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「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfras...
-[[戻る>テキスト生成系（Transformer系）]] > [[開発系>テキ...
--[[OpenAI]]
---ChatGPT
---[[OpenAI API]]
---[[Library>OpenAI#w24acc85]]
--[[Azure OpenAI>https://techinfoofmicrosofttech.osscons....
--[[OSSのLLM]]
--[[LLM系ツール]]
*目次 [#o1b35ff8]
#contents
*概要 [#pbac884d]
ChatGPT（チャットジーピーティー、Chat Generative Pre-trai...
-[[OpenAI>G検定：試験対策#b06228eb]]が2022年11月に公開し...
-複数の言語を認識し、人間らしく応答する。
-第3世代の生成言語モデルである[[GPT-3>#m3b370c4]]に由来
-モデルは、AzureのHPCIを使用しMicrosoftと共同でトレーニン...
**アーキテクチャ [#y659144d]
***[[GPT>言語処理（AI）#a1d46512]]-3, 4 [#m3b370c4]
（Generative Pre-training Transformer 3, 4）
-[[OpenAI>G検定：試験対策#b06228eb]]のGPT-3.5, 4モデルを...
-[[Transformer>#v72d4823]]という深層学習モデルを基にして...
--テキストを入力に文章を生成する[[ニューラルネットワーク]...
--約 570GBの大規模な[[テキスト・コーパス>言語処理（AI）#e...
***[[Transformer>言語処理（AI）#a5995dbe]] [#v72d4823]
-[[機械翻訳]]は、[[BERTなどの「Transformer」>言語処理（AI...
-コレらは、次に現れる単語の確率分布を（文脈的なものを考慮...
-画像生成系AIもTransformerでテキスト（[[プロンプト>#hd0e5...
***学習の仕組み [#l85409ac]
-[[Transformer>#v72d4823]]は
--以下のような学習方法で、
---[[事前学習>深層学習のテクニック#ebe9edcc]]~
ラベルなしデータで教師なし学習して言語自体を理解
---[[ファイン・チューニング>深層学習のテクニック#ea94272b...
ラベルありデータで教師あり学習してタスクを理解
--以下を実現した。
---データやモデルを大きくして精度を向上。
---多用なタスク（翻訳やチャット）を１つのモデルで処理。
-GPTでは、教師あり学習と強化学習を行い、~
その両方の手法で転移学習を併用している。
--教師あり学習~
トレーナーがユーザーとAIアシスタントの両方を演じる会話を...
--強化学習~
人間のトレーナーが、モデルが以前の会話で作成した応答をラ...
***自然言語を理解する能力 [#r24c2ef7]
GPTは自然言語を理解する能力を持っていると言う。
-自然でリズムのある文章を生成できる。
-また、自然言語を入力として受け取り、
-それをもとに様々なタスクを実行するもできる。
**反響 [#tb81ebc1]
***知名度、評価など [#e323676b]
-公開から6日目にして利用者が｢100万ユーザを突破した｣とアル...
-[[OpenAI>G検定：試験対策#b06228eb]]の評価額は290億米ドル...
-ChatGPTがアクティブユーザー数1億人に到達するのにかかった...
TikTokとInstagramがそれぞれ9カ月と2年半であるのに対して、...
***肯定的な意見 [#ne4bb95b]
-知識労働者、クリエイターの供給に比類する可能性。
-生徒が課題に使い出力結果が優秀な生徒による回答と同レベル。
-Googleは検索エンジン事業にもたらす脅威を受け「緊急事態」...
***否定的な意見 [#be51a142]
-知識労働者、クリエイターの需要に影響する可能性。
-卒業生用テストで合格水準に達した。
--ミネソタ大学でC+
--ウォートン・スクールの同様のテストでBからB-
-学習データ
--文章生成に報道機関の記事を無報酬で使用
--インターネット上のコンテンツの信頼性
-誤回答
--2+2=4を回答して、指摘しても正しいと言い張る。
--中央アメリカでメキシコの次に大きな国にグアテマラと回答...
--曲の歌詞を生成するよう求めた時、実際の歌詞ではなく新し...
--物語のあらすじを生成するよう求めた時、実際のあらすじで...
--Stack Overflowは、誤答が少なくないことを理由としてChatG...
-倫理
--コンテンツモデレーションを[[プロンプト・エンジニアリン...
--ユーザーがナチス・ドイツに関する質問を入力した際に生成...
-教育
--複数の論文が既にChatGPTを共同著者として挙げていることが...
--教師は生徒が課題をChatGPT任せにしていることを問題視する...
-リスク
--不正行為や雇用の喪失、差別、偽情報をもたらす可能性があ...
--フィッシング詐欺などを目的とするメールを書くことができ~
「サイバーセキュリティにおける大きなリスク」などをもたら...
-シンギュラリティ的
--制御不能な軍事的応用による「大量破壊」を引き起こす可能...
*詳細 [#tcbeac74]
**人間との相違点 [#a32f8d26]
***人間 [#g4d541ec]
-口語的、主観的
-発散的で他の話題に移行しやすい
-強い感情を表現
***ChatGP [#sc589b2e]
-フォーマル、客観的
-質問に厳密に集中している
-感情をあまり表現しない
**複数の欠点 [#i5a40753]
ただし、機能は豊富なものの、複数の欠点もある。
***確率的オウム [#l5411899]
本質的に確率的オウム（統計ルールからのみ知識を得ている）...
***知識の範囲 [#rd785f45]
-書籍、Wikipedia、WebSite、電子掲示板、Blogなどのネット上...
-ソースの開示を行なっておらず、ステレオタイプを反映する可...
-データ範囲外のニッチで専門的なテーマやトピックは精度が低...
-また、2021年以降に発生した出来事については知識が全く無い...
***強化学習の弊害 [#g59d35e9]
もっともらしく見える誤回答（正誤不明な回答）を作成する。
-報酬モデルは人間による監視を中心としているため。
-これに最適化されすぎて精度（パフォーマンス）に影響を及ぼ...
**過大評価されている話 [#rf725f59]
[[Transformer>#w71eff02]]に[[強化学習>#v0990000]]を組み合...
-ChatGPTは、一見するともっともらしい答えを返せるように上...
-[[OpenAI>G検定：試験対策#b06228eb]]は誇大広告とも言える...
--GPT-2：｢人間を超えたAIを開発してしまったのであまりにも...
--GPT-3：その誇大広告気味な宣伝によって期待値は膨らんだが...
--GPT-3.5：ChatGPTはOpenAIとしてはほとんど初めて｢すごい｣...
***[[Transformer>#v72d4823]]は凄い。 [#w71eff02]
-例外はGPTやDALL-E、StableDiffusionのような[[Transformer>...
-これは[[Transformer>#v72d4823]]という学習モデルを使った...
***強化学習の取り入れ [#v0990000]
-従来のGPT-2、GPT-3との明らかな違いは、ChatGPTはおそらく｢...
-識者によれば｢すごい人工知能ができた！｣と騒がれるケースは...
***雰囲気が重視されている。 [#r3bd6d90]
-人間の「教師」は回答の正当性などに関係なく、~
長い回答を好んでいたので長い回答が多い（専門性を感じるた...
-簡単なことはスラスラ回答するが、難しい事を｢知りません｣と...
--｢それっぽい会話｣を試行錯誤で作り出そうとして失敗した結...
--｢過度の知ったかぶりはしない｣という調教が行われている（...
--｢適当に嘘をついて下さい｣といった指示を与えると俄然、活...
-強化学習を重ねた弊害~
「とりあえずそれっぽいことを表面的に語るだけの実は無能な...
--内部的には確率的オウム（統計ルールからのみ知識を得てい...
--強化学習によって詐欺師的な側面が強調された（笑）
---文法的に間違っているようなプログラムを回答したらダメ
---過度の知ったかぶりはバレ易く評価が低くなるからダメ
---自信がないように見える答えは評価が低くなるからダメ
-｢面白い話ができるAI｣をつくることが難しい理由
--AIを指導する人間が増えるとAIは必然的に没個性的な存在に...
--解決策があるとすれば、AIを調教する人間を一度に一人に絞...
--差別や偏見を撒き散らすような会話AIが生まれないよう抑制...
**得意なタスクと苦手なタスク [#v44309fe]
***[[そもそもの仕組み（LLMの特徴）>言語処理（AI）#x6414d9...
-[[プロンプト>#hd0e5f05]]は次単語予測の汎用性とコンテキス...
-Zero-Shot学習とも呼ばれ、[[プロンプト>#hd0e5f05]]（過去...
Attention機構を変形して見方を変えると勾配降下法をシミュレ...
-AIは逆問題だがLLMは順問題を言語的には学習する事ができる。
-ただし、この順問題の定義の学習は、あくまで言語的＆確率的...
言語からの学習で、論理的なモデルを構築し、それを使用して...
***得意とするタスク [#y922f34a]
特に、文章生成や自然言語対話システムなどを構築する場合に...
-他の言語モデルと比べて
--自然言語を理解する能力が高い。
--大規模な[[テキスト・コーパス>言語処理（AI）#ee57ac60]]...
-自然言語を理解し、
--新しい文章、自然でリズムのある文章を生成できる。
--質問に答えることや、文章を要約すること、文章を翻訳する...
--自然言語を入力として受け取り、それを基に様々なタスクを...
***苦手とするタスク [#z722cd79]
-論理的な思考は一切していないので、論理的に考えて回答する...
