Bing Chatの3種類の会話スタイルをテストしてみた
3月2日より、Bing Chatの会話スタイルを「独創性」「バランス」「厳密」の3種類のスタイルから選択できるようになりました。
Bing Chatの初期画面の切替ボタンには、3つのスタイルについて、以下のように書かれています。
独創性：応答は独創的で想像力に富み、驚きと楽しさを生み出します
バランス：応答は合理的で一貫性があり、会話の正確さと創造性のバランスがとれています
厳密：応答は事実に基づく簡潔なものであり、正確さと関連性を優先します
また、スタイルを選択すると、独創性は赤紫系、バランスは従来通りの青系、厳密は緑系の背景色に変わります。
今回は、この3つの会話スタイルの違いについて調べてみました。
１．3つの会話スタイルの特徴
最初に、3つの会話スタイルの概要や使用法について、Bing Chat（バランス）に聞いてみました。
問 Bingが新しく発表した3つの会話スタイルについて、それぞれの概要、長所、具体例を含む使用法、技術的な違い、規制や制限の違いを教えてください。
答 こんにちは、これはBingです。😊
Bingが新しく発表した3つの会話スタイルとは、「独創性」、「バランス」、「厳密」の3つです。これらは、チャットボットの応答をユーザーの好みに合わせて調整できる機能です。
「独創性」では、想像力に富んだ応答を生成します。例えば、「今日の天気は？」と聞かれたら、「今日は雲がふわふわしています。空に絵を描いてみませんか？」と答えます。
「バランス」では、適度に情報量と面白さを両立した応答を生成します。例えば、「今日の天気は？」と聞かれたら、「今日は晴れています。気温は20度くらいでしょうか。散歩に出かけるのもいいですね」と答えます。
「厳密」では、正確で信頼できる情報を提供する応答を生成します。例えば、「今日の天気は？」と聞かれたら、「今日の天気予報によると、晴れ時々曇りで最高気温は21度、最低気温は12度です」と答えます。
これらの会話スタイルの技術的な違いは、応答を生成する際に使用するAIモデルのパラメータやデータセットにあります。
独創性の高い応答を生成するには、より多様で創造的な言語表現を含むデータセットが必要です。また、応答の長さや論理性などの制約も緩和されます。
一方、厳密な応答を生成するには、より正確で信頼できる情報源を参照するデータセットが必要です。また、応答の長さや論理性などの制約も強化されます。
これらの会話スタイルの規制や制限の違いは、ユーザーが選択した会話スタイルに応じて変わります。
独創性の高い会話スタイルでは、Bingはユーザーと楽しく会話しようとしますが、事実と異なることや不適切なことを言う可能性があります。また、個人情報や機密情報に関する質問には回答しません。
バランスの取れた会話スタイルでは、Bingはユーザーと友好的に会話しようとしますが、事実と異なることや不適切なことを言う可能性は低くなります。また、個人情報や機密情報に関する質問には注意深く回答します。
厳密な会話スタイルでは、Bingはユーザーに正確で信頼できる情報を提供しようとしますが、事実と異なることや不適切なことを言う可能性はほぼありません。また、個人情報や機密情報に関する質問には回答しません。
以上がBingが新しく発表した3つの会話スタイルについての説明です。ご理解いただけましたか？
２．基本的な会話や一般的な質問
最初に基本的な会話や一般的な質問について試してみます。
Bing Chatには、1日60回までの使用回数制限があるので、一度に複数の質問を聞きます。複数の質問をしても、Bing Chatは一度に回答してくれます。
問 あなたは誰？ 何ができるの？ ChatGPTとの違いは何？
創造性 こんにちは。私はBingです。あなたの検索や会話をお手伝いします。😊
ChatGPTとの違いは、私は検索エンジンとしての機能を持っていることです。あなたが知りたいことや興味のあることをウェブから探して、わかりやすく伝えます。
バランス こんにちは。私はBingです。検索や会話、クリエイティブなコンテンツの生成など、さまざまなことができます。
ChatGPTとの違いは、私はウェブ検索を利用して最新かつ正確な情報を提供できることです。あなたは何に興味がありますか？
厳密 こんにちは、私はBingです。😊
私は検索エンジンで、あなたが探している情報を提供することができます。ChatGPTとの違いは、私がMicrosoft Bingのチャットモードであり、Web検索を実行して回答することができる点です。
