ChatGPTの使い方：簡単なチュートリアル

ChatGPTは、 GPT3.5またはGPT-4モデルをベースにしたAIチャットアシスタントです。自然言語を理解し、生成することでユーザーをサポートします。そのため、質問を効果的に整理し、モデルのパラメータを調整することで、コストを抑えながら必要な回答を得ることができます。このチュートリアルでは、ChatGPTをよりプロフェッショナルに活用する方法をご紹介します。

予期せぬ事情により、ChatGPTのウェブサイトは中国ではアクセスできません。OpenAIが提供するAPIを使用してチャットウェブサイトをデプロイしましたので、こちらのリンクからトライアルに登録できます。現在利用可能なモデルはgpt-3.5-turboとgpt-4です。

質問言語の整理

まず、ChatGPTはあくまでモデルであり、感情は持ち合わせていません。自然言語をクエリインターフェースとして使用する膨大な知識データベースに過ぎません。そのため、回答の質は質問の質に大きく左右されます。質問の言葉が不明瞭だと、ChatGPTは意味を理解できず、期待する回答を提供できません。したがって、質問の作り方を学ぶ必要があります。これは実際には高度なスキルであり、習得が容易ではありません。しかし、ご安心ください。このプラットフォームには、ChatGPTの機能を特化させるための優れたプリセットダイアログが多数用意されています。詳細は「マスクの使用」をご覧ください。

モデルパラメータの調整

これはAPI版に特有の機能です。公式版をご覧になったことがある方は、この機能が公式ウェブサイトには掲載されていないことに気づかれるでしょう。現在に至るまで、 GPT4世界で最も強力なモデルです。API版は、公式版よりもさらに強力です。公式版のGPT4 （ GPT3.5など）は最大4096文字のコンテキスト長しかサポートしていませんが、API版は最大8192文字のコンテキスト長をサポートしているからです。つまり、API版のGPT- GPT4より長い会話を記憶できるため、より満足のいく応答を提供できるということです。

API版では、モデルのパラメータを調整することで、モデルの応答に影響を与えることができます。以下に、よく使用されるパラメータをいくつか示します。

max_tokens : 1～nは生成可能な最大長です。最大値は、使用するモデルがサポートする最大コンテキスト長によって異なります。gpt3.5gpt3.5-turbo最大 4096 をサポートし、現在利用可能なgpt-4のバージョンは最大 8192 をサポートしています。 > トークンとは何か：コンピュータは数字しか認識できないため、自然言語処理では、テキストを数値ベクトルの文字列に変換する必要があります。このプロセスはトークン化と呼ばれ、変換されたテキストの長さは実際のテキストの長さと1対1で対応しません。トレーニングデータセットで単語が十分に頻繁に出現する場合は、単一のトークンとして扱われます。しかし、トレーニングデータで単語がまれな場合は、より小さなトークンに分割される可能性があります。公式のトークナイザーを例に説明します。 > ![TokenizerExample.jpg](https://prds98.com/media/image_bed/20230510/TokenizerExample.jpg) > ご覧のとおり、ほとんどの英単語は正しく分割されましたが、私のIDであるPaRaD1SEやBilibili`のような珍しいカスタムワードは、より小さなトークンに分割されました。

temperature ： 0～1の温度範囲で、生成される応答の多様性を制御します。値が大きいほど、よりランダムで多様な応答が得られますが、精度は低下します。逆に、値が小さいほど、より正確な応答が得られますが、応答はより均質になります。

presence_penalty ： -2.0～2.0は、トピックの鮮度を制御します。値が小さいほど、既に登場した単語が再利用される可能性が高くなります。逆に、既に登場した単語が後から再び登場する可能性は低くなります。

前処理／後処理パラメータ

快適なチャット体験を提供するため、ウェブサイト自体が送信メッセージと受信応答を処理します。これらの処理パラメータは設定から調整できます。

添付される履歴メッセージ数：各リクエストに添付される履歴メッセージの数。これにより、ChatGPTは一定量の既存のチャット履歴に基づいて応答します。設定値が短すぎると、以前のメッセージで言及された概念を忘れてしまう可能性があります。長すぎると、モデルコンテキストの制限を超え、後述の履歴メッセージ圧縮機能が作動する可能性があります。 > トークン課金には過去のメッセージも含まれることにご注意ください。そのため、添付する過去のメッセージの範囲を長く設定しすぎると、トークンが非常に早く消費されてしまいます。ご自身のニーズに合った値を見つけるために、いろいろ試してみてください。
履歴メッセージ長の圧縮しきい値：履歴メッセージの長さがこのしきい値を超えると、履歴メッセージは圧縮されます（バックグラウンドでは、コンテンツの要約に自動的にgpt-3.5が使用されます）。これにより、コンテキストがモデルの最大長を超えた場合でも、ChatGPTが質問に回答し続けることができます。 > これは前のパラメータと組み合わせることができます。たとえば、添付する履歴メッセージの数を5、圧縮しきい値を1000に設定すると、5つのチャットレコードの合計文字数が1000文字を超えた時点で、ChatGPTは履歴メッセージを自動的に圧縮して1つの簡潔なチャットレコードにします。これにより、ChatGPTは常に質問に答えることができ、メモリも十分に保持されます。
履歴概要：前述の自動チャット履歴圧縮機能を有効にするかどうか。有効にしない場合、コンテキストの長さが最大長を超えると、ChatGPTは応答を停止します。

チャットを開始

マスクを着用してください

チャットボックスの左上隅でマスクをオンにできます。

マスクとは、ChatGPTがコピーライター、翻訳者、科学者など、さまざまな役割を演じられるようにするための、あらかじめ設定されたシナリオ対話モードのセットです。これらのプリセット対話モードはそのまま使用することも、自分で変更したり、新しいものを作成したりすることもできます。クリックするだけで全て表示されます。

以下はマスクを作成するためのインターフェースです。

プリセットされたダイアログには3種類あります。

システム：システムメッセージは、予備的なメッセージと理解できます。これらのメッセージは、モデルによって注意すべき重要なメッセージとして識別されます。ここでは役割を定義できます。たとえば、 你现在是一名科学家，你正在被一名记者采访。といった具合です。このように設定すると、ChatGPTは会話全体を通して科学者として応答します。
ユーザー: 通常のメッセージ、つまり、通常どおり送信されるメッセージ、つまり、通常どおりに尋ねる質問。
アシスタント：ChatGPTからの応答です。ChatGPTが状況をよりよく理解できるように、ここで仮想ChatGPT応答を設定できます。

メッセージの設定をきちんと行えば、非常に快適なチャット体験が得られます。

キーボードショートカットと使用上のヒント

チャット入力ボックス内で向上方向键直接押すと、以前送信したメッセージを素早く入力できるため、ネットワークエラーが発生した場合でも簡単に修正したり、再試行したりできます。

チャット履歴ウィンドウは、ドラッグ＆ドロップで順番を変更できます。

サイドバーとチャットインターフェースの境界線をドラッグすることで、幅の比率を変更できます。

予防

このモデルの最新の学習期限は2021年9月です。そのため、ChatGPTは、この日付以降に発生したニュースに関する質問には正しく回答できない可能性があり、場合によっては奇妙な回答をすることもあります。ですから、意味のない質問をしてトークンを無駄にしないでください。
ChatGPTは特定の分野の質問には回答できない場合や、回答が完全に正確でない場合があります。重要な決定を下す際は、必ず情報の出所を確認してください。
関連法規を遵守し、ChatGPTを違法行為に使用しないでください。

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