--数学的な計算や論理的推論のタスクでは、人間並みの精度を...
--具体的な指示や手順を追うタスクでは、人間並みの精度を発...
--語彙や文法の誤りを検出するタスク（≒ 校正）では、人間並...
--例：
---数学的な計算や論理的推論、具体的な指示や手順を追うタス...
---語彙や文法の誤りを検出するタスク~
「①～④のうちから誤りを含むものを1つ選べ」という問いです。...
Our CEO gives ① <her> feedback ② <at> production targets,...
誤りが含まれているのは、「①<her>」です。正しい表現は 「hi...
-[[定義を説明することは苦手ではない>#zf660778]]が間違った...
--ChatGPTに「XXXX（固有名詞）」について聞いてみたら、トン...
--「Chat-GPTは文章作成のAIであって科学的な事物の検証用で...
…何かの情報とゴッチャになってる…？😳質問系の回答は鵜呑みに...
--キノコ専門家がAmazonで売られている「AIが書いたキノコ採...
--ChatGPT、以前とある薬剤について質問したらまったく別の薬...
-試験問題から見る苦手な分野
--ChatGPTの共通テスト・国語が200点中50点、登場人物の気持...
--GPT-4 Technical Reportで報告されている結果を見ると、ま...
-出来ない事は、まだまだ多い。
--[[フレーム問題>人工知能（AI）#bd2791da]]（期待はある）
--[[記号接地問題>人工知能（AI）#f2b272c2]]（視覚を加えた...
--[[身体性>人工知能（AI）#kd11c451]]（聴覚、触覚、味覚、...
--[[知識獲得のボトルネック>人工知能（AI）#o8dacbc6]]（期...
-ポランニーのパラドックス、
--人間は暗黙知を持つが、LLMは暗黙知を持たない。
--≒ 前述の身体性の様な所から学習し論理的なモデルを構築し...
*用法 [#e98bbac3]
**ユースケース [#v9009f8b]
様々なテキスト生成のユースケース
***チャットボット [#oe4deefa]
-人間と人間の対話を模範する主要機能
--自然言語を入力として受け取り、自然言語を出力として生成...
--このため、自然な会話をするチャットボットを作成できる。
-前作のInstructGPTと比べ、ChatGPTは攻撃的・欺瞞的な回答の...
-攻撃的な回答が生成されるのを防ぐため、入力と出力はコンテ...
***パーソナル・エージェント [#nabd1cc9]
-プランニング：プロジェクトのプランニング（企画・計画）を...
-キャンペーン：プロジェクトの作戦行動（実行、監視・制御）...
-メッセージの生成
--特定のテンプレートを使用してメッセージを生成できる。
--例えば、
---自動化された電子メールを生成
---自然な言語での挨拶や感謝の手紙を生成
-セラピスト
--ほとんどのチャットボットとは対照的に、過去の入力を記憶...
--これにより、個人に最適化されたセラピストとして使える可...
--例えば、
---車を買いたいのですが妻の合意が得られません。どうしたら...
***テキスト翻訳や要約、校正 [#cacc74dc]
-翻訳~
Google翻訳の優位性に戦いを挑めるだけの可能性を持った翻訳...
--Google翻訳は大規模な投資の結果、特に力を入れている言語...
--しかし、ChatGPTは、ユーザーから提供された文脈を基に、翻...
-要約
--長い文章や記事から要約を生成できる。
--大量のテキストの概要をより簡潔に把握できる。
-校正
--文章校正された文書を生成できる。
--ただし、内容の間違いや意味の誤認は修正できない。
***検索代替、質疑応答 [#i9449703]
-特定のトピックに関する情報を探す
--学習済みであるか？Retrievalしているか？が必要になる。
--[[Google検索>AIの活用例#c22f6006]]に代わる新しい検索方法
-質疑応答~
人間と同水準かそれ以上の回答を生成
--特に教科書的な質疑応答は得意
--それ以外は、Retrievalが必要になる。
***プログラミングやデバッグ [#ea8cf996]
-この程度のことは実はGPT-2（2019）でもできていた。
-GitHubにもCopilotと言うAIプログラミング機能がある。
-表計算ソフトの関数記述などに利用できる（あまり難しいこと...
--AAA, BBB, CCC, DDD...をアルファベット順で並び替えるプロ...
--一見きちんとしたプログラムを書くようだが、実際には雰囲...
--マインスイーパーを作成する例もあるが、丸暗記しているも...
***プログラムの模範 [#rd32d61e]
-[[Linux]]システムの模範
-○☓ゲーム（3 or 5目並べ）のNPCの模範~
簡単に負けて、負けを判定できず、負けてもゲームを続けよう...
-自然言語を使用したテキスト生成ゲーム
***クリエイティブ [#b3435935]
小説、脚本、詩、歌詞、音楽など。
**利用目的アンケート1-10位 [#ff2aa1c0]
***アイデア出し [#p0c1d16e]
-[[パーソナル・エージェント>#nabd1cc9]]
-[[クリエイティブ>#b3435935]]
***メールなどの文章生成 [#jadaa3a0]
-[[パーソナル・エージェント>#nabd1cc9]]
-[[クリエイティブ>#b3435935]]
***飲食店などの検索 [#ud71b164]
-[[検索代替、質疑応答>#i9449703]]
***日常の相談 [#ndec04c1]
-[[チャットボット>#oe4deefa]]
-[[パーソナル・エージェント>#nabd1cc9]]
***仕事の相談相手 [#be0af7b5]
-[[パーソナル・エージェント>#nabd1cc9]]
-[[クリエイティブ>#b3435935]]
***雑談相手 [#uc789d1e]
-[[チャットボット>#oe4deefa]]
-[[パーソナル・エージェント>#nabd1cc9]]
***献立・レシピ [#pa0b6967]
-[[検索代替、質疑応答>#i9449703]]
***創作への活用 [#x4e2012b]
-[[パーソナル・エージェント>#nabd1cc9]]
-[[クリエイティブ>#b3435935]]
***プログラム作成 [#h62756f9]
-[[プログラミングやデバッグ>#ea8cf996]]
***要約文の作成 [#x105b1c0]
[[テキスト翻訳や要約、校正>#cacc74dc]]
***文章構正 [#jd622ed2]
[[テキスト翻訳や要約、校正>#cacc74dc]]
***機械翻訳 [#z3f3e53f]
[[テキスト翻訳や要約、校正>#cacc74dc]]
***その他・仕事での活用 [#pb1e745a]
https://www.osscons.jp/joho108j0-537/#_537
-個人学習
-リサーチ
**期待外れのユースケース [#k1832229]
-複雑な議事録の自動作成
-最新ニュースの正確な要約
-特定ドメインの高い専門性が必要な処理
--契約書・法的文書
--医療・薬事関連文書
--技術仕様書・設計書
-財務・会計関連の分析
-感情分析や心理カウンセリング
-創造性が求められるコンテンツ制作
***議事録自動作成 [#e316e915]
以下のような理由で苦手。
-そもそもの複雑さ
--単に音声をテキスト化するだけでなく、発言の真意や背景に...
--会議では、複数の参加者が同時に発言したり、指示詞、専門...
--AIにとって判断が難しい「決定事項、タスク、重要な議論の...
-音声認識（ASR）の限界
--背景音や咳払いなどの雑音、発言者の話し方（早口・なまり...
--複数人が同時に話す（ダイアログのオーバーラップ）と誰が...
--特に指示詞、専門用語や固有名詞、社内用語などは誤認識さ...
-発言の文脈・意図の理解が困難
--会議中の発言は省略や曖昧さが多く、逐語的に記録しても意...
--暗黙の了解や前提知識、非言語的情報（表情、ジェスチャー...
--AIは「何が重要だったか」「何が決定されたのか」を自動で...
-要約・構造化の難しさ
--会話は冗長で、要点が散らばっていたり、途中で話題が飛ん...
--会議の目的（情報共有／意思決定／ブレストなど）によって...
--「決定事項」「次のアクション」「担当者」などの抽出は定...
>※ 決定事項の抽出：「意見」と「決定」を区別するには深い文...
-個人・組織ごとの書き方の差異
--議事録には企業・組織ごとにフォーマットや書き方の文化が...
--例えば「丁寧に」「簡潔に」「発言者を明示する/しない」と...
-セキュリティ・プライバシーの懸念
--会議内容には機密情報が含まれることが多く、クラウド上の...
--特に生成AIを用いる場合、データが外部に送信されることへ...
-責任と信頼性の問題
--議事録は法的な意味を持つ場合も多く、内容の正確性が極め...
--誤りがあった場合の責任の所在が不明確であり、組織として...
|項目|得意 / 不得意|説明|h
|テキスト要約|△（構造化されていれば）|会話形式だと精度が...
|固定フォーマット出力|△|定型的な会議（定例報告など）には...
|意思決定の抽出|×|意図や合意形成を自動で理解するのは困難|
|会話の構造理解|×|会話の流れや関係性をモデルが理解しきれ...
|文書生成（清書）|○|下書きがあれば文書化には有効|
***... [#a513819c]
*質問のタイプ [#q22d06ae]
**回答に必要となる知識や処理で分類 [#i3e427c7]
***言語的＆確率的に学習した結果で回答可能な質問 [#s5abde9b]
≒ [[得意とするタスク>#y922f34a]]~
***論理クイズなど、論理的な思考が必要な質問 [#na378e7c]
≒ [[苦手とするタスク>#z722cd79]]~
***LLMが学習していない暗黙知を必要とする質問 [#f1c036e1]
-案外、言語で質問できるものは既に形式知化されており、~
暗黙知に対する質問を言語で行うこと自体が困難と判明した。
-暗黙知の例えに出てくる自転車の乗り方~
自転車に乗る時どのようにして倒れないようにバランスを取っ...
