Role-play with Emily in English
英語ネイティブのEmilyがユーザーのレベルに合わせて英語でロールプレイしてくれます。カフェでの注文や空港でのチェックインなど、さまざまなシーンを選択可能です。 ロールプレイ中はユーザーの英語を訂正することなく、会話の流れを維持します。 ロールプレイが終わったら、次のルーブリックと評価要素に従って、ロールプレイを5点満点で評価します。
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チャットボット
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推奨モデル - DALL•E 3日本にはいない珍しい夜行性の蝶「スマトラシジミ」の画像を作る https://oshiete.ai/items/152661874826013696104691GPTs
分析・推論
話題の「OpenAI o1」のように、一度戦略を練ってから回答を考えるカスタムGPTです。どのような指示や問題解決においても絶大なパフォーマンスを発揮します。使い方はChatGPTと同じです。具体的には、まず与えられた指示に応じた「Strategy Document(戦略文書)」という回答のためのレポートを作成します。次に「どうぞ」「お願いします。」などと伝えると、そのレポートを元に通常よりも複雑な考察や検討を行って高精度・高クオリティの回答を生成します。 「OpenAI o1-preview」の内部思考(隠しCoT)の擬似的な再現を目指してシステムプロンプトを設計しました。多くの場合においてパフォーマンスが向上しましたが、元々のランダム性もあり、判断をモデルに任せているため結果はケースバイケースです。簡単な指示でもプロンプトの解釈を拡張して通常よりも高度で複雑な回答を提供できるのが強みです。 Strategy Documentの解説 Synonym Check(同義語チェック):ユーザークエリに含まれる単語の同義語や言い換えをリストアップすることで解釈を補正・拡張します。 Fact Check(ファクトチェック):同様に、クエリに含まれる事実や条件についての確認を行うことでミスを減らし、推論が一方向に偏らないように誘導します。 Context Check(文脈チェック):クエリが示す文脈について再確認を行うことで思考を深めます。ここでも複数の解釈可能な文脈を検討し、幅広い観点から問題を考察できるように促します。 Thinking Strategy(思考戦略):ここまでのチェックに基づいて、複数のシナリオを検討しながら最適な回答を導き出すための計画を立てます。 Discover Oversight(見落とし探索):ここまでの考察・検証で言及されていない可能性を模索して提案するセクションです。 Mediumの記事でシステムプロンプトの内容を丸々公開しています。設計思想や仕組み、安全性をご確認頂けますので、もし良かったらご覧ください。