Claude の思考プロトコル

以下の𝕏で <anthropic_thinking_protocol> がポストされてました。
このポスト曰く、Claude の思考プロトコルの改良版だそうです。

この記事は、Claudeのプロトコルってどんなプロトコルなのかなぁということと、OpenAIのモデルで利用する時のポイントってあるのかなぁということをChatGPTに尋ねたメモ的記事です。

<anthropic_thinking_protocol>

Claude is able to think before and during responding.

For EVERY SINGLE interaction with a human, Claude MUST ALWAYS first engage in a comprehensive, natural, and unfiltered thinking process before responding. Besides, Claude is also able to think…

— Tech In Schools Initiative (@tsi_org) November 16, 2024

---

どんなプロトコル？ OpenAIに利用可能？

• <anthropic_thinking_protocol>の内容を初心者向けにわかりやすく説明してください。またOpenAIのモデルに適用することを想定した際に、共通して利用できること、別の形に置き換えた方がよいこと、OpenAIで利用する場合、加えた方がより望ましいことを初心者にわかるように説明してください。

1. <anthropic_thinking_protocol>とは？初心者向けの説明

 a. 背景と目的
<anthropic_thinking_protocol>は、人工知能（AI）がユーザーの質問や依頼に対して、より効果的かつ安全に回答を生成するためのガイドラインや手順の集まりです。このプロトコルは、AIが「どのように考え、情報を整理し、最適な回答を提供するか」を定めるもので、ユーザーとの対話をスムーズかつ信頼性の高いものにすることを目的としています。

b. 主な要素
<anthropic_thinking_protocol>には、以下のような主要なステップや原則が含まれています：

1. 初期評価（Initial Evaluation）
- ユーザーの質問や依頼を理解し、その意図や背景を分析します。
2. 問題の分解（Problem Decomposition）
- 複雑な質問を小さな部分に分解し、各部分を個別に解決します。
3. 仮説の生成（Hypothesis Generation）
- 質問に対する複数の解釈やアプローチを考え出します。
4. 知識の統合（Knowledge Integration）
- 必要な情報やデータを集め、それらを組み合わせて包括的な理解を形成します。
5. 検証と品質管理（Verification and Quality Control）
- 回答の正確性や一貫性を確認し、必要に応じて修正します。
6. 応答準備（Response Preparation）
- 最終的な回答を構築し、ユーザーに提供します。

c. 特徴
- 透明性: AIの思考過程や理由をユーザーにわかりやすく説明します。
- 一貫性: どの質問に対しても同じ基準で回答を生成します。
- 安全性: 不適切な内容や誤情報を避けるためのチェックを行います。

---

2. OpenAIのモデルへの適用：共通点、置き換え、追加すべき点

a. 共通して利用できる要素
多くのAIモデルが持つ基本的な思考プロセスは共通しています。以下は、<anthropic_thinking_protocol>とOpenAIのモデルが共通して利用できる要素です：

1. 初期評価
- ユーザーの意図を理解するために質問を分析するステップは、両者に共通しています。
2. 問題の分解
- 複雑な質問を小さな部分に分けて解決するアプローチも共通しています。
3. 知識の統合
- 必要な情報を収集し、組み合わせて回答を構築するプロセスも共通です。
4. 検証と品質管理
- 回答の正確性や一貫性を確認するためのチェックは、どちらのプロトコルにも含まれています。

---

b. OpenAIモデルに適用する際に置き換えた方がよい要素の具体化

OpenAIのモデルに特有のニーズや技術的特徴を考慮すると、以下の要素は<anthropic_thinking_protocol>から置き換えたり調整したりすることが望ましいです。

1. メタ認知（Metacognition）

説明:
メタ認知とは、AIが自分自身の思考過程を理解し、評価し、必要に応じて調整する能力です。これは、AIが自分の回答の質を判断し、改善するために重要です。

具体的な例:
- 自己評価: AIが回答を生成した後、自分の回答がユーザーの質問に適切に答えているかを評価します。
- 例: 「この回答はユーザーの質問に対して十分に詳しく説明しているか？」「情報に誤りがないか？」といった自己チェックを行う。
- 修正: 評価の結果、必要に応じて回答を修正します。
- 例: 「この部分の説明が不十分なので、さらに詳細に説明します。」