--自転車に乗る時、バランスを取るためには、ペダルを踏んで...
--初めて自転車に乗る場合は、ペダルを外して自転車に乗り、...
--また、自転車を押して歩くことで、ハンドル操作の感覚を覚...
-例えば、以下のような質問はネット上に情報が無く、解答が難...
--三角錐と立方体のうち転がり難いものは？~
→ 回答は間違いだった（ネット上に情報を確認できない）
--3本足の椅子、4、5、6、本足の椅子のうち安定性が高いのは？~
→ 回答が可能だった（ネット上に情報を確認できる）
-実際に該当する様な質問（文字列か可能な暗黙知）が存在し、~
それを質問した場合、LLMは類推する事で答えられる可能性はあ...
--例：以下の質問に、一応、それっぽく応えはする。
---仮に日中が暗く夜間が明るかった場合、人間の生活はどのよ...
---仮に法律が悪行を推奨し善行を裁くように定義されれていた...
--全体的に、
---常識の範囲で回答しようとするが、
---考察が浅い傾向がある（逆に言うと考察は現時点で人間の仕...
・世の中に深く考察した情報が無い。~
・そもそもLLMは深く考察していない。
-また、特定の組織内の話題も、一般的な話題の一部に含まれる...
--ツールが組織に浸透しない。一般的にどのような理由が考え...
--開発したツールの評判が悪い。一般的にどのような理由が考...
***LLMが学習していない事物に対する質問 [#jce64f1d]
マイナーなものに対する質問やノウハウについての質問
-ChatGPTが学習している言語データの中で、最も大きな割合を...
「日本固有の知識を問う質問には誤った回答が散見さた。」と...
-サブカル問題
--「スンドコベロンチョ」（世にも奇妙な物語）に対する質問 ...
--お笑い芸人明石家さんまの経歴を教えてください。→ デタラ...
--[[キン肉マンに出てくるレオパルドン>https://www.google.c...
---回答１：キン肉マンではなく[[スパイダーマンに出てくるキ...
---回答２：レオパルドンは、~
・その名前の通り、ヒョウのような模様が特徴の豹のような外...
・様々な必殺技があり、ストーリーにおいて重要な役割を果た...
-単語（を組み合わせた）固有名詞に対する質問は、構成される...
その固有名詞がどのようなものか？を推論して、でっち上げる...
--デタラメを言うケース~
前述のレオパルドンの「回答２」はデタラメを言うケースのう...
--セーブしたケース~
・漫画、珍遊記の内容を教えてください。~
・一般的に「珍遊記」と呼ばれる作品の中には「西遊記」（ま...
・中国の古典文学作品「西遊記」を元にした冒険ファンタジー...
・主要な登場キャラクターには、孫悟空、三蔵法師、猪八戒、...
・物語は、三蔵法師が仏典を取りに天竺（インド）へ向かう冒...
・孫悟空やその他の仲間たちと共に、数々の試練や戦いに立ち...
・「西遊記」は仏教の教えや神話を基にしており登場人物たち...
・また、悟りや仏教的なメッセージも含まれています。~
--知らないと言ったケース
-自作の名詞
--プログラミングのデバッグで障害発生部位を特定するのに効...
→ コレは、プログラムのステップをビルド・実行可能で障害を...
障害を発生させるステップの部位を明確化する技法を意図し...
**対象の特性で分類 [#h0e53985]
***LLMがテキスト・コーパスで学習した事物に対する質問 [#f9...
[[言語的＆確率的に学習した結果で回答可能な質問>#s5abde9b]]
-「[[定義>#zf660778]]」「[[真偽>#he31885e]]」についての質問
-テンプレ的な[[クリエイティブ>#b3435935]]の生成
***[[LLMがテキスト・コーパスで学習していない事物に対する...
***LLMにプロンプトで読み込ませた事物に対する質問 [#c4417f...
-要約、翻訳、校正
--要約、翻訳は得意とされるタスク
--校正は苦手とされるタスク。
-要約、翻訳、校正の意味を理解していると言うより、~
原文と要約、翻訳、構正のコンテキストを与えられ次単語予測...
***複雑な構造をしている対象についての質問 [#v5989485]
-「[[事物の「定義」についての質問>#zf660778]]」中の複雑な...
-「[[LLMがテキスト・コーパスで学習していない事物に対する...
--そもそも説明し切る事が困難
--また分野毎に様々な側面がある。
--ソレにより、説明文が不足している。
--業界毎のマニュアルや文字列化されたノウハウが役立つ可能性
**質問の特性で分類 [#sdc3edf5]
***事物の「真偽」についての質問 [#he31885e]
-学習した内容で真偽を回答する。何をどう学習したかによる。
-プロンプトで与えた事項に対して学習した常識で真偽を回答す...
-確率的に生成されたリスクある情報であることを考えると真疑...
-ChatGPT~
一般的に信頼性が高いとされるメディアとして、なんというメ...
--信頼性のある報道機関はバイアスを排除し客観的な事実報道...
--以下は、一般的に信頼性が高いとされる国際的な報道機関の...
--(2021年の情報を元にしていますが、状況は変化する可能性が...
---ニューヨーク・タイムズ (The New York Times)
---ワシントン・ポスト (The Washington Post)
---BBCニュース (BBC News)
---ロイター (Reuters)
---アソシエイテッドプレス (The Associated Press)
---フィナンシャル・タイムズ (Financial Times)
---ガーディアン (The Guardian)
---エコノミスト (The Economist)
---フランス通信社 ( Agence France-Presse)
---ブルームバーグ (Bloomberg)
--これらの報道機関は、国際的に信頼性が高く、報道倫理を重...
--ただし、どのメディアも完璧ではなく、偏見が含まれている...
***事物の「定義」についての質問 [#zf660778]
苦手ではないものの、「定義」に付いての質問は、間違うとク...
-定義：ある概念内容・語義や処理手続をはっきりと定めること...
--辞典：言葉、漢字、物事を集め解説した書籍
---主に言葉について書かれたものが「辞典」
---主に文字について書かれた辞典は「字典」
---主に事物に就いて詳細に書かれた辞典は「事典」
--マニュアル
---マニュアル：~
ある条件に対応する方法を知らない者に対して示し、~
教えるために標準化・体系化して作られた文書、取扱説明書、...
---リファレンス・マニュアル：~
ハードウェアやソフトウェアの機能一覧を解説したマニュアル。
-構造：幾つかの部分から全体を成り立たせる組立て。~
全体を形作る、諸要素の依存・対立の関係のあり方の総称。
--物理的な構造の説明
---複雑な物理構造を文字列で視覚的に説明する事は難しい。
---物理スキーマ的等の場合はリファレンス・マニュアルなどに...
--論理的な構造の説明
---論理構造は文字列で説明されていることが多いので、説明す...
---論理スキーマ的等の場合はリファレンス・マニュアルなどに...
--体系（システム）的な構造の説明、一つの統一的全体を構成...
---体系は論理構造と同じように文字列として学習した結果で確...
---ただし、複雑な個々の要素が多数スタック＆コラボレーショ...
***質問者が知らない事物についての質問 [#ue389afe]
-質問対象の構造が解っていないと自分が解っていないポイント...
-家庭教師などなら手引してくれる可能性があるがLLMは手引し...
（FAQがある場合、それを元にした手引を生成する可能性はある...
*質問のポイント [#fd119cc0]
**入力の質問を作成する際のポイント [#xcff408a]
-入力として与えられた情報を基に回答を生成するため...
-ただし、GPTが苦手な事をプロンプトでなんとか出来ると思わ...
***明確で具体的な質問をする [#zd564225]
-明確で具体的な質問に対してより適切な回答を生成できる。
-抽象的な質問や、複数の解釈ができる質問に対しては、正確な...
***必要な情報をすべて含める [#s154ae38]
質問をする際には、必要な情報をすべて含めることで、より適...
***質問を分割する [#j4801807]
-複雑な質問や、複数の質問を一度にすることは、より適切な回...
-複雑な質問は、複数の分割された質問に分けることで、より適...
***情報が含まれる範囲を明確にする [#u09aab74]
-質問をする際には、回答を求める情報が含まれる範囲を明確に...
***[[プロンプト・エンジニアリング>#eb14b1a7]] [#hd0e5f05]
-[[そもそもの仕組み（LLMの特徴）>#la76c429]]
-入力（質問の仕方）を工夫すると、出力（回答の質）が変わる。
-このため適切な出力を得るために入力を工夫することとして注...
**出力の回答を解釈する際のポイント [#t3222485]
入力として与えられた情報を基に回答を生成するため...
***正確であることを確認する [#y66e2427]
-回答が正確であるとは限らない。
-回答が正確であることを確認することが重要。
***抽象的である場合、具体的に解釈する [#va52f977]
-抽象的な質問に対しても回答を生成できる。
-具体的な意味を求めるようにすることが重要。
***複数の解釈ができる場合、質問を再確認する [#x883825b]
-複数の解釈ができる質問に対しても回答を生成できる。
-質問を再確認し正確な意味を確認することが重要。
***回答が省略されている場合は、補足する [#i61fe61a]
-（入力で与えられた）必要な情報が省略されることがある。
-このような場合には、回答を補足することで、正確な意味を理...
