💡 ブレが起こる理由
- 確率的生成モデルの性質（ランダム性）
→ 同じ入力でも「temperature」や「確率分布」により異なる文を生成。 - 内部コンテキストの違い
→ モデルが直前の対話履歴や表現スタイルを参照するため。 - 多義的なプロンプト
→ 「メリットを挙げて説明してください」では、どの観点（技術・経営・運用）で説明するかが曖昧。
※temperature
- temperature = 0
- 出力結果にブレは少ない（再現性が高い）
- 決定論的・一貫性の高い出力
- 保守的・確定的
- 語彙表現の種類は少ない
- 報告書、マニュアル作成に向く
- temperature = 1
-
- 出力結果にブレ幅が大きい（ランダム的）
- 確率的・多様性のある出力
- 柔軟性、創造性がある
- 言い換え豊富
- 企画、アイデア出し、ブレストに向く
※ temperature
- 対話型 AI サービス（ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity に設定はない）
- ソフトウェア開発時に、API 経由て生成 AI を組み込む場合のパラメータとして利用
対話型 AI サービス利用時に、ブレを防ぐ方法
- プロンプト作成時、依頼事項だけでなく以下を記載する
- 背景、理由
- 回答に含める希望条件（希望する記述）や不要条件（記載の不要な記述）
- 事例を記載したり、参照先を提示
- 長文を厭わない
- Custom Instructions（カスタム指示）を設定（ChatGPT）
- NG
- 曖昧な指示があると、モデル内部の確率分布が広がりブレやすくなる
AIによるテスト自動化のメリットとデメリットを教えてください
- OK
AIによるテスト自動化のメリット、デメリットを3つ挙げてください。また、応用できる事例も考えて下さい。
AI によるテスト自動化のプレゼンスライドを作成しようとしています。そのアイデアの検討材料にしようとしています。このプレゼンの参加者、どの様な生成 AI が存在するかのリサーチはまだできていません。また、業務にもまだ利用できていません。しかし、これからの業務において、生成 AI の導入は必須と自覚しています。
各項目は「見出し：説明文」の形式で、ビジネス文体で出力してください。
生成 AI が実行作業に入る前のフェーズである「ユーザーの指示を理解」の行程で、できるだけ推論させないようにする。（推論を少なくさせる）
推論を交えてユーザー指示に対して実行作業するので、「推論をもとに推論」を避けるのが目的。
ただし、この方法は、思いもつかなかった素晴らしい発想を抑制してしまう。
最初に、自由な発想の回答を求め、それがイマイチだったら、縛り条件を提示すると言ったやり方もあり。
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