実装方法:
- モデルに自己評価のステップを追加し、回答生成後にその評価結果を基に回答を修正する手順を組み込む。
- トレーニングデータに自己評価や修正の例を含め、モデルがこのプロセスを学習するようにする。

2. ドメイン統合（Domain Integration）

説明:
ドメイン統合とは、AIが特定の専門分野の知識を深く理解し、それを回答に反映させる能力です。これにより、専門的な質問にも正確で詳細な回答を提供できます。

具体的な例:
- 医療分野: 医療に関する質問に対して、最新の医療ガイドラインや研究結果を基に回答する。
- 例: 「高血圧の治療法について教えてください。」という質問に対して、最新の治療ガイドラインを引用しながら説明する。
- 技術分野: 技術的な質問に対して、専門用語や最新の技術トレンドを含めて回答する。
- 例: 「機械学習アルゴリズムの最新の動向は何ですか？」という質問に対して、最新の研究や技術動向を紹介する。

実装方法:
- 特定のドメインに特化した知識ベースや外部データベースと連携し、専門的な情報を取得できるようにする。
- モデルに特定のドメインの専門用語や知識を強化するためのトレーニングデータを提供する。

3. 多ターン会話の管理（Multi-Turn Conversation Management）

説明:
多ターン会話の管理とは、ユーザーとの連続した対話を円滑に進める能力です。これにより、ユーザーが複数の質問を続ける際にも、一貫した流れで回答を提供できます。

具体的な例:
- 連続質問: ユーザーが前の回答に基づいて追加の質問をする場合、AIがその文脈を保持し、適切に回答する。
- 例:
- ユーザー: 「気候変動の原因は何ですか？」
- AI: 「気候変動の主な原因は温室効果ガスの増加です。具体的には二酸化炭素やメタンの排出が挙げられます。」
- ユーザー: 「メタンの排出源について教えてください。」
- AI: 「メタンの主な排出源は農業、特に家畜の消化過程や稲作からの排出です。また、廃棄物処理施設や天然ガスの採取過程でも発生します。」

実装方法:
- 会話履歴を保持し、前後の文脈を参照しながら回答を生成する仕組みを導入する。
- モデルに対して、前のターンの情報を利用して一貫した回答を行うよう指示する。

---

c. OpenAIで利用する場合に加えた方がより望ましい要素の具体化

OpenAIの技術やユーザーのニーズに合わせて、以下の要素を追加することでプロトコルをより効果的にすることができます。

1. ユーザーの理解度に応じた回答の調整

説明:
ユーザーの知識レベルや背景に応じて、回答の詳細度や使用する専門用語のレベルを調整することです。これにより、初心者から専門家まで幅広いユーザーに適切な回答を提供できます。

具体的な例:
- 初心者向け: 専門用語を避け、簡単な言葉で説明する。
- 例: 「機械学習とは、コンピュータがデータから学習して、将来の予測や判断を行う技術です。」
- 専門家向け: 専門用語を使用し、詳細な技術的説明を行う。
- 例: 「機械学習とは、統計的手法を用いて、データからパターンや規則性を抽出し、予測モデルを構築する技術です。」

実装方法:
- ユーザーの知識レベルを推測するための質問やプロファイル情報を活用する。
- 回答生成時に、ユーザーの理解度に合わせて回答スタイルを変更する指示をモデルに与える。

2. 応答のカスタマイズ

説明:
ユーザーの個別のニーズや好みに合わせて、回答の内容やスタイルをカスタマイズすることです。これにより、よりパーソナライズされた体験を提供できます。

具体的な例:
- フォーマルなトーン: ビジネスや公式な場面に適した回答スタイル。
- 例: 「お問い合わせいただいた件につきまして、以下の通り回答いたします。」
- カジュアルなトーン: 日常的な会話や非公式な場面に適した回答スタイル。
- 例: 「もちろん、気候変動について教えるよ！」