*参考 [#zf747616]
-Introducing ChatGPT~
https://openai.com/blog/chatgpt
-ChatGPT - Wikipedia~
https://ja.wikipedia.org/wiki/ChatGPT
-ChatGPTとは？開発に役立つ使い方、トレンド記事やtips - Qi...
https://qiita.com/tags/chatgpt
-深層学習についてのレポート（LLM編）~
https://www.osscons.jp/joho108j0-537/#_537
**ChatGPTとは？ [#o5ed5dd2]
-【連載】ChatGPT入門 - 初めてのAIチャット活用 | TECH+（テ...
https://news.mynavi.jp/techplus/series/chat_gpt/
--ChatGPTとは~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chat_gpt-1/
--ChatGPTを使ってみる~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chat_gpt-2/
--ChatGPTでできること・できないこと~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chat_gpt-3/
--ChatGPTのアーキテクチャ・動作原理~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chat_gpt-4/
--ChatGPTの出現で始まる!「言葉」によるプロンプトセントリ...
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chat_gpt-5/
--ChatGPTの今後 - 前編：ChatGPTの進化~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chat_gpt-6/
--ChatGPTの今後 - 後編：ChatGPTを取り巻く環境とさまざまな...
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chat_gpt-7/
-エンジニアなら知っておきたいGPTのキホン 記事一覧 | Think...
https://thinkit.co.jp/series/10884
--第1回 GPTで始まる大規模言語モデル時代~
https://thinkit.co.jp/article/22084
--第2回 大規模言語モデルの概要~
https://thinkit.co.jp/article/22168
--第3回 大規模言語モデルの自然言語処理「Transformer」モデ...
https://thinkit.co.jp/article/22231
--第4回 マイクロソフトのAI搭載ツール「Bing」と「Copilot」~
https://thinkit.co.jp/article/22281
--第5回 ChatGPTのプラグイン【前半】~
https://thinkit.co.jp/article/22352
--第6回 ChatGPTのプラグイン【後半】~
https://thinkit.co.jp/article/22397
--第7回 「ChatGPT Enterprise」と「Microsoft 365 Copilot」~
https://thinkit.co.jp/article/22454
--第8回 「Microsoft 365 Copilot」の3つのポイントと「Micro...
https://thinkit.co.jp/article/22545
**使い方 [#o3b5cc67]
***始め方 [#xbf513fd]
-ChatGPTとは？始め方やアカウント登録・ログイン、使い方を...
https://www.btcc.com/ja-JP/academy/crypto-basics/what-is-...
-ChatGPTとは？初心者でも分かる始め方を解説~
Digital Shift Times（デジタル シフト タイムズ） その変革...
https://digital-shift.jp/flash_news/s_230306_1
***プロンプト・エンジニアリング [#eb14b1a7]
-[[LLMのPE]]（プロンプト・エンジニアリング）
-Prompt Engineering Guide~
https://www.promptingguide.ai/jp
-Free ChatGPT Prompting Cheat Sheet (PDF) – Be on the Rig...
https://blog.finxter.com/free-chatgpt-prompting-cheat-she...
-AIの思考を人間が助ける。AI領域で人気の職種「プロンプトエ...
Digital Shift Times（デジタル シフト タイムズ） その変革...
https://digital-shift.jp/ai/221122
-ChatGPTは馬鹿じゃない！ 真の実力を解放するプロンプトエン...
https://zenn.dev/noritamarino/articles/a2321a65fe2be8
-AIの思考を人間が助ける「プロンプトエンジニアリング」、能...
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00692/0609000...
-「プロンプトエンジニアリング」の“教科書”、日本語版が登場...
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2304/05/news175.h...
-【連載】柳谷智宣の「ChatGPTプロンプトクリエイティブラボ...
https://news.mynavi.jp/techplus/series/chatgpt_prompt/
--GPTって？プロンプトって？ - ChatGPTの基本を学ぼう~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chatgpt_prompt-1/
--ChatGPTでプレゼン資料のたたき台を超短時間で作る~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chatgpt_prompt-2/
--ChatGPTに記事・議事録・音声を要約してもらう~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chatgpt_prompt-3/
--言葉の意味を知る、言語を学ぶ、新語を生み出す~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chatgpt_prompt-4/
--自然言語でプログラムを作成・実行できるCode Interpreter...
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chatgpt_prompt-5/
--有名人に扮したChatGPTにインタビュー案を作ってもらう~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chatgpt_prompt-6/
--企画会議に提出するアイデアをChatGPTに作ってもらう~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chatgpt_prompt-7/
--ChatGPTにダメ出しをしてもらってブラッシュアップする~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chatgpt_prompt-8/
***ChatGPT vs Google翻訳 [#f5d71214]
-【ChatGPT vs Google翻訳】どちらの翻訳が優れているか？ | ...
https://novanexus.jp/know-how/19636/13/02/2023/
**理解、疑問 [#z629b691]
-chatGPTに聞いて理解するchatGPT - Qiita~
https://qiita.com/ipeblb/items/87b74666c1ce1167d609
-ChatGPTを社内に配ってもあまり使われない本当の理由 #AI - ...
https://qiita.com/jw-automation/items/cf8ffc7a0edab512d917
-ChatGPTについて学術関係者が知っておきたい4つの疑問~
https://www.editage.jp/insights/four-burning-questions-ac...
***ChatGPTの限界 [#x8b5afea]
-チャットできるAI、ChatGPTが｢そこまですごくない｣理由。見...
https://www.businessinsider.jp/post-263042
-MIT Tech Review: GPT-3とそれを取り巻く周辺、パラダイ...
https://www.technologyreview.jp/s/250066/gpt-3-and-relate...
***ChatGPTの仕組みを理解する [#n3e1ab2b]
-前編：https://tech-blog.abeja.asia/entry/chat-gpt-first-...
-後編：https://tech-blog.abeja.asia/entry/chat-gpt-second...
**GPT評価 [#if5b79cb]
GPT系サービスを利用し評価を解説した。~
https://1drv.ms/x/s!Amfs5caPP9r5kXO9VvIB-QoBVKzZ?e=r6DHBw
***目次 [#u001703f]
***マップ [#c2ab5c21]
ユースケース・マップ（以下のユースケースのマップ）
***前提 [#k6bbdc1a]
***導入 [#o82d01e6]
-GPTとは
-図でポイントを理解する
-Few-shot Learning
-ロングコンテキスト
-得手不得手情報集
-得手不得手評価
-GPTのバージョン
-GPT-3とGPT-4の違い
-GPTまとめ
***活用促進 [#o0e45e9c]
-事例集が難しい理由
-GPTユーザの特徴
***質問応答 [#h9a26bb1]
-一般的な質問
-特定分野の知識
-対話の流暢さ
-倫理的・バイアスの評価
***問題解決 [#od626417]
-ロジカルな推論
-クリエイティブな問題解決
***深い考察 [#q98ba23a]
-「需要と供給の法則を説明してください。」
-「がん治療における免疫療法の最新の進展について教えてくだ...
-「デジタルプライバシー法の最新の動向とその影響について説...
-「機械学習における過学習の問題とその対策について詳しく説...
-「中央銀行がインフレを管理するための政策手段について説明...
-「再生可能エネルギー技術の現状と未来の展望について説明し...
***ロングコンテキスト [#ocdfe07e]
-追加知識を学習無しでコンテキストとして与える例
-以降【LC】はロングコンテキスト対応プロンプトの意
***文章生成 [#c10d4d06]
-翻訳【LC】
-要約【LC】
-文章生成
--文章生成【テンプレ】
--文章生成【LC】
--技術文章生成【テンプレ】
--技術文章生成【LC】
***文章チェック [#pcf0bbf3]
-校正【LC】
-正誤【LC】
***データ分析 [#ub69892f]
-データ分析【Excel】
-データ分析【LC】
-データ分析【Advanced data analysis】
-データ分析コード生成【LC】
***コーディングとデバッグ [#v4dc33a8]
-コード生成【テンプレ】
-コード生成【LC】
-コンバージョン【LC】
-ドキュメンテーション【LC】
-テストコード生成【LC】
-コードの問題の指摘と修正【LC】
***EUC [#y441fbf7]
-EUC Linuxシェル
-EUC Linuxシェル【テンプレ】
-EUC Excelマクロ
-EUC Excelマクロ【テンプレ】
--Excelデータ・シート
--Excelピボット・テーブル
***手動RAG【LC】 [#efd4eb9f]
-トラブルシューティング【LC】
-設計ディシジョン【LC】
-規則・規格系【LC】
***博識家・専門家の支援 [#y7fa6c6f]
-ダブルダイアモンドの例
-意思決定例
***製品別 [#s0b5783e]
-GitHub Copilot
-Copilot企業版
-Copilot for M365
--Outlook
--Teams
--Forms
***マルチモーダル [#ke2867d9]
-イラスト
-図解
-音声
-動画
***参考 [#l57b3006]
-YouTube生成字幕を使った要約
-ハルシネーションについて
-輸出管理や機密情報・個人情報
-他者の知的財産の取扱
終了行:
「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfras...
