汎用的なAI出力を克服する：制約ベースのプロンプト戦略

この記事は、LLMの使用における共通の課題、つまり、汎用的で「AIのような」コンテンツを生成する傾向を強調しています。提案されている否定的な制約（避けるべき単語/フレーズ）を指定するという解決策は、モデルをトレーニングデータの統計的中心から遠ざけるための実用的なアプローチです。これは、単純な肯定的な指示を超えたプロンプトエンジニアリングの重要性を強調しています。

• •ChatGPTの出力は、モデルがトレーニングデータの平均に引き寄せられるため、汎用的に聞こえる可能性があります。
• •「より人間らしく」などの一般的な指示よりも、避けるべき単語やフレーズを指定する方が効果的です。
• •詳細な否定的な制約は、モデルが平凡で企業的なコンテンツを生成するのを防ぐのに役立ちます。