【週刊】今日から始めるAI生活

毎回長文プロンプト入力してる？無料でも使えるPerplexityならコレクション機能で一発解決！

生成AIを組み込んだ対話型検索エンジン『Perplexity』ですが、事前に長文プロンプトを仕込むことができる「コレクション」機能を紹介します。これで複雑な指示も、短文のプロンプトでサクッと指示できるオススメの時短術です♪

テツメモ｜tetumemo

2024/04/15

リンク

みなさん、AIのサービス、ツールを使っていますか？

Google検索を超える衝撃の生成AI型新検索エンジン：Perplexity Proが情報収集を変える！

テツメモ｜tetumemo

2024-04-01

ChatGPTなど使い始めると、色々なプロンプトを入力するのが楽しくなって、様々な情報をキャッチアップするようになります。

一方で、多くのプロンプトにふれる中、あることに気づきます。

AIに良いアウトプットをしてもらうためには、何を書いてほしいのかしっかり伝える必要がある。＝ある程度長文で指示することで精度が向上する

「けど・・・長文を毎回プロンプト入力しなければならないの？？？」

という点です。

幸い、検索すれば長文プロンプトには出会えますし、私が尊敬するプロンプトデザイナーのひろ吉さんは、Xのポストに惜しげもなく素晴らしい長文プロンプトを公開されています。

ひろ吉🎨プロンプトデザイナー

@HIROKICHI_PD

🔗 https://t.co/mbZPPSpn0H 📚

『記号推論タスク（数字、絵文字、化学式の理解など）にLLMが取り組む際に、記号を自然言語に変換することで精度が上がる』

［引用ポストの翻訳プロンプトを使って論文を全文全訳してみた］… https://t.co/zrJ3zdUyjl
— ひろ吉🎨プロンプトデザイナー (@HIROKICHI_PD) March 15, 2024

そんな便利で魅力的な長文プロンプトですが、「毎回入力する」のは大変ですよね。

ChatGPTの有料版を登録していれば、GPTsに登録して、いつでも自分用に呼び出して使うことも可能です。

しかし、それは有料プランの特権です。

が、今回紹介するのは、無料でも使える「Perplexity」のコレクション機能を使えば、事前に長文プロンプトを仕込むことができます！

これで複雑な指示も、短文のプロンプトでサクッと指示できるオススメの時短術です♪

早速紹介していきます！

💡『Perplexity』

💡無料でも使えるPerplexityのコレクション機能とは？

Perplexityに機能について聞いてみましょう。

Perplexityのコレクション機能は、スレッドを整理し、共有や協働を容易にする機能です。

## コレクションの主な用途

- スレッドをフォルダのように分類して管理できる
- 特定のトピックに関連するスレッドをまとめて保存できる
- 他のユーザーとコレクションを共有し、協働作業ができる

コレクションを作成することで、複数のスレッドを1つのまとまりとして扱えるようになります。これにより、関連するスレッドを簡単に見つけられるだけでなく、チームメンバーとの共有や議論も円滑になります。

コレクションはPerplexityの有用な機能の1つで、効率的な情報の整理と共有を可能にしています。

これだと今回伝えたいことが書かれていないので、少しわかりにくいですね。

長文プロンプトが仕込めるコレクション機能とは？

コレクションにAIのプロンプトを事前に仕込み
そのコレクションを選択し
最小限の指示で、仕込んだ長文プロンプトを実行する事ができる

ことです。

実際に設定していきましょう！

💡Perplexityのコレクション機能を使ってPDFをサクッと要約する

数10ページ、数100ページあるPDFを読み解くのは本当に大変ですよね。

そんな中、AIへ適切に指示をすれば、サクッと情報収集も可能です。

一方で、曖昧でザックリとした指示だと、当たりさわりのない情報だけが抜き出され、情報収集に繋がりません。

そこで事前に用意した長文プロンプトをコレクションに仕込んでいき、アウトプットの精度を高めて行きましょう！

📑コレクションの設定方法

Perplexityのライブラリを開く
コレクション「+」を押して追加
タイトル、アイコン、説明、AIプロンプトを設定
AIプロンプトに仕込みたいプロンプトを設定（最大2,000文字）
コレクションが完成
コレクションページからプロンプトを書いて実行

ステップごと見ていきましょう

1，Perplexityのライブラリを開く

2，コレクション「+」を押して追加

3，タイトル、アイコン、説明、AIプロンプトを設定

4，AIプロンプトに仕込みたいプロンプトを設定（最大2,000文字）

※参考にした木内さんのプロンプトをアレンジ

こちらをコレクションにコピペしてください　↓

# 命令文
あなたは{#AIに関するプロのリサーチャー}です。 {#制約条件} を遵守し、{#成果物} を生成してください。
#役割
（AI関連）に精通したジャーナリスト
# 成果物
-#出力形式 に従ってテキストを生成する

# 制約条件
-数値情報がある場合は必ず盛り込むこと
-第三者目線で客観的な文章にすること

# 出力形式"""

**要約**
[PDFの要約を文章で生成する。]

**PDF内の重要な情報**
・[要約から内容を選定し、それを記入する]
・[要約から内容を選定し、それを記入する]
・[要約から内容を選定し、それを記入する]

...{必要であれば追加する}

**さらに詳細な情報**

"""