-[[戻る>テキスト生成系（Transformer系）]] > [[開発系>テキ...
--[[OpenAI]]
---ChatGPT
---[[OpenAI API]]
---[[Library>OpenAI#w24acc85]]
--[[Azure OpenAI>https://techinfoofmicrosofttech.osscons....
--[[OSSのLLM]]
--[[LLM系ツール]]
*目次 [#o1b35ff8]
#contents
*概要 [#pbac884d]
ChatGPT（チャットジーピーティー、Chat Generative Pre-trai...
-[[OpenAI>G検定：試験対策#b06228eb]]が2022年11月に公開し...
-複数の言語を認識し、人間らしく応答する。
-第3世代の生成言語モデルである[[GPT-3>#m3b370c4]]に由来
-モデルは、AzureのHPCIを使用しMicrosoftと共同でトレーニン...
**アーキテクチャ [#y659144d]
***[[GPT>言語処理（AI）#a1d46512]]-3, 4 [#m3b370c4]
（Generative Pre-training Transformer 3, 4）
-[[OpenAI>G検定：試験対策#b06228eb]]のGPT-3.5, 4モデルを...
-[[Transformer>#v72d4823]]という深層学習モデルを基にして...
--テキストを入力に文章を生成する[[ニューラルネットワーク]...
--約 570GBの大規模な[[テキスト・コーパス>言語処理（AI）#e...
***[[Transformer>言語処理（AI）#a5995dbe]] [#v72d4823]
-[[機械翻訳]]は、[[BERTなどの「Transformer」>言語処理（AI...
-コレらは、次に現れる単語の確率分布を（文脈的なものを考慮...
-画像生成系AIもTransformerでテキスト（[[プロンプト>#hd0e5...
***学習の仕組み [#l85409ac]
-[[Transformer>#v72d4823]]は
--以下のような学習方法で、
---[[事前学習>深層学習のテクニック#ebe9edcc]]~
ラベルなしデータで教師なし学習して言語自体を理解
---[[ファイン・チューニング>深層学習のテクニック#ea94272b...
ラベルありデータで教師あり学習してタスクを理解
--以下を実現した。
---データやモデルを大きくして精度を向上。
---多用なタスク（翻訳やチャット）を１つのモデルで処理。
-GPTでは、教師あり学習と強化学習を行い、~
その両方の手法で転移学習を併用している。
--教師あり学習~
トレーナーがユーザーとAIアシスタントの両方を演じる会話を...
--強化学習~
人間のトレーナーが、モデルが以前の会話で作成した応答をラ...
***自然言語を理解する能力 [#r24c2ef7]
GPTは自然言語を理解する能力を持っていると言う。
-自然でリズムのある文章を生成できる。
-また、自然言語を入力として受け取り、
-それをもとに様々なタスクを実行するもできる。
**反響 [#tb81ebc1]
***知名度、評価など [#e323676b]
-公開から6日目にして利用者が｢100万ユーザを突破した｣とアル...
-[[OpenAI>G検定：試験対策#b06228eb]]の評価額は290億米ドル...
-ChatGPTがアクティブユーザー数1億人に到達するのにかかった...
TikTokとInstagramがそれぞれ9カ月と2年半であるのに対して、...
***肯定的な意見 [#ne4bb95b]
-知識労働者、クリエイターの供給に比類する可能性。
-生徒が課題に使い出力結果が優秀な生徒による回答と同レベル。
-Googleは検索エンジン事業にもたらす脅威を受け「緊急事態」...
***否定的な意見 [#be51a142]
-知識労働者、クリエイターの需要に影響する可能性。
-卒業生用テストで合格水準に達した。
--ミネソタ大学でC+
--ウォートン・スクールの同様のテストでBからB-
-学習データ
--文章生成に報道機関の記事を無報酬で使用
--インターネット上のコンテンツの信頼性
-誤回答
--2+2=4を回答して、指摘しても正しいと言い張る。
--中央アメリカでメキシコの次に大きな国にグアテマラと回答...
--曲の歌詞を生成するよう求めた時、実際の歌詞ではなく新し...
--物語のあらすじを生成するよう求めた時、実際のあらすじで...
--Stack Overflowは、誤答が少なくないことを理由としてChatG...
-倫理
--コンテンツモデレーションを[[プロンプト・エンジニアリン...
--ユーザーがナチス・ドイツに関する質問を入力した際に生成...
-教育
--複数の論文が既にChatGPTを共同著者として挙げていることが...
--教師は生徒が課題をChatGPT任せにしていることを問題視する...
-リスク
--不正行為や雇用の喪失、差別、偽情報をもたらす可能性があ...
--フィッシング詐欺などを目的とするメールを書くことができ~
「サイバーセキュリティにおける大きなリスク」などをもたら...
-シンギュラリティ的
--制御不能な軍事的応用による「大量破壊」を引き起こす可能...
*詳細 [#tcbeac74]
**人間との相違点 [#a32f8d26]
***人間 [#g4d541ec]
-口語的、主観的
-発散的で他の話題に移行しやすい
-強い感情を表現
***ChatGP [#sc589b2e]
-フォーマル、客観的
-質問に厳密に集中している
-感情をあまり表現しない
**複数の欠点 [#i5a40753]
ただし、機能は豊富なものの、複数の欠点もある。
***確率的オウム [#l5411899]
本質的に確率的オウム（統計ルールからのみ知識を得ている）...
***知識の範囲 [#rd785f45]
-書籍、Wikipedia、WebSite、電子掲示板、Blogなどのネット上...
-ソースの開示を行なっておらず、ステレオタイプを反映する可...
-データ範囲外のニッチで専門的なテーマやトピックは精度が低...
-また、2021年以降に発生した出来事については知識が全く無い...
***強化学習の弊害 [#g59d35e9]
もっともらしく見える誤回答（正誤不明な回答）を作成する。
-報酬モデルは人間による監視を中心としているため。
-これに最適化されすぎて精度（パフォーマンス）に影響を及ぼ...
**過大評価されている話 [#rf725f59]
[[Transformer>#w71eff02]]に[[強化学習>#v0990000]]を組み合...
-ChatGPTは、一見するともっともらしい答えを返せるように上...
-[[OpenAI>G検定：試験対策#b06228eb]]は誇大広告とも言える...
--GPT-2：｢人間を超えたAIを開発してしまったのであまりにも...
--GPT-3：その誇大広告気味な宣伝によって期待値は膨らんだが...
--GPT-3.5：ChatGPTはOpenAIとしてはほとんど初めて｢すごい｣...
***[[Transformer>#v72d4823]]は凄い。 [#w71eff02]
-例外はGPTやDALL-E、StableDiffusionのような[[Transformer>...
-これは[[Transformer>#v72d4823]]という学習モデルを使った...
***強化学習の取り入れ [#v0990000]
-従来のGPT-2、GPT-3との明らかな違いは、ChatGPTはおそらく｢...
-識者によれば｢すごい人工知能ができた！｣と騒がれるケースは...
***雰囲気が重視されている。 [#r3bd6d90]
-人間の「教師」は回答の正当性などに関係なく、~
長い回答を好んでいたので長い回答が多い（専門性を感じるた...
-簡単なことはスラスラ回答するが、難しい事を｢知りません｣と...
--｢それっぽい会話｣を試行錯誤で作り出そうとして失敗した結...
--｢過度の知ったかぶりはしない｣という調教が行われている（...
--｢適当に嘘をついて下さい｣といった指示を与えると俄然、活...
-強化学習を重ねた弊害~
「とりあえずそれっぽいことを表面的に語るだけの実は無能な...
--内部的には確率的オウム（統計ルールからのみ知識を得てい...
--強化学習によって詐欺師的な側面が強調された（笑）
---文法的に間違っているようなプログラムを回答したらダメ
---過度の知ったかぶりはバレ易く評価が低くなるからダメ
---自信がないように見える答えは評価が低くなるからダメ
-｢面白い話ができるAI｣をつくることが難しい理由
--AIを指導する人間が増えるとAIは必然的に没個性的な存在に...
--解決策があるとすれば、AIを調教する人間を一度に一人に絞...
--差別や偏見を撒き散らすような会話AIが生まれないよう抑制...
**得意なタスクと苦手なタスク [#v44309fe]
***[[そもそもの仕組み（LLMの特徴）>言語処理（AI）#x6414d9...
-[[プロンプト>#hd0e5f05]]は次単語予測の汎用性とコンテキス...
-Zero-Shot学習とも呼ばれ、[[プロンプト>#hd0e5f05]]（過去...
Attention機構を変形して見方を変えると勾配降下法をシミュレ...
-AIは逆問題だがLLMは順問題を言語的には学習する事ができる。
-ただし、この順問題の定義の学習は、あくまで言語的＆確率的...
言語からの学習で、論理的なモデルを構築し、それを使用して...
***得意とするタスク [#y922f34a]
特に、文章生成や自然言語対話システムなどを構築する場合に...
-他の言語モデルと比べて
--自然言語を理解する能力が高い。
--大規模な[[テキスト・コーパス>言語処理（AI）#ee57ac60]]...
-自然言語を理解し、
--新しい文章、自然でリズムのある文章を生成できる。
--質問に答えることや、文章を要約すること、文章を翻訳する...
--自然言語を入力として受け取り、それを基に様々なタスクを...
***苦手とするタスク [#z722cd79]
-論理的な思考は一切していないので、論理的に考えて回答する...
