WEBVTT 00:00.110 --> 00:08.570 そして、 メタAIと当惑を見ることで、 チャット・インターフェースを通じたフロンティア・モデルの世界への探検を締めくくる。 00:08.600 --> 00:15.770 メタAIはもちろん、 裏で動いているllamaのフロントエンド版だ。 00:15.770 --> 00:25.190 他のモデルと比較してどうなのかと同じ質問をすれば、 長所と短所を持つものが返ってくるだろう。 00:25.190 --> 00:27.440 大した仕事はしていない。 00:27.440 --> 00:33.530 かなり古風な褒め言葉だが、 まあいい。 00:33.530 --> 00:38.000 一般的に言って、 いろいろな質問をしてみると、 まあまあの答えが返ってくるが、 00:38.000 --> 00:42.200 他の選手と同じようなパワーは得られないと思う。 00:42.590 --> 00:44.060 同じ質問をしよう。 00:44.060 --> 00:54.650 こんなことをすると君たちに辟易されるだろうが、 この文章の中にAという文字が何回出てくるだろうか? 00:54.920 --> 00:58.190 メタAIから何が得られるか見てみよう。 00:58.340 --> 01:04.160 5回も出てくるので、 メタもその質問には対応できない。 01:04.190 --> 01:08.210 さて、 メタが扱えることのひとつに画像生成がある。 01:08.210 --> 01:23.830 そして、 ハワイから17号線に虹が架かるイメージを作ってくださいと言うことができる。 01:24.100 --> 01:31.450 そして、 これがラマ僧の挑戦であることがわかるだろう。 01:31.450 --> 01:35.980 そして、 この4つの可能性をとてもうまく実現している。 01:36.070 --> 01:38.350 そして、 このような効果が得られる。 01:38.350 --> 01:44.260 そして、 ハワイが登場したようだが、 そのうちのいくつかは非常に立派なもので、 特にオープンソースモデルとしては、 01:44.260 --> 01:49.840 ラマが舞台裏に座っているようなものだ。 01:49.960 --> 01:55.510 さて、 "perplexity "に話を移そう。 "perplexity "はもちろん検索エンジンであり、 LLMではない。 01:55.510 --> 01:56.080 だから、 それはない。 01:56.110 --> 02:02.320 このグループの中では変わり者だが、 実はOpenAIも検索スペースに参入している。 02:02.440 --> 02:08.380 つまり、 調査して答えを出せるような、 事実に基づいた質問を探しているんだ。 02:08.380 --> 02:13.240 そして、 私はこれを11月6日、 アメリカでの選挙の翌日に収録している。 02:13.240 --> 02:23.570 だから、 アメリカの次期大統領は誰なのか、 などと言えば、 少しは考えてくれるだろう。 02:23.570 --> 02:29.960 そして、 結果を要約し、 重要なポイントや反応などを伝えることができるようになっていても、 02:29.960 --> 02:33.110 私はまったく驚かない。 02:33.170 --> 02:40.280 そうすることで、 時事問題に対してニュアンスのある、 よく練られた反応を示すことができるんだ。 02:40.310 --> 02:46.160 実際、 GPTのOpenAIにそのような質問をすると、 知識のカットオフが昨年であるにもかかわらず、 02:46.160 --> 02:50.990 時事問題に基づいて適切な答えを返してくれる。 02:51.110 --> 02:53.210 しかし、 クロードに言わせれば、 そんなことはできないだろう。 02:53.210 --> 02:55.610 そして、 直接的であれと言うだろう。 02:55.610 --> 03:00.440 私の知識の切り口は......具体的な答えだ。 03:00.890 --> 03:04.550 ええと、 何人ですか? 03:04.580 --> 03:15.350 この文章にAという文字は何回出てきますか? 03:16.130 --> 03:17.960 これを見るのはこれが最後だ。 03:18.170 --> 03:20.510 ええと、 4回と書いてある。 03:20.510 --> 03:23.030 だから数えることができる。 03:23.060 --> 03:24.800 ああ、 だから印象的なんだ。 03:24.830 --> 03:28.310 偶然なのか、 他の人がこの件について記事を書いたから見つかったのかはわからないが、 03:28.310 --> 03:32.300 回数を数えることができる。 03:32.300 --> 03:39.080 そのため、 このプレビュー版でこの問題を解決できるのかどうかが大きな課題となっている。 03:39.110 --> 03:41.420 おめでとう、 当惑。 03:41.630 --> 03:52.910 そして、 ちょっと不思議な質問、 つまり、 他のモデルとの比較についての質問をしてみてください。 03:53.000 --> 03:55.340 ええと、 このあたりは当惑で示されている。 03:55.340 --> 03:57.260 私には能力がない。 03:57.260 --> 04:00.440 だから、 間違いなくそれをしっかりと押し返している。 04:00.680 --> 04:04.460 以上、 フロンティア・モデルについての解説を終えた。 04:04.460 --> 04:07.160 しかし、 今、 私はあなたにも同じことをするよう勧める。 04:07.160 --> 04:12.560 興味深い質問を考え、 特にモデル間の違い、 キャラクター、 得意なこと、 04:12.590 --> 04:18.590 不得意なことを表面化できるような質問を見つけるようにする。 04:18.620 --> 04:23.420 そして、 もし何かいいものを見つけたら、 それを僕にシェアするか、 メッセージに投稿してほしい。 04:23.450 --> 04:32.660 このような違いを表面化させ、 またその違いが強い部分を強調するのに役立つようなプロンプトを見つけるのは本当に素晴らしいことだ。 04:32.750 --> 04:36.050 それではまた次のビデオでお会いしましょう。