Geminiを使いこなしたいあなたへ。

Googleが開発した大規模言語モデル「Gemini」。その能力は素晴らしいですが、時には「もっと正確な情報が欲しい！」あるいは逆に「もっとクリエイティブな発想が欲しい！」と思うこともあるのではないでしょうか？

実は、Geminiの出力をコントロールする方法はいくつかあります。

今回は、Gemini for Google Workspaceと、Vertex AIでのGemini APIの活用方法を例に、「創造性」と「正確性」のバランスを調整する方法を３つに分けて解説します。

Geminiを最大限に活用して、あなたの思い通りのアウトプットを手に入れましょう！

Gemini for Google Workspace で創造性と正確性をコントロールする

Gemini for Google Workspaceでは、残念ながら「創造性」と「正確性」のバランス、いわゆるランダム性を直接調整する設定は、今のところ見当たりませんでした。

しかし、諦めるのはまだ早いです！ プロンプト（指示）を工夫する ことによって、間接的に出力をコントロールすることが可能です。

正確性を重視したい場合

  • 明確で具体的な指示を与える
    • 例：「日本の首都は？」のような、答えが明確な質問をする
  • 情報源を明示する
    • 例：「2023年の日本のGDPは？ 情報源は内閣府の統計で」のように、情報源を指定する
  • 例示する
    • 例：「次の形式で表にして：都市, 人口」のように、出力形式を指定する
  • 「正確に」「事実に基づいて」などのキーワードを含める

創造性を重視したい場合

  • オープンエンドな質問をする
    • 例：「AIは社会にどんな影響を与えると思う？」のような、多様な答えが可能な質問をする
  • 比喩や抽象的な表現を使う
    • 例：「愛をテーマにした詩を書いて」のように、比喩や抽象的な表現を含む指示を出す
  • 「自由に」「創造的に」などのキーワードを含める
  • 制約を設けない
    • 例：「自由に物語を書いて」のように、具体的な条件を付けない

Vertex AI で Gemini を使う場合

Vertex AI では、Gemini を利用する際に temperature というパラメータを調整することで、出力のランダム性、つまり「創造性」と「正確性」のバランスをコントロールできます。

  • temperature の値を高くする → より多様で創造的な出力
  • temperature の値を低くする → より予測可能で正確な出力

Vertex AI ドキュメント

temperature についての詳細は、公式ドキュメントをご確認ください。 Vertex AI ドキュメント

Gemini API を使う場合

Gemini API を利用してテキスト生成を行う場合も、Vertex AI と同様に temperature パラメータを指定できます。

Gemini API ドキュメント

まとめ

Gemini for Google Workspace ではプロンプトを工夫し、Vertex AI や Gemini API では temperature パラメータを調整することで、Gemini の出力の「創造性」と「正確性」のバランスをコントロールできます。

状況に応じて使い分け、Gemini を最大限に活用しましょう！

参考資料