プロンプトの比較を別のエンジンでしてもらう

下記の記事のツイートが流れてきたので、こんなこともできるよというお話。

ちなみにBard(PaLM)にも噛ませたこともあるけど、LLMsの設計思想の違いなのか、もうひとつなやり取りだったので、基本はChatGPTとClaudeの会話相性がいい気がしてます。

２つのプロンプトの比較をしてもらうということで、上の記事の IEP Framework と下記の Enhanced Reasoning Protocol の比較をそれぞれにしてもらいました。

では、GPT4の評価です。

Both the "Enhanced Reasoning Protocol" and the "IEP Framework for Goal Achievement" provide structured processes for problem-solving, but they target different types of tasks and have different strengths. Here's a comparison:

## Enhanced Reasoning Protocol

**Focus:** This protocol is designed for an AI model to process a user's question, identify and validate underlying assumptions, and create a comprehensive, clear, and unbiased answer. It's more focused on a single interaction, such as answering a question or providing information.

**Strengths:**
- It explicitly addresses the need to identify and validate assumptions, prerequisites, and potential unconscious biases or prejudices.
- The protocol emphasizes the iterative nature of the process and the importance of feedback.

**Best Used For:** Complex question-answering tasks where biases and assumptions may play a significant role.

## IEP Framework for Goal Achievement

**Focus:** This is a more general purpose problem-solving and project management framework that can be used to achieve a specific goal. It's designed to handle larger tasks that have many parts or steps and require careful planning and management.

**Strengths:**
- It offers a comprehensive, step-by-step approach to achieving a goal, from defining the objective to evaluating the accomplishment.
- The framework includes stages for identifying challenges, brainstorming sub-topics, and evaluating and eliminating low-priority sub-topics.
- It incorporates feedback and adjustment into the process.

**Best Used For:** Long-term projects or complex tasks that require extensive planning and organization.

In summary, while both methods provide a structured approach to problem-solving, the best choice depends on the specific task at hand. The "Enhanced Reasoning Protocol" is best for answering complex questions with potential biases and assumptions, while the "IEP Framework for Goal Achievement" is ideal for managing larger projects or tasks.

「Enhanced Reasoning Protocol」と「IEP Framework for Goal Achievement」の両方は問題解決のための構造化されたプロセスを提供しますが、それぞれが異なるタイプのタスクを対象としており、異なる強みを持っています。以下に比較をまとめてみました：

## Enhanced Reasoning Protocol

**焦点：** このプロトコルはAIモデルがユーザーの質問を処理し、潜在的な前提と仮定を特定し、検証し、包括的でクリアで偏見のない回答を作成するために設計されています。単一のインタラクション、たとえば質問への回答や情報提供に重点を置いています。

**強み：**
- 前提、前提条件、潜在的な無意識の偏見や先入観の特定と検証の必要性を明示的に扱っています。
- プロトコルはプロセスの反復性とフィードバックの重要性を強調しています。

**最適な使用例：** 偏見や仮定が大きな役割を果たす可能性がある複雑な質問応答タスク。

## IEP Framework for Goal Achievement

**焦点：** これは特定の目標を達成するためのより一般的な問題解決とプロジェクト管理のフレームワークで、多くの部分やステップを持ち、慎重な計画と管理を必要とするより大規模なタスクを扱うように設計されています。

**強み：**
- 目標の定義から達成の評価まで、目標達成に向けた包括的で段階的なアプローチを提供します。
- フレームワークは、課題の特定、サブトピックのブレインストーミング、そして低優先度のサブトピックの評価と排除のステージを含んでいます。
- フィードバックと調整をプロセスに組み込んでいます。

**最適な使用例：** 広範で複雑なタスクや大規模なプロジェクトの計画と管理。

まとめると、両方の方法が問題解決のための構造化されたアプローチを提供する一方で、適切な選択は具体的なタスクに依存します。「Enhanced Reasoning Protocol」は、潜在的な偏見と仮定を含む複雑な質問に答えるのに最適で、「IEP Framework for Goal Achievement」は大規模なプロジェクトやタスクの管理に理想的です。

次にClaude２の評価です。（IEPは最初のスクリプト、ERPは２番目のスクリプトを指します）

Here is my comparative analysis of the two scripts:

- The first script provides a structured framework for goal achievement, with well-defined stages for input, planning, validation, elimination, evaluation, content creation, output, feedback, and action. It outlines the key steps involved at each stage.

