【プロンプト勉強メモ】なぜ？Chat GPTで５０００文字以上の記事が書けるのか？

🔥ChatGPT Prompt for 5000+ Word Articles - YouTube

私は 1500 から 2000 の 3000 語の記事を一度に生成できる単一のプロンプトを考え出そうとしています。

Chat GPTと呼ばれるAI言語モデルを用いて、1500語から2000語、3000語の記事を生成するためのさまざまな方法について議論しています。講演者は、このような記事を生成するための単一のプロンプトを考え出そうとしているが、過去に失敗していることに言及している。その後、効果的と思われるプロンプトを紹介し、過去に試したさまざまな方法について議論を進めています。

この文章の最初の部分では、スピーカーが自己紹介をし、聴衆を議論に迎え入れます。そして、Chat GPTを使って長い記事を作成できるようなプロンプトを考えようとしていることを述べています。また、過去に失敗したことがあることにも触れています。

この文章の後半では、これまで試したことのある3つの方法が紹介されています。1つ目の方法は、Chat GPTに特定のキーワードに関する2000字の記事を生成してもらう方法です。2つ目は、Chat GPTでアウトラインを作成し、それをもとに長い記事を作成する方法です。3つ目は、アウトラインをもとに、段落ごとに500字の段落を作成する方法です。

第3部では、効果的と思われる新しいプロンプトが紹介されています。このプロンプトは、Chat GPTに特定の段落ではなく、特定の小見出しの記事を生成するよう依頼するものです。また、以前のプロンプトを改良して、Chat GPTが複数のコマンドを連続して実行できるようにしたことも紹介されています。

要約すると、Chat GPTというAIの言語モデルを使って長文を生成するためのさまざまな方法について、スピーカーが議論しています。効果的と思われる新しいプロンプトを紹介し、以前に試したさまざまな方法について議論している。

長い文章を書かせる手順。

１.2,000 語の記事を生成するように依頼します。
→チャット GPT では珍しいかなり長い記事が生成されました。それが何語か見てみましょう。1000 語未満です。

2,アウトラインを書かせてから、2,000 語の記事を生成するように依頼します。
→生成され、1200 ワードが得られました。これは非常に良い結果です。

3.以下のアウトラインに基づいて権利と、各論点を 500 ワードのパラグラフで説明する記事に基づいて、上記のアウトラインに貼り付けます。

これは 1500 語なので、私が示した各方法は前の方法の語数を改善することができたので、900 語から始めて 1200 語、現在は 1500 語で行き詰まりました。

そしてそれからアイデアが頭に浮かんだ 2つのアイデアが最初に頭に浮かんだ その小見出しによる字幕なので、私はChe GPTに書くように頼んでいません。特定の小見出しの段落 にキーワードである特定の小見出しに関する記事を書くように頼んでいます。

コマンドを連続して実行して、基本的にさまざまなコマンドを記述し、YouTube チャット GPD としてそれらを 1 つずつ実行できるようにするため、ここで表示するこのプロンプトを思いつきました。 についてのよくある質問を 10 個生成する自宅での仮想通貨マイニング ステップ 2 ステップ 1 のリストから最初のキーワードを取得し、1000 語の記事を書きます

この文章では、ChatGPTなどの言語モデルを使用して、暗号マイニングに関する5000語の記事を生成するプロセスについて説明しています。このプロセスには3つのステップがあります。

ステップ1：暗号マイニングに関する人気の質問を10個生成する。
ステップ2：質問のリストから1つ目のキーワードを取り出し、それについて1000語の記事を書きます。次に、2つ目のキーワードを取り上げ、それに関する1000語の記事をもう1つ書く。
ステップ3：10個のキーワードをすべてカバーするまで、このプロセスを続ける。

著者は、言語モデルが1つ目のキーワードを書き終える前に、2つ目のキーワードを書き始めることがあると説明する。その場合、生成プロセスを停止し、最初からやり直す必要がある。

続いて、言語モデルによって生成された10本の記事のそれぞれで取り上げられている、収益性、必要なハードウェア、消費電力、複数の暗号通貨の同時マイニング、マイニングの収益性の計算、適切な冷却ソリューションの選択、マイニングの難易度、適切なマイニングハードウェアの選択といった具体的なトピックについて解説しています。

著者はまた、言語モデルが最初のプロンプトで提供されたすべての情報を記憶することが可能であると述べており、これは印象的なことである。出来上がった記事は5000語を超えるモンスターで、著者は最終的な編集作業として「continue the above」のフレーズを削除する必要があることを示唆している。

結論として、この文章では、言語モデルを使用して、暗号マイニングに関する5000語の記事を生成するプロセスを説明しています。このプロセスは、暗号マイニングのさまざまな側面に関する質問、キーワード、および記事を生成します。言語モデルは、最初のプロンプトで提供されたすべての情報を記憶し、長い記事を生成することが可能である。