--数学的な計算や論理的推論のタスクでは、人間並みの精度を...
--具体的な指示や手順を追うタスクでは、人間並みの精度を発...
--語彙や文法の誤りを検出するタスク（≒ 校正）では、人間並...
--例：
---数学的な計算や論理的推論、具体的な指示や手順を追うタス...
---語彙や文法の誤りを検出するタスク~
「①～④のうちから誤りを含むものを1つ選べ」という問いです。...
Our CEO gives ① <her> feedback ② <at> production targets,...
誤りが含まれているのは、「①<her>」です。正しい表現は 「hi...
-[[定義を説明することは苦手ではない>#zf660778]]が間違った...
--ChatGPTに「XXXX（固有名詞）」について聞いてみたら、トン...
--「Chat-GPTは文章作成のAIであって科学的な事物の検証用で...
…何かの情報とゴッチャになってる…？😳質問系の回答は鵜呑みに...
--キノコ専門家がAmazonで売られている「AIが書いたキノコ採...
--ChatGPT、以前とある薬剤について質問したらまったく別の薬...
-試験問題から見る苦手な分野
--ChatGPTの共通テスト・国語が200点中50点、登場人物の気持...
--GPT-4 Technical Reportで報告されている結果を見ると、ま...
-出来ない事は、まだまだ多い。
--[[フレーム問題>人工知能（AI）#bd2791da]]（期待はある）
--[[記号接地問題>人工知能（AI）#f2b272c2]]（視覚を加えた...
--[[身体性>人工知能（AI）#kd11c451]]（聴覚、触覚、味覚、...
--[[知識獲得のボトルネック>人工知能（AI）#o8dacbc6]]（期...
-ポランニーのパラドックス、
--人間は暗黙知を持つが、LLMは暗黙知を持たない。
--≒ 前述の身体性の様な所から学習し論理的なモデルを構築し...
*用法 [#e98bbac3]
**ユースケース [#v9009f8b]
様々なテキスト生成のユースケース
***チャットボット [#oe4deefa]
-人間と人間の対話を模範する主要機能
--自然言語を入力として受け取り、自然言語を出力として生成...
--このため、自然な会話をするチャットボットを作成できる。
-前作のInstructGPTと比べ、ChatGPTは攻撃的・欺瞞的な回答の...
-攻撃的な回答が生成されるのを防ぐため、入力と出力はコンテ...
***パーソナル・エージェント [#nabd1cc9]
-プランニング：プロジェクトのプランニング（企画・計画）を...
-キャンペーン：プロジェクトの作戦行動（実行、監視・制御）...
-メッセージの生成
--特定のテンプレートを使用してメッセージを生成できる。
--例えば、
---自動化された電子メールを生成
---自然な言語での挨拶や感謝の手紙を生成
-セラピスト
--ほとんどのチャットボットとは対照的に、過去の入力を記憶...
--これにより、個人に最適化されたセラピストとして使える可...
--例えば、
---車を買いたいのですが妻の合意が得られません。どうしたら...
***テキスト翻訳や要約、校正 [#cacc74dc]
-翻訳~
Google翻訳の優位性に戦いを挑めるだけの可能性を持った翻訳...
--Google翻訳は大規模な投資の結果、特に力を入れている言語...
--しかし、ChatGPTは、ユーザーから提供された文脈を基に、翻...
-要約
--長い文章や記事から要約を生成できる。
--大量のテキストの概要をより簡潔に把握できる。
-校正
--文章校正された文書を生成できる。
--ただし、内容の間違いや意味の誤認は修正できない。
***検索代替、質疑応答 [#i9449703]
-特定のトピックに関する情報を探す
--学習済みであるか？Retrievalしているか？が必要になる。
--[[Google検索>AIの活用例#c22f6006]]に代わる新しい検索方法
-質疑応答~
人間と同水準かそれ以上の回答を生成
--特に教科書的な質疑応答は得意
--それ以外は、Retrievalが必要になる。
***プログラミングやデバッグ [#ea8cf996]
-この程度のことは実はGPT-2（2019）でもできていた。
-GitHubにもCopilotと言うAIプログラミング機能がある。
-表計算ソフトの関数記述などに利用できる（あまり難しいこと...
--AAA, BBB, CCC, DDD...をアルファベット順で並び替えるプロ...
--一見きちんとしたプログラムを書くようだが、実際には雰囲...
--マインスイーパーを作成する例もあるが、丸暗記しているも...
***プログラムの模範 [#rd32d61e]
-[[Linux]]システムの模範
-○☓ゲーム（3 or 5目並べ）のNPCの模範~
簡単に負けて、負けを判定できず、負けてもゲームを続けよう...
-自然言語を使用したテキスト生成ゲーム
***クリエイティブ [#b3435935]
小説、脚本、詩、歌詞、音楽など。
**利用目的アンケート1-10位 [#ff2aa1c0]
***アイデア出し [#p0c1d16e]
-[[パーソナル・エージェント>#nabd1cc9]]
-[[クリエイティブ>#b3435935]]
***メールなどの文章生成 [#jadaa3a0]
-[[パーソナル・エージェント>#nabd1cc9]]
-[[クリエイティブ>#b3435935]]
***飲食店などの検索 [#ud71b164]
-[[検索代替、質疑応答>#i9449703]]
***日常の相談 [#ndec04c1]
-[[チャットボット>#oe4deefa]]
-[[パーソナル・エージェント>#nabd1cc9]]
***仕事の相談相手 [#be0af7b5]
-[[パーソナル・エージェント>#nabd1cc9]]
-[[クリエイティブ>#b3435935]]
***雑談相手 [#uc789d1e]
-[[チャットボット>#oe4deefa]]
-[[パーソナル・エージェント>#nabd1cc9]]
***献立・レシピ [#pa0b6967]
-[[検索代替、質疑応答>#i9449703]]
***創作への活用 [#x4e2012b]
-[[パーソナル・エージェント>#nabd1cc9]]
-[[クリエイティブ>#b3435935]]
***プログラム作成 [#h62756f9]
-[[プログラミングやデバッグ>#ea8cf996]]
***要約文の作成 [#x105b1c0]
[[テキスト翻訳や要約、校正>#cacc74dc]]
***文章構正 [#jd622ed2]
[[テキスト翻訳や要約、校正>#cacc74dc]]
***機械翻訳 [#z3f3e53f]
[[テキスト翻訳や要約、校正>#cacc74dc]]
***その他・仕事での活用 [#pb1e745a]
https://www.osscons.jp/joho108j0-537/#_537
-個人学習
-リサーチ
**期待外れのユースケース [#k1832229]
-複雑な議事録の自動作成
-最新ニュースの正確な要約
-特定ドメインの高い専門性が必要な処理
--契約書・法的文書
--医療・薬事関連文書
--技術仕様書・設計書
-財務・会計関連の分析
-感情分析や心理カウンセリング
-創造性が求められるコンテンツ制作
***議事録自動作成 [#e316e915]
以下のような理由で苦手。
-そもそもの複雑さ
--単に音声をテキスト化するだけでなく、発言の真意や背景に...
--会議では、複数の参加者が同時に発言したり、指示詞、専門...
--AIにとって判断が難しい「決定事項、タスク、重要な議論の...
-音声認識（ASR）の限界
--背景音や咳払いなどの雑音、発言者の話し方（早口・なまり...
--複数人が同時に話す（ダイアログのオーバーラップ）と誰が...
--特に指示詞、専門用語や固有名詞、社内用語などは誤認識さ...
-発言の文脈・意図の理解が困難
--会議中の発言は省略や曖昧さが多く、逐語的に記録しても意...
--暗黙の了解や前提知識、非言語的情報（表情、ジェスチャー...
--AIは「何が重要だったか」「何が決定されたのか」を自動で...
-要約・構造化の難しさ
--会話は冗長で、要点が散らばっていたり、途中で話題が飛ん...
--会議の目的（情報共有／意思決定／ブレストなど）によって...
--「決定事項」「次のアクション」「担当者」などの抽出は定...
>※ 決定事項の抽出：「意見」と「決定」を区別するには深い文...
-個人・組織ごとの書き方の差異
--議事録には企業・組織ごとにフォーマットや書き方の文化が...
--例えば「丁寧に」「簡潔に」「発言者を明示する/しない」と...
-セキュリティ・プライバシーの懸念
--会議内容には機密情報が含まれることが多く、クラウド上の...
--特に生成AIを用いる場合、データが外部に送信されることへ...
-責任と信頼性の問題
--議事録は法的な意味を持つ場合も多く、内容の正確性が極め...
--誤りがあった場合の責任の所在が不明確であり、組織として...
|項目|得意 / 不得意|説明|h
|テキスト要約|△（構造化されていれば）|会話形式だと精度が...
|固定フォーマット出力|△|定型的な会議（定例報告など）には...
|意思決定の抽出|×|意図や合意形成を自動で理解するのは困難|
|会話の構造理解|×|会話の流れや関係性をモデルが理解しきれ...
|文書生成（清書）|○|下書きがあれば文書化には有効|
***... [#a513819c]
*質問のタイプ [#q22d06ae]
**回答に必要となる知識や処理で分類 [#i3e427c7]
***言語的＆確率的に学習した結果で回答可能な質問 [#s5abde9b]
≒ [[得意とするタスク>#y922f34a]]~
***論理クイズなど、論理的な思考が必要な質問 [#na378e7c]
≒ [[苦手とするタスク>#z722cd79]]~
***LLMが学習していない暗黙知を必要とする質問 [#f1c036e1]
-案外、言語で質問できるものは既に形式知化されており、~
暗黙知に対する質問を言語で行うこと自体が困難と判明した。
-暗黙知の例えに出てくる自転車の乗り方~
自転車に乗る時どのようにして倒れないようにバランスを取っ...
