ChatGPTはカスタムコマンドを起動します。一度言って覚えておけば、話すたびにそれに従います。

「私は小学校の理科の先生です。科学的な概念について説明していただきたいです。例や類推などのテクニックを使って、小学生にもわかるように説明していただければと思います…」

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ChatGPT を使用する場合、生成される回答がユーザーのニーズに合わせて調整されるようにプロンプ​​トを作成するのに通常、ある程度の時間がかかります。さらに、要件が毎回似ている場合でも、新しい会話を開始するときに、テンプレートをコピーするようにこれらの要件をコピーする必要があり、プロンプトが非常に長くなります。

最近、OpenAI はこの問題の解決策を発表し、「カスタム指示」機能を開始しました。

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「カスタム コマンド」機能を有効にする手順。参照: https://twitter.com/Authority_AI/status/1682098519715225600

つまり、この機能は、よく使用される指示をテンプレートに変換し、質問する前に修正することで、後続の各質問の複雑さを簡素化し、「回答を毎回 1,000 語以内に抑える」などの繰り返しの要件を回避できるように設計されています。

これまでの直接的な質問方法とは異なり、ChatGPT は設定時に 2 つの質問をします。1 つの質問は、ユーザーの基本情報 (職業、趣味、好きなトピック、場所、達成したい目標など) を理解するために使用され、もう 1 つの質問は、どのような応答が必要か (正式/非公式、回答の長さ、モデルが意見を表明するか中立を保つかなど) を ChatGPT に伝えるために使用されます。

たとえば、小学校の先生であれば、最初の質問に答えるときに自分の職業（小学校の理科を教える）を ChatGPT に伝え、2 番目の質問に答えるときには回答形式（表で提示、長所と短所の概要など）を限定することができます。

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次に、ChatGPT は上記の指示を組み合わせて回答を出します。

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この機能は、プログラミング作業を支援するために ChatGPT を使用する開発者にとっても非常に便利です。

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OpenAIによると、この機能は本日よりPlusユーザー向けにベータ版として提供され、今後数週間で全ユーザーに拡大される予定だという。

この機能と以前のプラグイン機能は互いに補完し合うことに留意してください。たとえば、ディレクティブをカスタマイズするときに住んでいる都市を指定すると、モデルは食品注文プラグインを使用するときに都市情報を考慮します。

ただし、OpenAI は、モデルのトレーニングにカスタム指示を使用すると述べています。プライバシーが懸念される場合は、「データ コントロール」列で無効にすることを選択できます。

この機能がリリースされた後、多くのネットユーザーがそれを試しました。 Syncedも初めての体験でした。

冒頭で述べた「小学校理科の先生」というアイデンティティを例に挙げてみましょう。まずはChatGPTに個人情報と回答の要件を伝えましょう。

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そこで、ChatGPTさんに「ディープラーニング」とは何かを説明してもらってみました。結果は、ChatGPT が実際に事前定義された指示に従っていることを示しています。

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以降の会話でモデルが引き続きフォローしないようにする場合は、「カスタム指示」インターフェースでオフにすることができます。

もちろん、上記は非常に単純なアプリケーション シナリオにすぎず、新しい機能を備えた新しいアイデアを思いつく専門家は常に存在します。たとえば、以前の自動化されたインテリジェント エージェント プロジェクトでこれを使用した人もいましたが、そのプロジェクトでは、ChatGPT が特定の手順に従って質問をそれぞれ受け取った後、分解、アーカイブ、質問者との対話を行い、最終的に問題を段階的に解決する必要がありました。

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OpenAIのCEO、サム・アルトマン氏は、この新機能を推奨するツイートで、「カスタム指示は、よりパーソナライズされたAIに向けた小さな一歩に過ぎませんが、非常に興味深く、有用なものです」とコメントした。OpenAIは、ChatGPTをより使いやすく、効率的にするために、今後同様の機能をさらにリリースする予定のようだ。

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しかし、ユーザーから寄せられる質問は個人情報とはまったく関係のないことが多いため、こうした情報が回答に不必要な影響を与えないようにするにはどうすればよいのか、という懸念も生じています。頻繁に手動で切り替える必要がありますか?

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参考リンク: https://openai.com/blog/custom-instructions-for-chatgpt