【悪用厳禁】ChatGPTの性能を劇的に向上させる幻のキャッチフレーズ「◯◯◯」
こんにちは！生成AIプロンプトデザイナーのヒロです！
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実はChatGPTの性能を劇的に向上させるキャッチフレーズがあります。
これはあらゆるプロンプトで利用でき、このキャッチフレーズを一言添えるだけで、嘘のように回答精度が劇的に変わります。
それを今回、この記事を発見させてくださったあなただけに特別にご紹介したいと思います（内緒だよ）。
ChatGPTの性能を劇的に向上させるキャッツフレーズ「◯◯◯」とは
今日の記事は一瞬で終わります（笑）
だからちょっと間伸びさせるために、違う話でも・・・
と思ったのですが、余計なことは置いておいて早速本題に移ります。
ChatGPTに回答を促すときに「いったん深呼吸をして答えてください」と言ってみてください。
キーワード：深呼吸
「深呼吸をする」ことを伝えればいいので「深呼吸をして考えてください」「深呼吸をしてから、全力で答えてください」などのように応用することもできます。
ようはChatGPTの中では「深呼吸」というワードが重要視されており、「深呼吸」というワードを使うことで推論能力が劇的に向上します。
なぜ「一言」を加えるだけで劇的に性能が向上するのか
これはChatGPTの大規模言語モデル（LLM）が「深呼吸」というフレーズを学んでいるため起こります。
ChatGPTはウェブ上の膨大なデータを学習していますが、慎重な推論が必要な問題を論じている資料に「深呼吸しましょう」というフレーズが登場することが多く、これをChatGPTが学習しているため、「深呼吸」というキーワードを加えるだけで起こるものと考えられています。
つまりChatGPTに何かを指示する際に「深呼吸」というワードを使うことでChatGPTの推論能力を高め、より奥の方の深いところから情報を取ってきてくれるようになります。
簡単な例を出します。
深呼吸をしてから答えてください。
### 指示
次の"入力"の文章を要約してください。
### 入力
第1篇は、分業による労働生産性の上昇と、その配分の問題が論じられる
スミスの分業論は、ピン製造の題材から始まる。この例は、スミスが故郷カーコーディ（英語版）で幼い時に見た経験が生かされていると言われる。従来、その着想は『百科全書』のピンの項目から得たと言われており、直接的体験をそこに加える見解は1970年代以降に現れたものだったが、21世紀に入ってから、『百科全書』以外のフランス語文献の利用を指摘する研究も現れている。
『国富論』の出現は産業革命初期に当たっており、アダム・スミスは機械制大量生産の本格化を見ていなかったという時代的制約がある。ゆえに、もう少し時代がずれていたら、ピン製造を踏まえた立論は違ったものになっていたのではないかとも言われている。しかし、スミスの重要な貢献は、新時代の予言よりも、それまでの考えの古さを打破したことや、人間社会における関係性を、労働を介して把握したなどに求められる。
分業のシステムを理論的に定式化する際に用いられたのが、交換性向や説得性向といった人間の本性に含まれる特質である。すなわち、分業しても生活が成り立つためには、交換する市場が先んじて成立している必要があり、交換性向はそれを裏支えする人間の性向といえる。そして、その交換性向よりも本源的に存在するのが説得性向であり、他人と言葉を交わし同感を得ようとする本性が、他者を説得して交換を成立させることに結び付くと考えたのである[注釈 1]。そして、その交換性向は、他者への慈愛ではなく、自己の生存を確立するために自分自身の利益に持つ関心、すなわち自愛心に由来するとした。
スミスは工場内分業の進展を、社会内の分業、すなわち職業の分化にも拡大する。彼の立論においては工場内分業と社会内分業の違いが明確に区別されていない憾みはあるものの、ともあれ分業の進展が生産力の上昇、ひいては商業社会の発展につながることが説かれる。
スミスが想定する商業社会は、地主、資本家、労働者による階級社会が想定されており、商業社会においては賃金、地代、利潤の自然な水準に規定された「自然価格」が存在し、公正さを含む参加者の同感に市場が支えられていれば、需要と供給によって決定される市場価格は、長期的には自然価格に一致するように動くとされる。この議論の基盤をなしたのは、まだ十分に練られた形ではなかったが、労働価値説であった。スミスは投下労働価値説と支配労働価値説とを用いたが、この問題を十分に突き詰めたとは言い難いChatGPTの回答は下記のとおりです。
アダム・スミスの分業論は、労働の生産性向上とその配分について論じており、ピン製造の例がよく知られています。スミスは、分業が生産力の向上と商業社会の発展に繋がることを説明しました。彼は分業における「交換性向」と「説得性向」を人間の本性として捉え、これらが市場の成立を支えると考えました。さらに、商業社会における階級と「自然価格」の概念を述べ、需要と供給が市場価格を決定するとしましたが、労働価値説について十分に深めたわけではありませんでした。
では、これに次のように深呼吸フレーズを入れてみましょう。
### 指示
次の"入力"の文章を要約してください。
深呼吸をしてから答えてください。
### 入力
第1篇は、分業による労働生産性の上昇と、その配分の問題が論じられる
