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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。