--自転車に乗る時、バランスを取るためには、ペダルを踏んで...
--初めて自転車に乗る場合は、ペダルを外して自転車に乗り、...
--また、自転車を押して歩くことで、ハンドル操作の感覚を覚...
-例えば、以下のような質問はネット上に情報が無く、解答が難...
--三角錐と立方体のうち転がり難いものは？~
→ 回答は間違いだった（ネット上に情報を確認できない）
--3本足の椅子、4、5、6、本足の椅子のうち安定性が高いのは？~
→ 回答が可能だった（ネット上に情報を確認できる）
-実際に該当する様な質問（文字列か可能な暗黙知）が存在し、~
それを質問した場合、LLMは類推する事で答えられる可能性はあ...
--例：以下の質問に、一応、それっぽく応えはする。
---仮に日中が暗く夜間が明るかった場合、人間の生活はどのよ...
---仮に法律が悪行を推奨し善行を裁くように定義されれていた...
--全体的に、
---常識の範囲で回答しようとするが、
---考察が浅い傾向がある（逆に言うと考察は現時点で人間の仕...
・世の中に深く考察した情報が無い。~
・そもそもLLMは深く考察していない。
-また、特定の組織内の話題も、一般的な話題の一部に含まれる...
--ツールが組織に浸透しない。一般的にどのような理由が考え...
--開発したツールの評判が悪い。一般的にどのような理由が考...
***LLMが学習していない事物に対する質問 [#jce64f1d]
マイナーなものに対する質問やノウハウについての質問
-ChatGPTが学習している言語データの中で、最も大きな割合を...
「日本固有の知識を問う質問には誤った回答が散見さた。」と...
-サブカル問題
--「スンドコベロンチョ」（世にも奇妙な物語）に対する質問 ...
--お笑い芸人明石家さんまの経歴を教えてください。→ デタラ...
--[[キン肉マンに出てくるレオパルドン>https://www.google.c...
---回答１：キン肉マンではなく[[スパイダーマンに出てくるキ...
---回答２：レオパルドンは、~
・その名前の通り、ヒョウのような模様が特徴の豹のような外...
・様々な必殺技があり、ストーリーにおいて重要な役割を果た...
-単語（を組み合わせた）固有名詞に対する質問は、構成される...
その固有名詞がどのようなものか？を推論して、でっち上げる...
--デタラメを言うケース~
前述のレオパルドンの「回答２」はデタラメを言うケースのう...
--セーブしたケース~
・漫画、珍遊記の内容を教えてください。~
・一般的に「珍遊記」と呼ばれる作品の中には「西遊記」（ま...
・中国の古典文学作品「西遊記」を元にした冒険ファンタジー...
・主要な登場キャラクターには、孫悟空、三蔵法師、猪八戒、...
・物語は、三蔵法師が仏典を取りに天竺（インド）へ向かう冒...
・孫悟空やその他の仲間たちと共に、数々の試練や戦いに立ち...
・「西遊記」は仏教の教えや神話を基にしており登場人物たち...
・また、悟りや仏教的なメッセージも含まれています。~
--知らないと言ったケース
-自作の名詞
--プログラミングのデバッグで障害発生部位を特定するのに効...
→ コレは、プログラムのステップをビルド・実行可能で障害を...
障害を発生させるステップの部位を明確化する技法を意図し...
**対象の特性で分類 [#h0e53985]
***LLMがテキスト・コーパスで学習した事物に対する質問 [#f9...
[[言語的＆確率的に学習した結果で回答可能な質問>#s5abde9b]]
-「[[定義>#zf660778]]」「[[真偽>#he31885e]]」についての質問
-テンプレ的な[[クリエイティブ>#b3435935]]の生成
***[[LLMがテキスト・コーパスで学習していない事物に対する...
***LLMにプロンプトで読み込ませた事物に対する質問 [#c4417f...
-要約、翻訳、校正
--要約、翻訳は得意とされるタスク
--校正は苦手とされるタスク。
-要約、翻訳、校正の意味を理解していると言うより、~
原文と要約、翻訳、構正のコンテキストを与えられ次単語予測...
***複雑な構造をしている対象についての質問 [#v5989485]
-「[[事物の「定義」についての質問>#zf660778]]」中の複雑な...
-「[[LLMがテキスト・コーパスで学習していない事物に対する...
--そもそも説明し切る事が困難
--また分野毎に様々な側面がある。
--ソレにより、説明文が不足している。
--業界毎のマニュアルや文字列化されたノウハウが役立つ可能性
**質問の特性で分類 [#sdc3edf5]
***事物の「真偽」についての質問 [#he31885e]
-学習した内容で真偽を回答する。何をどう学習したかによる。
-プロンプトで与えた事項に対して学習した常識で真偽を回答す...
-確率的に生成されたリスクある情報であることを考えると真疑...
-ChatGPT~
一般的に信頼性が高いとされるメディアとして、なんというメ...
--信頼性のある報道機関はバイアスを排除し客観的な事実報道...
--以下は、一般的に信頼性が高いとされる国際的な報道機関の...
--(2021年の情報を元にしていますが、状況は変化する可能性が...
---ニューヨーク・タイムズ (The New York Times)
---ワシントン・ポスト (The Washington Post)
---BBCニュース (BBC News)
---ロイター (Reuters)
---アソシエイテッドプレス (The Associated Press)
---フィナンシャル・タイムズ (Financial Times)
---ガーディアン (The Guardian)
---エコノミスト (The Economist)
---フランス通信社 ( Agence France-Presse)
---ブルームバーグ (Bloomberg)
--これらの報道機関は、国際的に信頼性が高く、報道倫理を重...
--ただし、どのメディアも完璧ではなく、偏見が含まれている...
***事物の「定義」についての質問 [#zf660778]
苦手ではないものの、「定義」に付いての質問は、間違うとク...
-定義：ある概念内容・語義や処理手続をはっきりと定めること...
--辞典：言葉、漢字、物事を集め解説した書籍
---主に言葉について書かれたものが「辞典」
---主に文字について書かれた辞典は「字典」
---主に事物に就いて詳細に書かれた辞典は「事典」
--マニュアル
---マニュアル：~
ある条件に対応する方法を知らない者に対して示し、~
教えるために標準化・体系化して作られた文書、取扱説明書、...
---リファレンス・マニュアル：~
ハードウェアやソフトウェアの機能一覧を解説したマニュアル。
-構造：幾つかの部分から全体を成り立たせる組立て。~
全体を形作る、諸要素の依存・対立の関係のあり方の総称。
--物理的な構造の説明
---複雑な物理構造を文字列で視覚的に説明する事は難しい。
---物理スキーマ的等の場合はリファレンス・マニュアルなどに...
--論理的な構造の説明
---論理構造は文字列で説明されていることが多いので、説明す...
---論理スキーマ的等の場合はリファレンス・マニュアルなどに...
--体系（システム）的な構造の説明、一つの統一的全体を構成...
---体系は論理構造と同じように文字列として学習した結果で確...
---ただし、複雑な個々の要素が多数スタック＆コラボレーショ...
***質問者が知らない事物についての質問 [#ue389afe]
-質問対象の構造が解っていないと自分が解っていないポイント...
-家庭教師などなら手引してくれる可能性があるがLLMは手引し...
（FAQがある場合、それを元にした手引を生成する可能性はある...
*質問のポイント [#fd119cc0]
**入力の質問を作成する際のポイント [#xcff408a]
-入力として与えられた情報を基に回答を生成するため...
-ただし、GPTが苦手な事をプロンプトでなんとか出来ると思わ...
***明確で具体的な質問をする [#zd564225]
-明確で具体的な質問に対してより適切な回答を生成できる。
-抽象的な質問や、複数の解釈ができる質問に対しては、正確な...
***必要な情報をすべて含める [#s154ae38]
質問をする際には、必要な情報をすべて含めることで、より適...
***質問を分割する [#j4801807]
-複雑な質問や、複数の質問を一度にすることは、より適切な回...
-複雑な質問は、複数の分割された質問に分けることで、より適...
***情報が含まれる範囲を明確にする [#u09aab74]
-質問をする際には、回答を求める情報が含まれる範囲を明確に...
***[[プロンプト・エンジニアリング>#eb14b1a7]] [#hd0e5f05]
-[[そもそもの仕組み（LLMの特徴）>#la76c429]]
-入力（質問の仕方）を工夫すると、出力（回答の質）が変わる。
-このため適切な出力を得るために入力を工夫することとして注...
**出力の回答を解釈する際のポイント [#t3222485]
入力として与えられた情報を基に回答を生成するため...
***正確であることを確認する [#y66e2427]
-回答が正確であるとは限らない。
-回答が正確であることを確認することが重要。
***抽象的である場合、具体的に解釈する [#va52f977]
-抽象的な質問に対しても回答を生成できる。
-具体的な意味を求めるようにすることが重要。
***複数の解釈ができる場合、質問を再確認する [#x883825b]
-複数の解釈ができる質問に対しても回答を生成できる。
-質問を再確認し正確な意味を確認することが重要。
***回答が省略されている場合は、補足する [#i61fe61a]
-（入力で与えられた）必要な情報が省略されることがある。
-このような場合には、回答を補足することで、正確な意味を理...
