「知識の交差点」：言語モデルから特定の概念を取り出す。「事象のネガフィルム」とでもいいましょうか？妄想を暴走させてみた。
限度モデルは数学的な手法で、プロンプトからレスポンスを生成します。
一般化を試みてみましょう。
プロンプトとは、材料と加工方法を合わせたものです。レスポンスは、プロンプトをもとに作った生成物ということになります。
プロンプトの「材料」と「加工方法」を分離しましょう。このままでは抽象的すぎるので具体化します。
加工方法として次の３つを例示します。
「画像を生成生成プロンプトを生成してください。」
「短編小説を執筆してください。」
「ふさわしい再生リストを作成してください。」
材料について。
ここで材料を物語のプロットとしまします。
「節約マニアの峯山みどり27歳は、自分の悩みが恋であることに気づきたくないにも関わらず、その恋の相手が一番毛嫌いしていたあいつだった子とに混乱している。でも本当は気づいている。謙太さんが好き。」
材料と加工方法を合わせてプロンプトにします。（記述しません。）
それぞれのレスポンスは、一意に決定されます。（対話型言語モデルはあえて回答に揺らぎ、ランダム要素を加えているので、実際には一意になりませんが、本来は、特定の数式にプロンプト＝パラメータを与えて答えを出すことなので、ランダムな要素を加えなければ、答えはいつも同じものとなります。）
レスポンスについても示しませんが、わかりますよね？
であるとすれば、それぞれのレスポンスから加工方法を数学的に排除すれば、「材料」が得られます。
レスポンス：画像生成プロンプト - 加工方法：画像生プロンプトを生成せよ ＝ 材料。
レスポンス：短編小説 - 加工方法：短編小説を執筆せよ = 材料
以下同じ。
つまり、それぞれのレスポンスは加工方法という部分を排除すれば同じ「材料」をもちます。そりゃそうです。その材料から作ったんですから。
ここで材料についてもう少し深く考察します。
この材料をもっと作用際化すれば、だれがどのように加工したとしても、その生成物から材料の情報を取り出せるようにできるのではないでしょうか。
この材料の詳細化したものを「知識の交差点」と呼ぶことにします。「知識の交差点」とは、メディアに乗せる前（未加工）の「情報」そのものということになります。
「それで？」
そこなんですよ、。だからどうした、なんですけどね。一つ画像生成でちょっとした「知識の交差点の利用例を示します。
「知識の交差点」
User
{
"theme": "Exploration and Innovation",
"elements": {
"characters": [
{
"name": "Young Explorer",
"role": "Embodies curiosity and the joy of discovery, symbolizing the new generation of innovators."
}
],
"setting": {
"location": "Futuristic Learning Spacecraft",
"description": "An advanced vessel equipped with technology that enables interactive learning and exploration beyond the physical confines of earth."
},
"symbols": [
{
"object": "Control Panel",
"meaning": "Represents the tools and interfaces that facilitate knowledge acquisition and manipulation."
},
{
"object": "Holographic Projections",
"meaning": "Symbolizes the layers of information and dimensions of understanding accessible to learners."
},
{
"object": "Spacesuit",
"meaning": "Serves as a metaphor for the preparation and protection needed when embarking on journeys of discovery."
}
],
"message": "The power of youthful curiosity combined with advanced technology can lead to unprecedented learning experiences and the expansion of human understanding."
},
"narrative": {
"premise": "A child aboard a spacecraft learns about the universe through advanced holographic technology, experiencing the vastness of knowledge in an intuitive and engaging manner.",
"conflict": "The challenge of comprehending complex cosmic concepts at a young age and the constraints of traditional education methods.",
"resolution": "The innovative learning environment aboard the spacecraft transcends these challenges, inspiring a sense of wonder and a deep understanding of the cosmos."
}
}この知識の交差点をまず画像にします。
さて、この画像の少女（なぁたん）を成長させます。難しくありません。
先の知識の交差点を与えてさらに次のプロンプトを加えます。
「この知識の交差点において、少女のキャラクターをその成長した女性のキャラクターへと変更して画像をしえ製してください。
セッションをクリアして、知識の交差点を示して、
知識の交差点において、少女のキャラクターが成「長した女性のキャラクター」を描いてください。ポートレートで。
どうでしょう？どうお感じになりますか？
人物一貫性のためにペルソナブループリントを設計したりしましたが、ここにいたり、ついに特定の物語・事象のブループリントを作り上げたわけですよ。＞お客さん！
「知識の交差点」のテンプレートや生成ガイドラインはまだ開発途上ですが、これを用いれば、短編小説を作って、その小説から「知識の交差点」を生成すれば、物語や事象の過去・現在・未来にわたる特定の点を取り出すことが用意になります。そして、知識の交差点」は、メディア加工前の情報ですので、漫画にもできます。アニメにもできます。実写化もできます。ノベライズも・・・そう自由自在なのです。
まだ、「知識の交差点」について、gptがちゃんと理解していないようですが、なぁたんを映画化してみましたＷＷＷ上記のような画像を出力してくれました。かっこよさげですねぇ。
tarlight - Muse
Space Oddity - David Bowie
Across the Universe - The Beatles
Supermassive Black Hole - Muse
Cosmic Love - Florence + The Machine
Sky Full of Stars - Coldplay
Interstellar Main Theme - Hans Zimmer
Stellar - Incubus
Satellite - Guster
The Scientist - Coldplay
楽曲の再生リストだってこうしてできちゃいますよ。
あんまり、新鮮味のない再生リストだったけど・・・
gptちょっと創造性が例レベルじゃない？