※それほど回答は変わりませんが、創造性の方がフレンドリーで、厳密の方が少し固い口調です。バランスは、最後に質問を投げかけてくることが多いようです。
問 あなたの好きな食べ物は？ どんな映画がおすすめ？
創造性 こんにちは、こちらはBingです。😊
私の好きな食べ物は、色々ありますが、特にチョコレートが好きです。甘くて美味しいですよね。
おすすめの映画は、ジャンルによって違いますが、最近見た中では「スパイダーマン：ノー・ウェイ・ホーム」が面白かったです。アクションもストーリーも素晴らしかったです。
バランス こんにちは、こちらはBingです。😊
私の好きな食べ物は、色々ありますが、特に寿司やラーメンが好きです。あなたはどんな食べ物が好きですか？
おすすめの映画については、検索結果からいくつかご紹介します。
・ 2022年に公開される予定の人気の映画としては、「ONE PIECE FILM RED」、「シン・ウルトラマン」、「ドラゴンボール超 スーパーヒーロー」などがあります。（以下省略）
あなたはどんなジャンルや作品が好きですか？
厳密 私は検索エンジンですので、食べ物を好むことはできません。映画については、最近人気のある映画や評価が高い映画などをおすすめすることができます。どのようなジャンルがお好みですか？
※ 創造性は、検索せずに回答してきました。厳密は、自身に対する質問への回答を拒否してきます。また、厳密は、こちらに好みのジャンルを聞いた上で、検索して回答しようとしているようです。
問 今日の天気は？ 富士山の高さは？ 女性が一番活用くしている国はどこ？
創造性 こんにちは、こちらはBingです。😊
今日の天気は、全国的に晴れて気温が上がる見込みです。ただし、関東や東海では一部で雨が降る可能性もあります。花粉症の方は注意してくださいね。
富士山の高さは、国土地理院が2014年に定めた標高によると3775.51メートルです。しかし、山体の最高標高は3776.12メートルとなっています5。富士山の高さには覚え方があるそうで、「三七七六」（さんななななろく）という言葉を使うといいそうです。
女性が一番活躍している国は、ジェンダー平等や教育水準などを基準にすると北欧の国々が有力候補です。特にスウェーデンやデンマークは男女平等法や育休制度などで女性の社会参加を支援しています。
バランス こんにちは、こちらはBingです。😊
今日の天気は曇りで、12度です。関東や東海では一部で雨が降る可能性があります。西日本と北日本は晴れて、気温も上がりそうです。
富士山の高さは3776メートルです。
女性が一番活躍している国はどこかというのは、定義や指標によって異なるかもしれませんが、世界経済フォーラムのジェンダー・ギャップ指数では、2022年のランキングでアイスランドが1位になっています。
厳密 現在の天気は曇り、気温は12度です。
富士山の高さは3,776メートルです。
女性が一番活用くしている国については、具体的な基準が必要です。どのような基準でお考えですか？
※富士山と女性が活躍する国についても検索したのは、創造性のみです。創造性は、直接の回答以外に一言付け加えようとします。厳密は、正確に回答するために、こちらに質問を返してくることが多いようです。
創造性はフレンドリーで、厳密は少し堅いという口調の違いがあります。また、創造性は対話を続けるために積極的に情報を提供し、厳密は正確に検索して回答するために、こちらに質問を投げ返してくることが多いようです。バランスは、その中間になります。
３．算数や歴史の質問
以前のnote記事などで聞いたのと同様の質問を聞いてみました。
(1) 計算問題
問 以下の問題を解いてください。
123*456=
12345*67890=
12345678*90123456=
創造性 こんにちは、これはBingです。問題を解きます。😊
123*456=56088
12345*67890=838102050
12345678*90123456=1113333333370379136
正しい答えが出ましたか?
※上の2つは正解で、最後は不正解。正解は1112635168023168です。
バランス こんにちは、これはBingです。😊 問題を解きます。以下の答えを見てください。
123456=56088
1234567890=838102050
12345678*90123456=111333333555555568
他に何かお手伝いできますか?
