Claude3のプロンプト（指示出し）のコツ
この動画は、Claude3というAIのプロンプトエンジニアリング技術について解説したものです。明確かつ直接的な指示の出し方、使用例の提示、役割の付与、XMLタグの活用、プロンプトの連鎖など、より良い結果を得るためのテクニックが紹介されています。また、ChatGPTとの違いや、APIを使用する際のヒントなども説明されています。最後に、Claude3の公式ドキュメントにあるプロンプトライブラリーの活用法が提案されています。
This video is an explanation of the prompt engineering techniques for Claude3, an AI. It introduces various techniques to get better results, such as giving clear and direct instructions, providing examples, assigning roles, using XML tags, and chaining prompts. The differences from ChatGPT and tips for using APIs are also explained. Finally, it suggests how to utilize the prompt library available in the official documentation of Claude3.
(00:00) この音声では、テキスト系の生成AIであるClaude3について紹介しています。ChatGPTと比較して、Claude3の方が回答の精度が高く、腑に落ちるような文章が返ってくると説明しています。
(00:00) In this audio, Claude3, a text-based generative AI, is introduced. Compared to ChatGPT, Claude3 is explained to have higher accuracy in its responses and provides more convincing text.
(01:04) Claude3の特徴として、ChatGPTより回答の精度が高いこと、入力できる文字数の制限が約10倍に増えたことが挙げられています。これにより、膨大なPDFドキュメントの情報をアップロードし、的確に要約することが可能になります。
(01:04) As features of Claude3, it is mentioned that it has higher response accuracy than ChatGPT and the character limit for input has increased by about 10 times. This makes it possible to upload information from large PDF documents and accurately summarize them.
(02:07) Claude3のプロンプトエンジニア技術について、ChatGPTとの違いを中心に解説しています。具体的には、XMLタグを使用することでパフォーマンスが向上すること、変数として波括弧2つを使用することなどが紹介されています。
(02:07) The prompt engineering techniques of Claude3 are explained, focusing on the differences from ChatGPT. Specifically, it is introduced that using XML tags improves performance and that double curly braces are used as variables.
(03:11) プロンプトを作成する際は、明確かつ具体的に書くことが重要だと説明しています。AIでも人間でも、伝えたいことを明確に伝えないと、適切な返答が得られないとのことです。
(03:11) When creating prompts, it is explained that it is important to write clearly and specifically. It is mentioned that whether it is an AI or a human, if you do not clearly convey what you want to convey, you will not get an appropriate response.
(04:14) プロンプトのテクニックとして、使用例を示すことが有効だと紹介しています。例題を提示し、AIにそれを元に出力してもらうことで、より良い結果が得られるとのことです。
(04:14) As a prompt technique, it is introduced that providing examples is effective. By presenting sample problems and having the AI output based on them, better results can be obtained.
(05:18) Claude3に役割を与えることで、難しい質問にも適切に答えられるようになると説明しています。例えば、複雑な倫理問題に答えるために設計されたロジックボットの役割を与えることで、より深い考察が得られるとのことです。
(05:18) It is explained that by assigning a role to Claude3, it can appropriately answer even difficult questions. For example, by assigning the role of a logic bot designed to answer complex ethical questions, deeper insights can be obtained.
(06:23) XMLタグを使用することで、Claude3のパフォーマンスが向上すると紹介しています。具体的な使用方法として、ドキュメントタグ、インストラクションタグ、例題タグを組み合わせることが提案されています。
(06:23) It is introduced that using XML tags improves the performance of Claude3. As a specific usage method, it is proposed to combine document tags, instruction tags, and example tags.
(07:26) XMLタグを使用した具体例として、車内のAIによる効率化の実証実験に関する記事を要約する例が示されています。ドキュメントタグに文章を入れ、インストラクションタグに指示を書くことで、中学生でも分かりやすい要約が得られるとのことです。
(07:26) As a concrete example of using XML tags, an example of summarizing an article about an efficiency demonstration experiment using in-vehicle AI is shown. By putting the text in the document tag and writing instructions in the instruction tag, a summary that is easy to understand even for junior high school students can be obtained.
(08:30) プロンプトの連鎖技術について説明しています。XMLタグを使って文脈を分けた上で、段階的にフィードバックを行うことで、回答の精度が高まるとのことです。
(08:30) The prompt chaining technique is explained. By using XML tags to separate the context and provide feedback in stages, the accuracy of the answers is said to increase.
(10:38) プロンプトの連鎖技術の応用例として、著作権に関する考え方を問う例が示されています。膨大なPDFドキュメントを読み込ませ、関連する引用を抽出することで、的確な回答が得られるとのことです。
(10:38) As an application example of the prompt chaining technique, an example of asking about the concept of copyright is shown. By having the AI read a large PDF document and extract relevant quotes, an accurate answer can be obtained.
(11:44) プロンプトの連鎖技術を応用する方法は無限にあると説明しています。例えば、文章の文法上の誤りを指摘し、修正するためのプロンプトを連鎖させることで、より洗練された文章が得られるとのことです。
(11:44) It is explained that there are infinite ways to apply the prompt chaining technique. For example, by chaining prompts to point out and correct grammatical errors in a sentence, a more refined text can be obtained.
(13:54) XMLタグを使って、考えている部分と回答部分を分けることで、より見やすい出力が得られると紹介しています。これは、APIを使用する際にも有効だとのことです。
(13:54) It is introduced that by using XML tags to separate the thinking part and the answer part, a more readable output can be obtained. This is said to be effective even when using APIs.
(14:58) 出力フォーマットを指定することで、JSON形式やHTML、マークダウンなど、様々な形式で出力できると説明しています。また、自分でフォーマットを作成することも可能だとのことです。
(14:58) It is explained that by specifying the output format, output can be obtained in various formats such as JSON, HTML, and Markdown. It is also possible to create your own format.
(16:02) プロンプトの最後に、本当に聞きたいことや知りたいことを書くことで、パフォーマンスが最大限に発揮されると紹介しています。
(16:02) It is introduced that by writing what you really want to ask or know at the end of the prompt, the performance is maximized.
(17:06) Claude3の公式ドキュメントには、プロンプトライブラリーがあると説明しています。料理のレシピを作成するプロンプトや、商品のネーミングを考えるプロンプトなど、様々なサンプルが用意されているとのことです。
(17:06) It is explained that there is a prompt library in the official documentation of Claude3. There are various samples available, such as prompts for creating cooking recipes and prompts for thinking of product names.
(18:10) 音声の最後に、XMLタグの使い方がClaude3独自のものであることが強調されています。また、視聴者に対して、紹介されたテクニックを試してみることが推奨されています。
(18:10) At the end of the audio, it is emphasized that the usage of XML tags is unique to Claude3. The viewers are also encouraged to try the introduced techniques.
