CO-STARを使いこなして、LLMから最高の応答を得る方法
GPTのようなLLM(大規模言語モデル)のプロンプトをうまく作成することは、より良い応答を得るために非常に重要です。COSTARは、プロンプト作成のための構造化されたアプローチを提供するフレームワークです。この方法は、LLMの応答に影響を与えるすべての重要な側面を考慮し、よりカスタマイズされた効果的な出力応答を実現します。
このガイドは、シンガポールのGPT-4プロンプトエンジニアリングコンペティションで優勝したSheila Teoによる優勝プロンプトを元にしています。彼女の戦略を深掘りし、LLMの力を引き出すための学びを共有します。
Sheila Teoのプロンプト原文:https://medium.com/towards-data-science/how-i-won-singapores-gpt-4-prompt-engineering-competition-34c195a93d41
COSTARフレームワークの説明:
Context(文脈): 背景情報を提供することで、LLMが特定のシナリオを理解できるようになります。
Objective(目的): タスクを明確に定義することで、LLMの焦点を絞ります。
Style(スタイル): 希望する書き方を指定することで、LLMの応答が求められるスタイルに合致します。
Tone(トーン): トーンを設定することで、必要な感情や雰囲気に応じた応答が得られます。
Audience(対象者): 対象とする読者を特定することで、LLMの応答がその対象に適したものになります。
Response(応答形式): 応答の形式(例えばテキストやJSON)を指定することで、LLMの出力が適切な形式で提供され、パイプライン構築に役立ちます。
フレームワークの使用例:
CO-STARフレームワークを使ったプロンプトの具体例を以下に示します。先日公開されたChatGPT-4oで試してみました。
ビジネス戦略の実装例(プロンプト例)
Context(文脈): 中規模のテック企業が市場成長の停滞に直面している。
Outcome(目標): 市場シェアを15%増加させること。
Scale(スケール): まず地域展開を目指し、その後全国展開を検討する。
Time(時間): 18ヶ月以内に達成すること。
Actor(実行者): マーケティングチームと営業チーム、最高マーケティング責任者(CMO)が指揮を取る。
Resources(リソース): 市場調査、広告、熟練した営業チームのための予算配分。
具体的プラン(回答例)
簡単ツール
Co-starを取り入れたGPTSもあります。
最後に:実行と学び = 結果
CO-STARフレームワークは、ビジネスや個人の目標設定において、明確な構造を提供し、目標達成プロセスを管理しやすく、実現可能にします。次に挑戦的な目標に直面したときは、CO-STARフレームワークを適用して、その取り組みにどのように明確さと方向性をもたらすかを観察してみてください。