したテキスト生成の基本
GPT-4を用いてテキスト生成を行うには、主にプロンプトと呼ばれる入力文を与え、モデルからの出力を受け取る方法を理解することが重要です。
2.1 プロンプトの作成
GPT-4に与えるプロンプトは、タスクや質問を表す自然言語の文です。例えば、質問応答タスクでは「東京の人口は？」といった具体的な質問がプロンプトになります。GPT-4は、与えられたプロンプトに応じて適切な回答や文章を生成します。
2.2 APIリクエストの作成
Pythonのopenaiパッケージを利用して、GPT-4へのリクエストを作成します。リクエストには、APIキー、モデル名（例: “gpt-4″）、プロンプト、生成する文章の最大トークン数（例: max_tokens=50）、などのパラメータを設定します。
2.3 APIリクエストの送信と結果の取得
作成したAPIリクエストをGPT-4に送信し、結果を受け取ります。通常、生成された文章はJSON形式で返されます。これを適切にパースし、生成された文章を取得します。
2.4 結果の評価と改善
GPT-4が生成した文章がタスクに適しているか評価し、必要に応じてプロンプトやパラメータを調整して改善を図ります。例えば、文章の短縮や拡張、質問の明確化、生成の精度や多様性を制御するパラメータ（例: temperature）の調整などが考えられます。
GPT-4を用いた翻訳タスクの実行
GPT-4は、高品質な翻訳タスクもこなすことができます。翻訳タスクを実行するためには、適切なプロンプトの作成と、結果の評価が重要です。
3.1 翻訳プロンプトの作成
翻訳タスクを実行するためには、GPT-4にどの言語からどの言語へ翻訳してほしいかを示すプロンプトを作成する必要があります。例えば、英語から日本語への翻訳では、「Translate the following English text to Japanese: “{text}”」といったプロンプトを用意します。
3.2 翻訳APIリクエストの作成と送信
前述のテキスト生成の基本で説明したAPIリクエストの作成と送信の手順に従って、翻訳プロンプトをGPT-4に送信します。
3.3 結果の取得と評価
GPT-4から返された翻訳結果を取得し、その品質を評価します。翻訳品質が低い場合、プロンプトの改善やパラメータの調整を検討します。
3.4 改善のための工夫
翻訳品質を向上させるために、文脈を明確に示す情報をプロンプトに追加することが効果的です。また、翻訳パラメータ（例: temperature）を調整することで、翻訳結果の多様性や一貫性をコントロールすることができます。
GPT-4を用いた文章要約タスクの実行
GPT-4を用いて文章要約タスクを行う際は、適切なプロンプトの作成、要約の品質評価、改善方法について理解することが重要です。
4.1 要約プロンプトの作成
文章要約タスクを実行するためには、GPT-4に対して要約してほしい文章と要約の指示を示すプロンプトを作成する必要があります。例えば、「Summarize the following text in English: “{text}”」といったプロンプトを用意します。
4.2 要約APIリクエストの作成と送信
前述のテキスト生成の基本で説明したAPIリクエストの作成と送信の手順に従って、要約プロンプトをGPT-4に送信します。
4.3 結果の取得と評価
GPT-4から返された要約結果を取得し、その品質を評価します。要約が不適切な場合、プロンプトの改善やパラメータの調整を検討します。
4.4 改善のための工夫
要約品質を向上させるために、要約の長さやスタイルに関する指示をプロンプトに追加することが効果的です。また、要約パラメータ（例: max_tokens, temperature）を調整することで、要約結果の長さや一貫性をコントロールすることができます。
GPT-4を用いた感情分析タスクの実行
GPT-4は感情分析タスクも実行できます。このタスクでは、テキストの感情や意見を判別することが目的です。適切なプロンプトの作成と結果の評価が重要です。
5.1 感情分析プロンプトの作成
感情分析タスクを実行するためには、GPT-4に対してテキストの感情を判別してほしいことを示すプロンプトを作成する必要があります。例えば、「Determine the sentiment of the following text: “{text}”」といったプロンプトを用意します。
5.2 感情分析APIリクエストの作成と送信
前述のテキスト生成の基本で説明したAPIリクエストの作成と送信の手順に従って、感情分析プロンプトをGPT-4に送信します。
5.3 結果の取得と評価
GPT-4から返された感情分析結果を取得し、その品質を評価します。結果が不適切な場合、プロンプトの改善やパラメータの調整を検討します。
5.4 改善のための工夫
感情分析の精度を向上させるために、文脈を明確に示す情報をプロンプトに追加することが効果的です。また、パラメータ（例: temperature）を調整することで、結果の多様性や一貫性をコントロールすることができます。
GPT-4を用いた会話型アプリケーションの構築
GPT-4を用いて会話型アプリケーションを構築する際は、状態管理、適切なプロンプトの作成、ユーザーからの入力の取り扱いなどが重要です。
6.1 状態管理
会話型アプリケーションでは、過去の会話履歴やユーザー情報などの状態を管理することが重要です。これにより、GPT-4が適切な応答を生成できるようになります。
6.2 プロンプトの作成
ユーザーからの入力に対して適切な応答を生成するためのプロンプトを作成します。会話履歴や状態情報を含めることで、GPT-4がより適切な応答を生成できるようになります。
6.3 ユーザー入力の取り扱い
ユーザーからの入力を適切に処理し、それをプロンプトに組み込むことが重要です。例えば、ユーザー入力を前処理して不適切な単語や表現を除外したり、文法を修正したりします。
6.4 APIリクエストの作成と送信: 前述のテキスト生成の基本で説明したAPIリクエストの作成と送信の手順に従って、会話型アプリケーション用のプロンプトをGPT-4に送信します。
6.5 結果の取得と評価: GPT-4から返された応答を取得し、その品質を評価します。応答が不適切な場合、プロンプトの改善やパラメータの調整を検討します。
GPT-4の利用に関する制限事項とエチカルな使用
GPT-4を利用する際には、技術的な制限やエチカルな問題に注意することが重要です。
7.1 技術的制限
GPT-4は強力な言語モデルですが、限定的な知識、時折不正確な情報や推測に基づく回答、コンテキストを理解しない場合があります。また、特定の分野に関しては専門知識を持っていないため、専門家の意見が必要な場合もあります。
7.2 不適切なコンテンツの生成
GPT-4は、不適切な言葉や表現を生成することがあります。これを防ぐために、生成されたテキストをフィルタリングしたり、APIリクエストにContentFilterなどのパラメータを使用して制限をかけることができます。
7.3 エチカルな使用
GPT-4の使用にあたっては、プライバシー、著作権、データセキュリティなどの法的および倫理的な問題に配慮することが重要です。ユーザーのデータを適切に保護し、不正な目的での使用を避ける必要があります。
7.4 ガイドラインとポリシー
GPT-4の提供元であるOpenAIは、利用ガイドラインとポリシーを定めています。これらのガイドラインやポリシーに従って、適切かつエチカルな方法でGPT-4を利用することが求められます。
まとめ
GPT-4は強力な言語モデルであり、さまざまなタスクを効果的に実行することができます。適切なプロンプトの作成やパラメータ調整、そして結果の評価を通じて、GPT-4の性能を最大限に引き出すことができます。ただし、技術的制限やエチカルな問題にも留意して、法的および倫理的なガイドラインに従って利用することが重要です。これらの情報を活用し、GPT-4を効果的に使いこなしてください。