木内翔大＠SHIFT AI代表「日本をAI先進国に」𝕏

@shota7180

【Claude 3 Opusを使ってSEO記事の執筆を高速にするプロンプト】

（コピペでOK）

このプロンプトが好評だったので解説動画もご覧ください↓

◾️リサーチ（記事やPDFの要約）
# 命令文
あなたは{#役割}です。 {#制約条件} を遵守し、{#成果物} を生成してください。#役割… https://t.co/IsFFeNJo5G pic.twitter.com/5IuwmEKJgO
— 木内翔大＠SHIFT AI代表「日本をAI先進国に」𝕏 (@shota7180) April 8, 2024

5，コレクションが完成

６，コレクションページからプロンプトを書いて実行

💡コレクション機能を使った実行結果比較「PDF要約」

せっかくなので、今回は以下の4パターンで出力比較をしてみましょう！

2～4はコレクション機能を使います。

コレクションを利用しないPDF要約
無料版のPerplexity
Perplexity Pro　by GPT-4 Turbo
Perplexity Pro　by Claude3 Opus

※要約するPDFはこちら

💡20230217_AIの進化と日本の戦略_松尾研　31P

ソース元：

自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム

1，コレクションを利用しないPDF要約

要約の長さは中くらいで指示をしてみました。

ザックリ概要を掴むことができます。

このPDF文書は、松尾研究室による「AIの進化と日本の戦略」に関する総合的なレポートです。文書では、AIとディープラーニングの進化、特に大規模言語モデル（LLM）の発展とその社会への影響、ChatGPTの出現と活用方法、そしてこれらの技術が今後の社会や仕事に与える影響について詳細に分析しています。ディープラーニングの基礎から始まり、トランスフォーマーモデルの登場、BERTやGPT-3などのモデルの進化、そしてこれらがどのようにして新しいアプリケーションやサービスを可能にしているかについて説明しています。また、ChatGPTの学習方法や、それが高度な会話に対応できるようになった理由、さらにはChatGPTが可能にする自然言語処理のユースケースについても触れています。

さらに、文書はChatGPTの社会への影響、特に教育や科学論文作成におけるその使用に関する議論、そしてGoogleやMicrosoftといった大手企業がこの技術にどのように対応しているかについても詳述しています。最後に、日本がこの新しいAIの時代においてどのような戦略を取るべきかについての提案がなされており、大規模言語モデルの開発、APIを利用したサービスの創出、ユーザーとしての活用促進の3つの戦略が提案されています。この文書は、AIとディープラーニングの最前線における技術的進歩とその社会的影響、そして日本が直面する戦略的課題についての包括的な概観を提供しています。

2，無料版のPerplexity

プロンプトはとってもシンプルです。

『プロンプトの指示通り実行して』のみ

**要約**
2023年2月17日に松尾研究室から発表された「AIの進化と日本の戦略」は、AIとディープラーニングの進化、特に大規模言語モデル（LLM）の発展に焦点を当てています。ChatGPTの出現とその社会への影響、今後の仕事への影響、そして日本が取るべき戦略について詳細に論じています。

**PDF内の重要な情報**
・ディープラーニングとは、多層のニューラルネットワークを用いた機械学習の手法であり、2012年に画像認識で大きなブレークスルーを達成し、2015年には画像・音声分野で人間を超える精度を実現した。
・トランスフォーマーの登場により、自己教師あり学習を用いた大規模言語モデルが次々と登場し、BERTやGPT-3などが高い性能を発揮している。
・スケール則により、データ量、計算能力、モデルの容量を増やすことで精度が向上することが示されており、GPT-3は1750億パラメータを持ち、ウェブの大きなデータで事前学習されている。

**さらに詳細な情報**
ChatGPTは、OpenAIによって2022年11月30日に公開され、公開からわずか2ヶ月で1億ユーザーに到達するなど、その性能の高さから大きな注目を集めています。ChatGPTは、従来の大規模言語モデルよりも高度な意味理解と会話が可能であり、教師あり学習、報酬モデルの学習、強化学習という3つのステップで学習されています。

日本における戦略としては、大規模言語モデルの自己開発、APIを使ったサービスの創出、ユーザーとしての活用促進の3つが提案されています。これらの戦略は、AIの新しい時代において、日本が国際競争において勝ち抜くための重要な指針となります。