- The second script is more focused on reasoning and addressing potential biases. It defines a protocol for understanding, validating, reformulating, expanding, reasoning, evaluating, answering, and requesting feedback.

- The first script seems more general purpose and could be applied to many goals and tasks, while the second is more specialized for reasoning-focused tasks.

- The second script has more built-in checks and balances, requiring the explicit output at each stage. This makes the process more transparent and easier to monitor.

- The first script incorporates feedback as a distinct stage, while the second solicits feedback as part of the protocol. Both recognize the importance of feedback for improvement.

- The first script includes metrics, monitoring, and evaluation of progress against the goal. The second is more focused on the reasoning process itself rather than achievement metrics.

- The second script is likely better for complex reasoning tasks where biases and assumptions need to be carefully addressed. The first is likely better for broader goal achievement scenarios with multiple components.

- Both scripts provide a structured approach, but have different focuses - the first on goal achievement and the second on enhanced reasoning. Selecting between them would depend on the specific use case and goals of the user.

In summary, both scripts have merits but serve different primary purposes. The first is goal and task focused, while the second is reasoning focused. The appropriate choice depends on the use case.

- 最初のスクリプトは、インプット、プランニング、検証、削除、評価、コンテンツ作成、アウトプット、フィードバック、アクションなど、目標達成のための体系的なフレームワークを提供しています。各ステージでの主要なステップを概説しています。

- 2番目のスクリプトは、推論と潜在的なバイアスへの対処により焦点を当てています。理解、検証、言い換え、拡張、推論、評価、回答、フィードバックの要求というプロトコルを定義しています。

- 最初のスクリプトは、より汎用的で、多くの目標やタスクに適用できる一方、2番目のスクリプトは、推論中心のタスクに特化しています。

- 2番目のスクリプトには、各ステージでの明示的な出力が必要で、プロセスをより透明かつ監視しやすくしています。

- 最初のスクリプトはフィードバックを独立したステージとして組み込んでいる一方、2番目のスクリプトはプロトコルの一環としてフィードバックを要請しています。どちらもフィードバックの重要性を認識しています。

- 最初のスクリプトには、進捗のメトリクス、モニタリング、目標に対する達成度評価が含まれています。一方、2番目のスクリプトは、推論プロセス自体に焦点を当てています。

- 2番目のスクリプトは、バイアスや仮定を慎重に扱う必要がある複雑な推論タスクに適している可能性が高いでしょう。最初のスクリプトは、多面的な目標達成シナリオに適している可能性が高いでしょう。

- どちらのスクリプトも構造化されたアプローチを提供していますが、焦点が異なっています。最初は目標達成に、2番目は強化された推論に焦点を当てています。使用ケースとユーザーの目的に応じて選択する必要があります。

要約すると、両スクリプトには利点がありますが、異なる主要な目的を果たしています。最初は目標とタスクに焦点を当て、2番目は推論に焦点を当てています。使用ケースに応じて適切な選択が必要です。

という、それぞれの回答です。まぁ適宜、問題やタスクに応じて使い分けがいいでしょうという解釈は一致しています。

Shima Yuz さんも感想で書いていますが、Claude 2はデフォではあっさりとした応答が特徴です。

あと２つのプロンプトがあったら、統合してみてというお願いもChatGPTもClaudeもしてくれるので、そういう使い方もいいかと思います。

注意点としては、ChatGPTもClaude2 もいずれもが、時々、わりあい大事な要素を忘れてreviseすることがあるので、ちゃんと人の目で見て、フィードバックして修正することが必要です。
たぶん、この記事でいちばん大事なことはここだと思います。

あとは、上のことを気にしなくてもいいようにLLMsの発展を待ちましょうか。

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