ChatGPTを使用して文章を要約する際、文字数や単語数の制限を正確に守ることは困難な課題ですが、この記事では、Code Interpreterを活用することで、より精密な文字数・単語数指定の要約方法を紹介しています。
ChatGPTの文字数指定を守らない問題：なぜ起こるのか
ChatGPTが文字数上限の指定を守らない理由は、主にそのテキスト生成の仕組みに起因します。ChatGPTは、文章を生成する際に「トークン」という単位を用いており、日本語の漢字は1～3トークン、ひらがなやカタカナは1トークンとしてカウントされます。
このため、文字数指定をしてもトークン数のズレが生じやすく、正確な文字数を守ることが難しくなります。さらに、ChatGPTはトークン単位で処理を行うため、文字数上限を指定しても、実際の出力が指定通りにならないことが多いです。
特に日本語の場合、トークン数のカウントが複雑で、1回の出力で正確な文字数を得るのは難しいとされています。そのため、指定した文字数に収めるためには、何度も出力を調整する必要があります。
また、ChatGPTには入力と出力の両方に文字数制限があり、これはトークン数によって定義されています。無料版と有料版では許容されるトークン数が異なり、無料版では約4096トークン、有料版ではさらに多くのトークンが許容されます。この制限は、言語モデルの処理能力の限界と高品質な応答を保つために設けられており、ユーザー体験の向上を図るためのものです。
これらの理由から、ChatGPTが文字数上限の指定を守らない現象が発生します。ユーザーが特定の文字数に合わせた文章を生成する際には、プロンプトの設計やフィードバックの工夫が重要となります。例えば、再帰的に何度か実行させる、文字数が少ない時の処理方法を指定するなどの方法が有効です。
効果的なプロンプト設計：文字数を守らせるための基本テクニック
効果的なプロンプト設計により、ChatGPTに文字数を守らせることが可能です。以下の基本テクニックを活用することで、指定した文字数に近い出力を得ることができます。まず、プロンプトはシンプルかつ明確に設計することが重要です。複雑な指示や多くの条件を一度に与えると、モデルが混乱しやすくなります。
したがって、最初はシンプルなプロンプトから始め、徐々に詳細を追加していくのが効果的です。次に、具体的な文字数を明示することが必要です。例えば、「500文字以内で説明してください」といった具体的な指示を与えることで、モデルが出力の範囲を理解しやすくなります。
また、文字数の上限と下限を明確に指定することも有効です。例えば、「500文字から600文字の範囲で」といった形で指定すると、より精度の高い出力が得られます。さらに、プロンプトにフィードバックループを組み込むことも効果的です。例えば、「生成した文章が指定文字数を満たしていない場合は、再度調整してください」といった指示を追加することで、モデルが出力を再評価し、必要に応じて修正を行うように促すことができます。
また、プロンプトの中で具体的な例を示すことも有効です。例えば、「以下の例のように500文字以内で文章を生成してください」といった形で例を示すことで、モデルが期待する出力の形式やスタイルを理解しやすくなります。
最後に、プロンプトの設計においては、何度も試行錯誤を繰り返すことが重要です。プロンプトの表現や言い回しを変えたり、与える参考データを変更したりすることで、より精度の高い出力を得ることができます。これらの基本テクニックを活用することで、ChatGPTに文字数を守らせるプロンプトを効果的に設計することが可能となります。
段階的アプローチ：長文回答を短く分割して取得する方法
ChatGPTで長文を扱う際には、段階的アプローチを用いることで、効率的に短く分割して取得することが可能です。この方法は、特に文字数制限がある場合に有効です。まず、長文を分割するためのプロンプトを定義します。
例えば、「これから文章を分割して渡します。『まとめて』というまで作業しないでください。その代わり、『次の文章をお待ちしています』を返答してください。」といった指示を与えることで、ChatGPTが文章の入力を待機するように設定します。次に、分割した文章を順次入力します。各部分は1000文字程度に分割し、番号や見出しをつけて整理すると良いでしょう。例えば、秘密保持契約書を分割して送信する際には、各条項ごとに分割し、順次入力していきます。分割された各部分を入力し終わったら、まとめて要約を依頼します。例えば、「まとめて内容を要約して箇条書きでお願いします」といった指示を出すことで、ChatGPTは分割された内容を統合し、要約してくれます。
また、指示文と関連する文章を抽出する方法（RAG: Retrieval-Augmented Generation）を用いることも有効です。まず、使用データをプロンプトに入力可能な長さの文の塊に分割し、各塊の文字列をベクトル化します。次に、指示文の文字列もベクトル化し、関連する文字列を抽出します。最後に、指示文と関連する塊のデータを入力としてAIを実行します。
さらに、Refineというリレー形式の方法もあります。これは、長文を分割し、最初の塊に対して指示文を実行し、その結果と次の塊を統合して再度指示文を実行することを繰り返す方法です。例えば、10,000文字の文章を5分割し、各塊に対して順次処理を行います。これらの段階的アプローチを組み合わせることで、長文を効率的に分割し、ChatGPTから短く分割された回答を取得することが可能となります。
【オススメ】Code Interpreterを利用して文字数指定を守らせる方法
Code Interpreterを利用することで、ChatGPTに文字数指定を守らせる方法がより精密に実行可能となります。以下の手順を参考にしてください。まず、Code Interpreterを有効化する必要があります。これはChatGPT PlusのGPT-4で利用可能です。有効化された後、プロンプトに具体的な指示を与えます。
例えば、「総文字数280字から300字の記事を生成してください」といった形で指定します。次に、生成された文章の文字数をPythonでカウントします。具体的には、Pythonのlen関数を用いて文字数を計算します。
以下のようなプロンプトを使用します：
1. 総文字数280字から300字の記事を生成してください。
2. 生成した情報の字数をPythonでカウントしてください。
3. 2の字数が1の要求範囲内であれば、タスク完了です。2の字数が1の要求範囲外であれば、要求範囲からの差分を考慮して、再度ステップ1の情報生成を実行してください。このプロンプトにより、生成された情報が指定された文字数範囲内に収まるまで、繰り返し生成とカウントを行うことができます。また、Code Interpreterを使用する際には、ファイルのアップロードも可能です。例えば、テキストファイルをアップロードし、その内容を指定の文字数に収めるように編集することもできます。アップロードできるファイル形式には、テキストファイル（.txt）、CSVファイル（.csv）、Excelファイル（.xls, .xlsx）、PDFファイル（.pdf）などがあります。
さらに、Code Interpreterを利用する際の注意点として、機密情報の取り扱いに注意する必要があります。入力された情報はAI学習に利用される可能性があるため、企業の機密情報をアップロードしないようにしましょう。
また、出力ファイルやコードの保存性にも注意が必要です。長期保持ができないため、出力されたファイルやチャットの内容はこまめに別途保存するようにしましょう。このように、Code Interpreterを活用することで、ChatGPTに文字数指定を守らせることが可能となります。具体的なプロンプト設計とPythonの活用により、精密な文字数制御が実現できます。
コメント