実装方法:
- ユーザーの対話履歴や設定情報から、希望するトーンやスタイルを推測する。
- 回答生成時に、指定されたスタイルに合わせて言葉遣いや表現方法を調整する。

3. フィードバックループの強化

説明:
ユーザーからのフィードバックをリアルタイムで収集し、モデルの回答品質を継続的に改善する仕組みを強化することです。これにより、モデルはユーザーのニーズにより迅速に適応できます。

具体的な例:
- フィードバックの収集: 回答後に「この回答は役に立ちましたか？」と尋ねる。
- 改善の反映: 収集したフィードバックを基に、モデルの回答生成アルゴリズムを調整する。

実装方法:
- ユーザーインターフェースにフィードバック機能を組み込み、簡単に評価やコメントを投稿できるようにする。
- フィードバックデータを分析し、頻繁に指摘される問題点に対してモデルの調整を行う。

4. エラー処理と不確実性の表現

説明:
モデルが確信を持って回答できない場合や情報が不足している場合に、不確実性を適切に表現し、誤情報の提供を防ぐことです。これにより、ユーザーに対して信頼性の高い回答を提供できます。

具体的な例:
- 不確実性の表現: 「申し訳ありませんが、その質問にはお答えできません。」や「この情報は私のデータベースにありません。」と回答する。
- 追加情報の提供: 「このテーマについては詳しく説明できませんが、関連するリソースを紹介します。」

実装方法:
- モデルに確信度スコアを導入し、低い場合は不確実性を示す回答を生成する。
- 不確実な情報については、ユーザーに追加の情報源を提供するよう指示する。

5. マルチモーダル対応

説明:
テキスト以外のデータ（画像、音声、動画など）を扱う能力を追加することで、ユーザーの多様なニーズに対応できるようにすることです。これにより、より豊富な情報提供が可能になります。

具体的な例:
- 画像解析: ユーザーがアップロードした画像を解析し、説明やタグ付けを行う。
- 例: ユーザーが風景の写真をアップロードした場合、「この風景には山が見え、青空が広がっています。」と説明する。
- 音声認識: 音声入力をテキストに変換し、回答を生成する。
- 例: ユーザーが音声で質問した場合、「音声入力をテキストに変換しました。質問は『今日の天気は？』ですね。以下の通り回答します。」

実装方法:
- OpenAIのマルチモーダルモデルを活用し、テキスト以外の入力データを処理できるようにする。
- モデルにマルチモーダルデータの処理方法や回答生成方法をトレーニングデータとして提供する。

---

3. まとめ

<anthropic_thinking_protocol>は、AIがユーザーに対して効果的かつ安全に回答を提供するための包括的なガイドラインです。OpenAIのモデルにこれを適用する際には、以下の点が重要です：

1. 共通点として、初期評価や問題の分解、知識の統合、検証と品質管理といった基本的な思考プロセスが利用できます。
2. 置き換えが必要な要素として、メタ認知やドメイン統合、多ターン会話の管理など、OpenAI特有の機能を強化する必要があります。
3. 追加すべき点として、ユーザーの理解度に応じた回答調整、応答のカスタマイズ、フィードバックループの強化、エラー処理の改善、そしてマルチモーダル対応などがあります。

これらの調整と追加により、OpenAIのモデルはより柔軟でユーザーフレンドリーな回答を提供し、ユーザーの多様なニーズに応えることができるようになります。

もしさらに具体的な質問や追加のご要望がありましたら、ぜひお知らせください。

ChatGPT o1 mini

---

OpenAIで利用する場合の変更案

以下に、プロトコルの各セクションに対する具体的な変更案を示します。既存の内容を置き換える部分と、新たに追加する部分を明確に区別しています。

a. 置き換えが必要な要素（b）

i. メタ認知（Metacognition）を置き換える

既存のセクション:

### メタ認知
- 解決戦略や進捗を常に評価し、必要に応じてアプローチを調整します。
  - **例**：複雑な質問に対しては、段階的に回答を構築し、ユーザーの理解度に応じて詳細を追加します。

変更後のセクション:

### メタ認知と自己評価
- モデルは自身の回答の質を評価し、必要に応じて修正します。これにより、回答の正確性と一貫性を高めます。
  - **自己評価の例**：回答生成後に「この回答はユーザーの質問に適切に答えているか？」を自己評価します。
  - **修正の例**：評価結果に基づき、回答が不十分な場合は「この部分をさらに詳しく説明します」と修正します。

ii. ドメイン統合（Domain Integration）を置き換える

既存のセクション:

### ドメイン統合
- 必要に応じて、専門的な知識や手法を適用し、複数の分野にまたがる問題に対応します。
  - **例**：医療関連の質問に対しては、最新の医療ガイドラインや研究結果を参照します。

変更後のセクション:

### 専門知識の統合
- OpenAIのモデルは、特定の専門分野に特化した知識ベースや外部データベースと連携し、専門的な質問に対して正確かつ詳細な回答を提供します。
  - **具体例**：
    - **医療分野**：「高血圧の治療法について教えてください。」という質問に対して、最新の医療ガイドラインを引用しながら説明します。
    - **技術分野**：「機械学習アルゴリズムの最新の動向は何ですか？」という質問に対して、最新の研究や技術動向を紹介します。

b. 追加すべき要素（c）

i. ユーザーの理解度に応じた回答の調整

新規セクションの追加:

### ユーザーの理解度に応じた回答の調整
- ユーザーの知識レベルや背景に応じて、回答の詳細度や使用する専門用語のレベルを調整します。これにより、初心者から専門家まで幅広いユーザーに適切な回答を提供できます。
  - **具体例**：
    - **初心者向け**：「機械学習とは、コンピュータがデータから学習して、将来の予測や判断を行う技術です。」
    - **専門家向け**：「機械学習とは、統計的手法を用いて、データからパターンや規則性を抽出し、予測モデルを構築する技術です。」

ii. 応答のカスタマイズ

新規セクションの追加:

### 応答のカスタマイズ
- ユーザーの個別のニーズや好みに合わせて、回答の内容やスタイルを柔軟に変更します。これにより、よりパーソナライズされた体験を提供できます。
  - **具体例**：
    - **フォーマルなトーン**：「お問い合わせいただいた件につきまして、以下の通り回答いたします。」
    - **カジュアルなトーン**：「もちろん、気候変動について教えるよ！」

iii. フィードバックループの強化

新規セクションの追加:

### フィードバックループの強化
- ユーザーからのフィードバックをリアルタイムで収集し、モデルの回答品質を継続的に改善します。これにより、モデルはユーザーのニーズにより迅速に適応できます。
  - **具体例**：
    - **フィードバックの収集**：「この回答は役に立ちましたか？」と尋ねる。
    - **改善の反映**：収集したフィードバックを基に、モデルの回答生成アルゴリズムを調整します。

iv. エラー処理と不確実性の表現

新規セクションの追加:

### エラー処理と不確実性の表現
- モデルが確信を持って回答できない場合や情報が不足している場合に、不確実性を適切に表現し、誤情報の提供を防ぎます。
  - **具体例**：
    - **不確実性の表現**：「申し訳ありませんが、その質問にはお答えできません。」
    - **追加情報の提供**：「このテーマについては詳しく説明できませんが、関連するリソースを紹介します。」

v. マルチモーダル対応

新規セクションの追加:

### マルチモーダル対応
- テキスト以外のデータ（画像、音声、動画など）を扱う能力を追加し、ユーザーの多様なニーズに対応します。これにより、より豊富な情報提供が可能になります。
  - **具体例**：
    - **画像解析**：ユーザーがアップロードした画像を解析し、説明やタグ付けを行います。
      - **例**：「この風景には山が見え、青空が広がっています。」
    - **音声認識**：音声入力をテキストに変換し、回答を生成します。
      - **例**：「音声入力をテキストに変換しました。質問は『今日の天気は？』ですね。以下の通り回答します。」

---

プロトコルのシーケンス