*参考 [#zf747616]
-Introducing ChatGPT~
https://openai.com/blog/chatgpt
-ChatGPT - Wikipedia~
https://ja.wikipedia.org/wiki/ChatGPT
-ChatGPTとは？開発に役立つ使い方、トレンド記事やtips - Qi...
https://qiita.com/tags/chatgpt
-深層学習についてのレポート（LLM編）~
https://www.osscons.jp/joho108j0-537/#_537
**ChatGPTとは？ [#o5ed5dd2]
-【連載】ChatGPT入門 - 初めてのAIチャット活用 | TECH+（テ...
https://news.mynavi.jp/techplus/series/chat_gpt/
--ChatGPTとは~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chat_gpt-1/
--ChatGPTを使ってみる~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chat_gpt-2/
--ChatGPTでできること・できないこと~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chat_gpt-3/
--ChatGPTのアーキテクチャ・動作原理~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chat_gpt-4/
--ChatGPTの出現で始まる!「言葉」によるプロンプトセントリ...
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chat_gpt-5/
--ChatGPTの今後 - 前編：ChatGPTの進化~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chat_gpt-6/
--ChatGPTの今後 - 後編：ChatGPTを取り巻く環境とさまざまな...
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chat_gpt-7/
-エンジニアなら知っておきたいGPTのキホン 記事一覧 | Think...
https://thinkit.co.jp/series/10884
--第1回 GPTで始まる大規模言語モデル時代~
https://thinkit.co.jp/article/22084
--第2回 大規模言語モデルの概要~
https://thinkit.co.jp/article/22168
--第3回 大規模言語モデルの自然言語処理「Transformer」モデ...
https://thinkit.co.jp/article/22231
--第4回 マイクロソフトのAI搭載ツール「Bing」と「Copilot」~
https://thinkit.co.jp/article/22281
--第5回 ChatGPTのプラグイン【前半】~
https://thinkit.co.jp/article/22352
--第6回 ChatGPTのプラグイン【後半】~
https://thinkit.co.jp/article/22397
--第7回 「ChatGPT Enterprise」と「Microsoft 365 Copilot」~
https://thinkit.co.jp/article/22454
--第8回 「Microsoft 365 Copilot」の3つのポイントと「Micro...
https://thinkit.co.jp/article/22545
**使い方 [#o3b5cc67]
***始め方 [#xbf513fd]
-ChatGPTとは？始め方やアカウント登録・ログイン、使い方を...
https://www.btcc.com/ja-JP/academy/crypto-basics/what-is-...
-ChatGPTとは？初心者でも分かる始め方を解説~
Digital Shift Times（デジタル シフト タイムズ） その変革...
https://digital-shift.jp/flash_news/s_230306_1
***プロンプト・エンジニアリング [#eb14b1a7]
-[[LLMのPE]]（プロンプト・エンジニアリング）
-Prompt Engineering Guide~
https://www.promptingguide.ai/jp
-Free ChatGPT Prompting Cheat Sheet (PDF) – Be on the Rig...
https://blog.finxter.com/free-chatgpt-prompting-cheat-she...
-AIの思考を人間が助ける。AI領域で人気の職種「プロンプトエ...
Digital Shift Times（デジタル シフト タイムズ） その変革...
https://digital-shift.jp/ai/221122
-ChatGPTは馬鹿じゃない！ 真の実力を解放するプロンプトエン...
https://zenn.dev/noritamarino/articles/a2321a65fe2be8
-AIの思考を人間が助ける「プロンプトエンジニアリング」、能...
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00692/0609000...
-「プロンプトエンジニアリング」の“教科書”、日本語版が登場...
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2304/05/news175.h...
-【連載】柳谷智宣の「ChatGPTプロンプトクリエイティブラボ...
https://news.mynavi.jp/techplus/series/chatgpt_prompt/
--GPTって？プロンプトって？ - ChatGPTの基本を学ぼう~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chatgpt_prompt-1/
--ChatGPTでプレゼン資料のたたき台を超短時間で作る~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chatgpt_prompt-2/
--ChatGPTに記事・議事録・音声を要約してもらう~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chatgpt_prompt-3/
--言葉の意味を知る、言語を学ぶ、新語を生み出す~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chatgpt_prompt-4/
--自然言語でプログラムを作成・実行できるCode Interpreter...
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chatgpt_prompt-5/
--有名人に扮したChatGPTにインタビュー案を作ってもらう~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chatgpt_prompt-6/
--企画会議に提出するアイデアをChatGPTに作ってもらう~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chatgpt_prompt-7/
--ChatGPTにダメ出しをしてもらってブラッシュアップする~
https://news.mynavi.jp/techplus/article/chatgpt_prompt-8/
***ChatGPT vs Google翻訳 [#f5d71214]
-【ChatGPT vs Google翻訳】どちらの翻訳が優れているか？ | ...
https://novanexus.jp/know-how/19636/13/02/2023/
**理解、疑問 [#z629b691]
-chatGPTに聞いて理解するchatGPT - Qiita~
https://qiita.com/ipeblb/items/87b74666c1ce1167d609
-ChatGPTを社内に配ってもあまり使われない本当の理由 #AI - ...
https://qiita.com/jw-automation/items/cf8ffc7a0edab512d917
-ChatGPTについて学術関係者が知っておきたい4つの疑問~
https://www.editage.jp/insights/four-burning-questions-ac...
***ChatGPTの限界 [#x8b5afea]
-チャットできるAI、ChatGPTが｢そこまですごくない｣理由。見...
https://www.businessinsider.jp/post-263042
-MIT Tech Review: GPT-3とそれを取り巻く周辺、パラダイ...
https://www.technologyreview.jp/s/250066/gpt-3-and-relate...
***ChatGPTの仕組みを理解する [#n3e1ab2b]
-前編：https://tech-blog.abeja.asia/entry/chat-gpt-first-...
-後編：https://tech-blog.abeja.asia/entry/chat-gpt-second...
**GPT評価 [#if5b79cb]
GPT系サービスを利用し評価を解説した。~
https://1drv.ms/x/s!Amfs5caPP9r5kXO9VvIB-QoBVKzZ?e=r6DHBw
***目次 [#u001703f]
***マップ [#c2ab5c21]
ユースケース・マップ（以下のユースケースのマップ）
***前提 [#k6bbdc1a]
***導入 [#o82d01e6]
-GPTとは
-図でポイントを理解する
-Few-shot Learning
-ロングコンテキスト
-得手不得手情報集
-得手不得手評価
-GPTのバージョン
-GPT-3とGPT-4の違い
-GPTまとめ
***活用促進 [#o0e45e9c]
-事例集が難しい理由
-GPTユーザの特徴
***質問応答 [#h9a26bb1]
-一般的な質問
-特定分野の知識
-対話の流暢さ
-倫理的・バイアスの評価
***問題解決 [#od626417]
-ロジカルな推論
-クリエイティブな問題解決
***深い考察 [#q98ba23a]
-「需要と供給の法則を説明してください。」
-「がん治療における免疫療法の最新の進展について教えてくだ...
-「デジタルプライバシー法の最新の動向とその影響について説...
-「機械学習における過学習の問題とその対策について詳しく説...
-「中央銀行がインフレを管理するための政策手段について説明...
-「再生可能エネルギー技術の現状と未来の展望について説明し...
***ロングコンテキスト [#ocdfe07e]
-追加知識を学習無しでコンテキストとして与える例
-以降【LC】はロングコンテキスト対応プロンプトの意
***文章生成 [#c10d4d06]
-翻訳【LC】
-要約【LC】
-文章生成
--文章生成【テンプレ】
--文章生成【LC】
--技術文章生成【テンプレ】
--技術文章生成【LC】
***文章チェック [#pcf0bbf3]
-校正【LC】
-正誤【LC】
***データ分析 [#ub69892f]
-データ分析【Excel】
-データ分析【LC】
-データ分析【Advanced data analysis】
-データ分析コード生成【LC】
***コーディングとデバッグ [#v4dc33a8]
-コード生成【テンプレ】
-コード生成【LC】
-コンバージョン【LC】
-ドキュメンテーション【LC】
-テストコード生成【LC】
-コードの問題の指摘と修正【LC】
***EUC [#y441fbf7]
-EUC Linuxシェル
-EUC Linuxシェル【テンプレ】
-EUC Excelマクロ
-EUC Excelマクロ【テンプレ】
--Excelデータ・シート
--Excelピボット・テーブル
***手動RAG【LC】 [#efd4eb9f]
-トラブルシューティング【LC】
-設計ディシジョン【LC】
-規則・規格系【LC】
***博識家・専門家の支援 [#y7fa6c6f]
-ダブルダイアモンドの例
-意思決定例
***製品別 [#s0b5783e]
-GitHub Copilot
-Copilot企業版
-Copilot for M365
--Outlook
--Teams
--Forms
***マルチモーダル [#ke2867d9]
-イラスト
-図解
-音声
-動画
***参考 [#l57b3006]
-YouTube生成字幕を使った要約
-ハルシネーションについて
-輸出管理や機密情報・個人情報
-他者の知的財産の取扱
ページ名:
![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