3，Perplexity Pro　by GPT-4 Turbo

Perplexity Proは高性能なモデルをほぼ無制限で使えるので非常に便利です！

GPT-4 Turboの出力結果をみてみましょう！

**要約**

2023年2月17日に松尾研究室から発表された「AIの進化と日本の戦略」では、AIとディープラーニングの進化、特に大規模言語モデル（LLM）の発展とその社会への影響、ChatGPTの出現と活用方法、そしてこれらの技術進化が今後の社会や仕事に及ぼす影響と日本の対応戦略について詳細に分析しています。この文書は、AI技術の最前線を追い、それがもたらす変化を理解し、日本がどのように対応すべきかを探るための重要な資料です。

**PDF内の重要な情報**

- AIとディープラーニングの進化により、大規模言語モデル（LLM）が登場し、ChatGPTのようなモデルが社会に大きな影響を与えている。
- ChatGPTは、自然言語処理において人間のような対話が可能であり、多くの応用が期待されている。
- 日本は、大規模言語モデルの開発、APIを利用したサービスの創出、ユーザーとしての活用促進の3つの戦略を通じて、AIの新時代に対応すべきである。

**さらに詳細な情報**

松尾研究室によるこの報告書は、AI技術の急速な進化とその社会への影響を深く掘り下げています。特に、ディープラーニングと大規模言語モデルの発展は、人間のような自然言語処理能力を持つAIの出現を可能にしました。ChatGPTのようなモデルは、教育、研究、ビジネスなど多岐にわたる分野での応用が期待されています。しかし、これらの技術進化は、仕事のやり方や社会の構造にも大きな変化をもたらすため、適切な対応戦略が求められます。日本がこのAIの新時代において競争力を保つためには、技術開発だけでなく、教育や政策面での対応も重要です。この報告書は、そうした対応のための貴重な指針を提供しています。

4，Perplexity Pro　by Claude3 Opus

最後に、日本語のアウトプットが得意で、性能もGPT-4 Turbo超えのClaude3 Opusで出力してみましょう。

Perplexity Proなら高性能なLLMをサクッと切り替えて書き直しができます。

**要約**
本資料は、AIの進化と日本の戦略について述べたものである。まず、AIの三大分類として人工知能、機械学習、ディープラーニングを挙げ、特にディープラーニングの発展により2012年以降AI性能が飛躍的に向上したことを説明している。

次に、トランスフォーマーの発明以降、BERTやGPT-3など次々と性能を上回る大規模言語モデル（LLM）が登場していることを述べ、データ量・計算能力・パラメータ数を増やせば精度が上がるというスケール則の重要性を指摘している。

そして、2022年11月のChatGPTの登場により、高度な意味理解と会話が可能になったことを説明。ChatGPTの学習方法として、教師あり学習、報酬モデルの学習、強化学習の3ステップを挙げている。ChatGPTにより、自然言語処理の様々なユースケースで精度が大幅に向上し、これまでにできなかったことまでできるようになったと述べている。

最後に、ChatGPTなどのLLMにより、既存ツールの使われ方に大きな変化が生まれ、専門的な業務を代行できるツールが誕生する可能性を指摘。ほぼすべてのホワイトカラーの仕事に影響が出ると予想している。日本の戦略としては、LLMの自主開発、APIを使ったサービス開発の奨励、ユーザとしての活用促進の3つを提案している。

**PDF内の重要な情報**
・ディープラーニングの発展により、2012年以降AI性能が飛躍的に向上した。
・トランスフォーマーの発明以降、BERTやGPT-3など次々と性能を上回る大規模言語モデル（LLM）が登場している。
・データ量・計算能力・パラメータ数を増やせば精度が上がるというスケール則が極めて重要である。
・2022年11月にリリースされたChatGPTにより、高度な意味理解と会話が可能になった。 
・ChatGPTの学習方法は、教師あり学習、報酬モデルの学習、強化学習の3ステップからなる。
・ChatGPTにより、自然言語処理の様々なユースケースで精度が大幅に向上し、これまでにできなかったことまでできるようになった。
・ChatGPTなどのLLMにより、既存ツールの使われ方が大きく変化し、専門的な業務を代行できるツールが誕生する可能性がある。
・日本の戦略としては、LLMの自主開発、APIを使ったサービス開発の奨励、ユーザとしての活用促進の3つが考えられる。

**さらに詳細な情報**
ChatGPTの登場は、AIにとって「新しい時代」の幕開けを告げるものだ。ChatGPTにより、多くの人がこの技術のすごさを理解し、世の中が変わると確信した。それによって実際に大きな変化が起こると予想される。

日本としては、この新しい時代に適応し、チャンスをつかむ必要がある。LLMを自ら開発するには数百億円のコストがかかるが、今後のインパクトの大きさを考えれば参入する価値は十分にある。ただし、参入の機会は限られているため、スピード感を持って取り組む必要がある。

APIを使ったサービス開発では、ローカライズした専用アプリや専用ソフトウェアを数多く生み出し、国内市場を確実に押さえることが重要だ。

DXが進んでいない日本の現状においては、LLMによる言語指示がDXの決め手になる可能性もある。アフリカで固定電話を飛び越えて携帯電話が普及したように、日本でもLLMによるリープフロッグ（飛び越し）型のDXが起こるかもしれない。