- GitLab公式技術文書を英語から日本語に翻訳するために、翻訳用GPTプロンプトを作成した方法。
- 効果的なプロンプト作成の要件:
- プロンプト作成に先立って、複数の講義や各種メディア資料から学んだ内容。
- Examples:
- ユーザーが期待する結果の例を作成する。
- GPTは簡単な例を見るだけでも、複雑な作業を一貫して処理できる。
- Direction:
- 作業手順やルールを詳しく書く。
- 手順のある作業を「1番」「2番」と番号を付けて指示すると、GPTはうまく実行する。
- Parameters:
- 生成AIには複数のパラメータを設定できる。
- パラメータには「同じ質問にどの程度多様に回答するか（temperature）」「どれくらい確率の高い回答を提示するか（top-p）」などがある。
- Format:
- 回答形式を指定する。
- Markdown、JSON、CSV形式が必要なら、そのように作成するよう求める。
- Chaining:
- プロンプトや生成AIをつないで使う。
- たとえば、ChatGPTに画像生成用プロンプトを依頼し、画像はMidjourneyで得る方法。
- 各領域に特化したAIを組み合わせて使う。
- 「翻訳用GPT」プロンプトの書き方:
- 上記の要件に従って、GPTsで「翻訳用GPT」プロンプトを作成する。
- 思いどおりに動く自分専用のGPTを作るには、Instructions、Responses、Examplesをプロンプトに含める。
- プロンプトにはGPTの役割、目標、回答要件、回答例などを提示する。
- Instructions:
- GPTの役割と最終目標を書く。
- カスタムAIを設計する際には、「AIに役割を与える（roleplay）行為が重要である」という研究結果が多い。
- 翻訳者、教師、医師など、望む回答者の職業やアイデンティティをAIに与える。
- 翻訳用GPTでは、AIの役割を「英日翻訳者」、最終目標を「テキストの日本語翻訳」に設定する。
- Responses:
- 回答要件を記載する。
- AIがよく言う「承知しました」や「〜します」といった余計な文言をなくそうとする。
- 翻訳用GPTには「追加説明や文脈なしで、簡潔に回答だけしてほしい」と依頼を入れる。
- 「翻訳作業だけに集中し、すべてのやり取りで正確性と簡潔性を維持してほしい」と求める。
- Examples:
- AIが理解できるよう、短い回答を例として示す。
- ここでは「質問と回答は --- で区切られる」と明確に伝える必要がある。
- そうしないとAIは「どこまでが例の質問で、どこまでが例の回答か」を把握できず、見当違いの回答を出すことがある。
- 翻訳用GPTのExamplesには「Q: apple A: りんご」「Q: Hello, who are you? A: こんにちは、あなたは誰ですか？」をそれぞれ記載する。
- 特殊文法をGPTに適用する方法:
- GitLab公式技術文書の特殊なMarkdown文法もプロンプトに入力する。
- そのためには、開発者がまず「GitLab技術文書の特殊なMarkdown文法とは何か」を把握しておく必要がある。
- GitLab技術文書のプロジェクトを分析し、ビルド方法と特殊なMarkdown文法を見つけた。
- GitLabはRubyベースの静的サイトジェネレーターNanocを使って技術文書サイトを提供している。
- これは、文書をMarkdown文法に沿って作成し、HTMLにレンダリングする構造である。
- 単純なMarkdown構造であれば、前述のプロンプトを少し変えるだけでよい。
- GPTは一般的なMarkdown文法をすでに理解しており、文法を壊さずに翻訳できる。
- GitLabは、一般的なMarkdown文法では使えないタブやバッジを技術文書に適用している。
- GPTは「GitLab技術文書の特殊なMarkdown文法とは何か」を知らない。
- そのため、翻訳用GPTを設計する際には、この内容をプロンプトに詳しく記述する。
- GitLab技術文書の特殊なMarkdown文法を翻訳する具体的な方法、例、制約条件をプロンプトに記載する。
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命令、応答、例