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WEBVTT
00:00.050 --> 00:02.870
では、 他のモデルをもう少し速く見ていこう。
00:02.900 --> 00:05.510
まずはグーグルのジェミニから。
00:05.750 --> 00:11.030
私はプロプランを持っていて、 ジェミニ・アドバンストとフラッシュのどちらかを選ぶことができる。
00:11.330 --> 00:12.560
そして、 私たちは何をすべきか。
00:12.590 --> 00:19.280
まず、 ハワイからはるばるジャンプするのに何本の虹がかかるか、
00:19.280 --> 00:28.850
という気まぐれな質問をしよう。
00:28.850 --> 00:30.020
17.
00:30.020 --> 00:38.870
その答えをどう処理するか見てみよう。
00:39.500 --> 00:55.520
ええと、 だから、 ええと、 わかると思うけど、 それはいいんだけど、 ええと、 確かに字余りなんだ。
00:55.520 --> 01:01.700
確かに、 GPTのように明確に理解されるような反応は得られていない。
01:01.700 --> 01:07.700
私たちがユーモアを交えて質問したことで、 遊び心を持って取り組むことができた。
01:07.850 --> 01:19.750
だから私には、 このようなことの背後にある意味を理解する能力、 ニュアンスのわずかな欠如を示すようなものだが、 それでも双子座からの徹底した回答であることに変わりはない。
01:19.780 --> 01:23.350
新しいチャットは何回目ですか?
01:23.380 --> 01:32.230
この文章にはAという文字が何回出てくるか?
01:33.100 --> 01:35.500
それをどう処理できるか見てみよう。
01:36.370 --> 01:37.690
考えているんだ。
01:40.750 --> 01:43.300
それが間違いなのか?
01:43.450 --> 01:50.710
つまり、 逆カンマのaはカウントすべきではないという一派があることは間違いない。
01:50.740 --> 01:55.660
つまり、 無理があるけれど、 もしそれを認めるなら、 Aが3つあるというのは、
01:55.690 --> 01:58.720
ええと、 悪くないと言えるかもしれない。
01:58.720 --> 02:04.870
しかし、 そのAのひとつがセンテンスから来ていると信じていることがわかるだろう。
02:04.930 --> 02:10.960
そう、 だから、 いや、 悲しいかな、 この点ではまだプレビューが勝者なんだ。
02:11.080 --> 02:15.100
もっと、 もっと実験ができるようにね。
02:15.100 --> 02:20.050
でも、 その......その......その......その......その......その......その......その
02:20.140 --> 02:23.760
すみません、 これはカナダのAI会社cohereのコマンドプラスです。
02:23.790 --> 02:31.590
さまざまな分野に特化した知識を持っているということを、 本当に重視している。
02:31.680 --> 02:33.120
そう問いかけてみよう。
02:33.120 --> 02:39.150
他のフロンティアのLLMと比べて、 どのような質問に答えるのが得意ですか?
02:39.150 --> 02:41.520
それで、 何が返ってくるの?
02:41.550 --> 02:45.900
まず第一に、 AI言語モデルとして、 私はブラブラを支援するように設計されていると書かれている。
02:45.900 --> 02:51.150
長所もあれば課題もある。
02:51.240 --> 03:00.360
ええと、 モデルの種類はいくつも出てきますが、 実際にはモデルの名前は載っていません。
03:00.360 --> 03:07.470
しかし、 マルチモーダルな能力を持っていないことを明確にした上で、 それでも完全にまともな答えだ。
03:07.560 --> 03:09.090
ああ、 そうだね。
03:09.090 --> 03:17.820
だから、 この種のことに関するより多くの情報源を持っていることを示す、 かなり良い、 徹底的な回答だ。
03:18.090 --> 03:19.620
ええと、 なぜそれを聞かないんですか?
03:19.650 --> 03:21.090
どんな感じですか?
03:23.100 --> 03:24.510
嫉妬すること。
03:26.010 --> 03:27.720
比べてみてほしい。
03:28.110 --> 03:33.000
本当に徹底しているのがわかるだろう。
03:33.030 --> 03:33.840
本当に。
03:33.870 --> 03:39.560
豊富な知識を駆使していることが伝わってくる。
03:39.560 --> 03:44.690
クロードから得た答えよりは表現力が乏しいかもしれないが、 ざっと目を通しただけで、
03:44.690 --> 03:50.570
より構成的で詳細で実質的なものを持っているように見える。
03:50.570 --> 03:53.150
でも、 もう少し時間をかけて、 どう考えるか見てみるべきだ。
03:53.390 --> 03:56.570
あー、 でも、 この手のことが得意なのは確かだ。
03:56.570 --> 03:59.120
それに、 僕たちも楽しんだ方がいい。
03:59.120 --> 04:00.680
彼女に聞いてみようじゃないか。
04:00.680 --> 04:08.600
この文章にはAという文字が何回出てくるか?
04:11.060 --> 04:14.210
そして、 この文章にはAという文字が11回登場する。
04:14.210 --> 04:14.930
これでよし。
04:14.930 --> 04:16.400
今、 私たちは知っている。
04:17.420 --> 04:27.950
だから、 このプラットフォームが豊富な背景知識を利用できるという事実は、 この種の作業には役立たない。
04:27.950 --> 04:33.950
繰り返しになるが、 これは特にLLMが苦手とするもので、 その理由はLLMのトレーニング方法と、
04:33.950 --> 04:37.880
推論モードの実行方法にある。
04:37.910 --> 04:38.630
分かった。
04:38.630 --> 04:41.810
以上、 ジェミニとカンパニーについて簡単に紹介した。
04:41.810 --> 04:46.610
そして次回は、 最後の2つのメタAIと当惑を見てみよう。