今回はOpenAIの自然言語処理モデル、ChatGPTの機能であるCustmo instructions (カスタムインストラクション)の使い方について解説します。
Custmo instructionsを使用することで、カスタム命令を作成することができます。毎回入力していた決まり文句や、出力形式などを一か所で設定し、全てのプロンプトに適用することができます。
ChatGPTを使いこなす上で必須の機能となりますので、ぜひ使い方を覚えてChatGPTのパフォーマンス向上に役立ててください。
- ChatGPT Custmo instructionsの概要
- Custmo instructionsの設定方法
- Custmo instructionsの効果
Custmo instructions (カスタムインストラクション)とは
Custmo Instructionsは、ユーザーが特定の指示をChatGPTに与えることで、エンジンの動作をカスタマイズできるものです。
これには、特定の応答フォーマットの指定、特定の情報源からのデータの取得、または特定のタスクの実行方法の指定などが含まれます。
毎回、プロンプトの冒頭で指示していた「あなたは○○です」といったどのような立場で回答するかを示す指示や、回答のクオリティを向上させるための「step-by-stepで実行してください」といったキーワードをあらかじめCustmo instructionsに設定しておくことができます。
また、Custmo instructionsで指定できるトータル3000文字の文章は、プロンプトの文字数制限にカウントされないことから、トークン数の上限を引き上げるといった意味でも非常に有効です。
Custmo instructionsの設定方法
ここからは、Custmo instructionsの設定方法を解説します。
言語設定を日本語にすると正常に動作しないプラグインがあるため、英語設定で解説します。
ChatGPTを起動したら、画面左下の・・・のボタンをクリックしてメニューを開きます。
メニューからCustmo instructionsをクリックします。
これで以下のようにCustmo instructionsの設定画面が表示されました。
Custmo instructionsの設定例
続いて設定方法について解説します。
Custmo instructionsの設定画面を開くと、以下のように2つの設定項目が表示されます。
①事前情報を設定する
まず1つ目の設定項目として、事前情報を設定します。
項目の説明文を翻訳すると以下のようになります。
What would you like ChatGPT to know about you to provide better responses?
日本語訳：
より良い回答を提供するために、ChatGPTに何を知ってもらいたいですか？
設定内容
設定内容の例として、日本語設定時は以下のように表示されます。
設定例
ここではどういった立場から回答してほしいか、といった内容を指定することができます。
今回はエンジニア、プログラマーとして回答してもらいたいため、①の欄に以下のように設定しました。
②出力情報を設定する
2つ目の設定項目として、出力情報を設定します。
項目の説明文を翻訳すると以下のようになります。
How would you like ChatGPT to respond?
日本語訳：
より良い回答を提供するために、ChatGPTに何を知ってもらいたいですか？
設定内容
設定内容の例として、日本語設定時は以下のように表示されます。
設定例
ここでは出力となる文章を作成するときに、意識してもらいたい留意点やルールなどを設定します。
今回は、プログラムのコーディング方法についての内容を以下のように②の欄に設定しました。
Custmo instructionsを試す
ここからは、実際にCustmo instructionsを設定した状態で、ChatGPTが回答を作成できるかを確認していきたいと思います。
Custmo instructionsの設定内容
まず、Custmo instructionsの設定内容については、先ほど例で示した内容をそのまま使用しています。
ChatGPTへの質問
今回は質問の例として、以下のようにPythonライブラリ、matplotlibを使ったグラフ作成のコードを生成するよう依頼しました。
プロンプト
Pythonでデータをグラフ表示するサンプルコードを作成します。
・折れ線グラフで表示するのに適したダミーデータを生成する処理を実装してください。
・Matplotlibでそのデータを折れ線グラフで表示する処理を実装してください。ChatGPTから生成された回答
こちらがChatGPTから生成された回答です。
実際のコードは以下のようになっています。
# 必要なライブラリをインポートします
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def generate_dummy_data(num_points=100):
"""
折れ線グラフで表示するのに適したダミーデータを生成します。
num_points: int, 生成するデータ点の数, デフォルトは100
return: tuple, xデータとyデータのタプル
"""
# xデータは0から10の間で等間隔に配置された数値です
x_data = np.linspace(0, 10, num_points)
# yデータはxの値に対するsin関数の値です
y_data = np.sin(x_data)
return x_data, y_data
def plot_data(x_data, y_data):
"""
xデータとyデータを折れ線グラフで表示します。
x_data: array-like, x軸のデータ
y_data: array-like, y軸のデータ
"""
# データをプロットします
plt.plot(x_data, y_data)
# グラフのタイトルを設定します
plt.title('Sample Line Graph')
# x軸とy軸のラベルを設定します
plt.xlabel('X Axis Label')
plt.ylabel('Y Axis Label')
# グラフを表示します
plt.show()
# ダミーデータを生成します
x_data, y_data = generate_dummy_data()
# データをプロットします
plot_data(x_data, y_data)従来、特に指定をしていないとコメントなどは一切記載されていないプログラムのコードが生成されますが、今回はわかりやすいコメントと、綺麗な書式のコードを出力してくれました。
Custmo instructionsで設定した内容が正しく反映されていることが確認できました。
まとめ
今回はChatGPT機能であるCustmo instructionsについて解説しました。
毎回、手動で設定していた前提条件をあらかじめ定義しておけることと、トークン数の圧縮にも利用でき、非常に役立つ機能です。
ぜひ、Custmo instructionsを活用して効率化に役立ててみてください。
それでは、また次の記事でお会いしましょう。
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