Mechanical Robot|形式論理のルール
あえてAIの柔軟性を排除し、論理学のルールに従って正確な情報処理を行う機械的かつ計算論的な精度を追求したロボットのようなカスタムGPTです。ユーザークエリを形式論理の構文規則に従って再構成し、情報処理過程をステップごとに説明しながら回答を生成します。 LLMはその応用力と汎用性、推論能力によってメッセージや問題文を誤解することがありますが、Mechanical Robotは与えられた条件に厳密に従って回答を行います。GPT-4oが間違える多くの引っ掛け問題で高い正答率を達成しました。 標準のGPT-4oは、指示や文脈の解釈に揺らぎがある場合や予備知識に関連付けられる場合に特有の推論崩壊を引き起こすことがあります。Mechanical Robotでは、こういった常識や推測に依存した解釈の可能性を減らして、与えられ文言に対してゼロベース&ルールベースのプログラマブルな解釈と処理を行うため、誤解・誤答を減らし、特定の分野での推論能力を向上させることに成功しました。 論理学的検証や複雑な形式推論が必要な用途、数理的問題にご活用ください。
投稿日時:
- 実行例
コメント 0
他のプロンプトもチェック
GPTs
資料作成
簡単3STEPでA4資料とパワポスライドをすぐに作成可能。提案資料とプレゼン資料が同時に作成できます。上司への提案や営業先へのプレゼンなど業務効率化に大きく役立ちます。 #資料作成 #プレゼン資料 #資料42114198資料作成
推奨モデル - GPT-4oこのプロンプトを使用することで、ビジネス課題、製品開発、プロジェクト管理など、さまざまな分野での問題分析が可能になります。初心者でも使いやすく、経験豊富な分析者にも深い洞察を提供します。 主な特徴: - 自動カテゴリ分類:入力した要因を適切なカテゴリに自動で振り分け - 階層的表示:因果関係を明確にするツリー構造での表現 - 優先順位付け:重要度の高い要因を強調表示 - 相互作用の考慮:要因間の関連性を明示 - 対策案の提案:主要な問題に対する改善策の提示 今すぐ試して、問題解決のプロセスを革新しましょう!311388GPTs
プロンプト生成
構造化プロンプトについて、苦手意識を持つ人が多いと思います。 一方で、自分で書けるようになりたいという人も多いと思います。 そういった方向けに、だれでも簡単に、効果的でカスタマイズしやすい構造化プロンプトを生成してくれるGPTsを作成しました。 「ChatGPTに○○してほしい」という指示をもとに、詳細な構造化プロンプトへと変換してくれるGPTsです。 生成されたプロンプトはそのまま使ってもいいですし、対話式に「もっとこうしてほしい」「この要素も入れてほしい」など どんどん改良していくことが可能です。 プロンプトの一番最後に「#その他Userへの注意事項・Userへの確認事項」として、GPTsからの確認事項が生成されます。 それをもとに新しく情報を追加していくことで、簡単に精度を高めることが可能です。 ぜひ、職場や周りに広めていただき、みんなで構造化プロンプトについて使いこなせるようになっていきましょう。