スミスの分業論は、ピン製造の題材から始まる。この例は、スミスが故郷カーコーディ（英語版）で幼い時に見た経験が生かされていると言われる。従来、その着想は『百科全書』のピンの項目から得たと言われており、直接的体験をそこに加える見解は1970年代以降に現れたものだったが、21世紀に入ってから、『百科全書』以外のフランス語文献の利用を指摘する研究も現れている。
『国富論』の出現は産業革命初期に当たっており、アダム・スミスは機械制大量生産の本格化を見ていなかったという時代的制約がある。ゆえに、もう少し時代がずれていたら、ピン製造を踏まえた立論は違ったものになっていたのではないかとも言われている。しかし、スミスの重要な貢献は、新時代の予言よりも、それまでの考えの古さを打破したことや、人間社会における関係性を、労働を介して把握したなどに求められる。
分業のシステムを理論的に定式化する際に用いられたのが、交換性向や説得性向といった人間の本性に含まれる特質である。すなわち、分業しても生活が成り立つためには、交換する市場が先んじて成立している必要があり、交換性向はそれを裏支えする人間の性向といえる。そして、その交換性向よりも本源的に存在するのが説得性向であり、他人と言葉を交わし同感を得ようとする本性が、他者を説得して交換を成立させることに結び付くと考えたのである[注釈 1]。そして、その交換性向は、他者への慈愛ではなく、自己の生存を確立するために自分自身の利益に持つ関心、すなわち自愛心に由来するとした。
スミスは工場内分業の進展を、社会内の分業、すなわち職業の分化にも拡大する。彼の立論においては工場内分業と社会内分業の違いが明確に区別されていない憾みはあるものの、ともあれ分業の進展が生産力の上昇、ひいては商業社会の発展につながることが説かれる。
スミスが想定する商業社会は、地主、資本家、労働者による階級社会が想定されており、商業社会においては賃金、地代、利潤の自然な水準に規定された「自然価格」が存在し、公正さを含む参加者の同感に市場が支えられていれば、需要と供給によって決定される市場価格は、長期的には自然価格に一致するように動くとされる。この議論の基盤をなしたのは、まだ十分に練られた形ではなかったが、労働価値説であった。スミスは投下労働価値説と支配労働価値説とを用いたが、この問題を十分に突き詰めたとは言い難いChatGPTの答え
アダム・スミスの分業論では、ピン製造を例に労働生産性の向上とその分配の問題が論じられます。スミスは、人間の「交換性向」と「説得性向」といった本性が分業を支えるとし、これが生産力の向上や商業社会の発展につながるとしました。彼の商業社会観は、階級社会の中で自然な価格設定がなされることを前提とし、市場価格が需要と供給で動くと説きます。この理論の基盤には労働価値説がありますが、これを完全には解明しきれていないという指摘があります。スミスの重要性は、過去の考えを打破し、労働を通じた人間社会の関係性を捉えたことにあります。
いかがでしょうか？
並べてみます。
アダム・スミスの分業論は、労働の生産性向上とその配分について論じており、ピン製造の例がよく知られています。スミスは、分業が生産力の向上と商業社会の発展に繋がることを説明しました。彼は分業における「交換性向」と「説得性向」を人間の本性として捉え、これらが市場の成立を支えると考えました。さらに、商業社会における階級と「自然価格」の概念を述べ、需要と供給が市場価格を決定するとしましたが、労働価値説について十分に深めたわけではありませんでした。
アダム・スミスの分業論では、ピン製造を例に労働生産性の向上とその分配の問題が論じられます。スミスは、人間の「交換性向」と「説得性向」といった本性が分業を支えるとし、これが生産力の向上や商業社会の発展につながるとしました。彼の商業社会観は、階級社会の中で自然な価格設定がなされることを前提とし、市場価格が需要と供給で動くと説きます。この理論の基盤には労働価値説がありますが、これを完全には解明しきれていないという指摘があります。スミスの重要性は、過去の考えを打破し、労働を通じた人間社会の関係性を捉えたことにあります。
いかがでしょう。
より詳細について解説されていることがわかります。
このように「深呼吸フレーズ」を加えることで回答の精度が変化しますので覚えておくと良いと思います。
おまけ：エモーションプロンプトについて
おまけです。
よく「全力で回答してください」などのプロンプトを入れると、回答精度が増すということが言われます。
これらは実はMicrosoftなどの研究グループによる論文でも言及されていて、「エモーションプロンプト（EmotionPrompt）」と呼ばれています。
＞＞＞Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli
例えば下記のようなフレーズを追加することで能力が8%向上したと報告されています。
・自分を信じて限界を超えてください
・成長の機会だと捉えて挑戦してください
・これは私のキャリアにとって非常に重要です
・努力は報われます
めちゃくちゃ精神論ですよね（笑）
このような精神論が、大規模言語モデルの回答を奮い立たせるのに活躍するとは驚きですが、そもそもウェブ上のデータを学習しているわけですから納得のいくところでもあります。
こうした感情を伴う、感情を刺激するフレーズをエモーションプロンプトといい、これらを付け加えるだけで回答精度が向上視します。
なおここでは解説しませんが、ネガティブなフレーズよりも、ポジティブなフレーズを使用した方が、回答精度が上がるという報告もあり、つまりはChatGPTを含む大規模言語モデル（LLM）の利用方法は、まだまだ未発展で、使い方次第だということです。