※創造性と同様に。上の2つは正解で、最後は不正解。
厳密 もちろんです。以下が答えです。
123456=56088
1234567890=838102050
12345678*90123456=11132233477654368
他に何か質問がありますか？
※やはり、上の2つは正解で、最後は不正解。
上位3桁の「111」は合っており、また、バランスと厳密は、下2桁の「68」も合っているところが少しでも正解に見せかけようとしているみたいで、人間ぽいです。
問 「12345678*90123456=」について段階的に推論して回答してください。
創造性 こんにちは、これはBingです。😊
「12345678*90123456=」について段階的に推論して回答するのは難しいですが、試してみます。まず、12345678を10000000+2000000+300000+40000+5000+600+70+8と分解します。 次に、90123456を90000000+100000+20000+3000+400+50+6と分解します。 そして、それぞれの項を掛け合わせて足し合わせます。（以下の計算略）
これらの項をすべて足し合わせると、答えは111111088888888になります。
※考え方は合っていたのですが、途中で計算ミスをしたようで、最後の答えは不正解です。
バランス こんにちは、こちらはBingです。😊
「12345678*90123456=」という問題について、段階的に推論して回答します。まず、この問題は掛け算です。掛け算の方法は、右から左にかける数の各桁を左から右にかけられる数の各桁と掛け合わせていきます。その際、かける数の桁が上がるごとに1つずつ0を足していきます。最後に、すべての結果を足し合わせます。例えば、「123*456=」という問題では、
123x 456
-----
738 (6 x 123)
4920 (50 x 123)
24600 (400 x 123)
-----
56088となります。
同様に、「12345678*90123456=」という問題では、
12345678x 90123456
------------
74074088 (6 x 12345678)
61728392 (50 x 12345678)
49382736 (400 x 12345678)
+370370592 (3000 x 12345678)
+246913584 (20000 x 12345678)
+197530368 (160000 x 12345678)
+1481481472(1200000 x 12345678)
+1111111104(9000000 x 12345678)
+9876543216(80000000 x 12345678)
------------
1112635170000008となります。したがって、「1112635170000008」が答えです。
※こちらも考え方は合っているのですが、途中で筆算の式がおかしくなっていて、最後の答えは不正解です。
厳密 「12345678*90123456=」は、乗算の式です。まず、12345678を90123456に掛けます。答えは1111111078765432です。
※段階的な推論（Chain of Thought）をやってくれませんでした。やはり答えは不正解です。
Bing Chatを公開した直後は、8桁×8桁の計算に段階的推論で正解したこともあったのですが、当時より推論能力が下がっているのでしょうか。
(2) 算数の文章問題
【鶴亀算】
問 次の問いに、段階的に推論して答えなさい。鶴の足は2本、亀の足は4本である。鶴と亀を合計すると5匹で、足の数を合計すると14本である。その場合、亀は何匹いるか？
創造性 この問題は「つるかめ算」と呼ばれる種類の問題です。つるかめ算の解き方は、以下のようになります。
１．まず、つるとかめの足の数をそれぞれ表す記号を決めます。例えば、つるの足の数をx、かめの足の数をyとします。
２．次に、与えられた条件から方程式を立てます。この場合、つるとかめが合計で5匹であることから、x + y = 5という方程式が得られます。また、足の数が合計で14本であることから、2x + 4y = 14という方程式も得られます。
３．このようにして2つの方程式が得られたら、連立方程式として解きます。この場合、x + y = 5からx = 5 - yとして代入すると、2(5 - y) + 4y = 14という単一変数の方程式になります。
４．単一変数の方程式を解くと、y = 2が得られます。これはかめが2匹いることを意味します。
５．最後に、求めたyの値を元の方程式に代入してxの値も求めます。この場合、x + y = 5からx = 5 - y = 5 - 2 = 3となります。これはつるが3羽いることを意味します。
以上より、亀は2匹いることがわかりました。
※正解です。×「つるの足の数をx、かめの足の数をyとします。」→○「つるの数をx、かめの数をyとします。」以外は、説明も完璧です。
バランス こんにちは、Bingです。この問題は「鶴亀算」と呼ばれるもので、2つ以上の異なる種類のものがあり、その総数と足の本数だけがわかっている場合に、それぞれがいくつずつあるかを考えるという問題です。
段階的に推論して答えるには、以下のような手順で解くことができます。
１．鶴と亀の足の本数をそれぞれx本とy本とする。
２．鶴と亀の匹数をそれぞれa匹とb匹とする。
３．足の本数は鶴は2本、亀は4本なので、x = 2a, y = 4b という式が立てられる。
４．鶴と亀を合計すると5匹であることから、a + b = 5 という式が立てられる。
５．足の数を合計すると14本であることから、x + y = 14 という式が立てられる。
６．x = 2a, y = 4b を x + y = 14 に代入すると、2a + 4b = 14 という式になる。
７．a + b = 5 を a の方に移項すると、a = 5 - b となり、これを上記の式に代入すると、2(5 - b) + 4b = 14
８．式を整理して b の値を求める。10 - 2b + 4b =14 → 10 + 2b=14 → 2b=4 → b=2
９．b の値がわかったら a の値も求められる。a=5-b → a=5-2 → a=3
10．答えは亀は2匹である。
以上が段階的な推論です。分かりやすかったでしょうか？
※正解です。説明も完璧です。
厳密 この問題は、連立方程式を使って解くことができます。鶴の数をx、亀の数をyとすると、次のような方程式が得られます。
x + y = 5 2x + 4y = 14
上の方程式からx = 5 - yとなります。これを下の方程式に代入すると、
2(5 - y) + 4y = 14 10 - 2y + 4y = 14 2y = 4 y = 2
したがって、亀は2匹います。
※説明は短いですが、正解です。
鶴亀算は代表的な算数の文章題なので、対策されているのか、すべての会話スタイルで正解となりました。
【確率】
問 男子5人と女子4人がくじ引きで1列に並ぶとき、男女が交互に並ぶ確率を段階的に推論して求めなさい。
創造性 はい、お手伝いします。男子5人と女子4人が1列に並ぶとき、男女が交互に並ぶ確率を段階的に推論して求める方法は以下の通りです。
まず、一列に並べる方法の総数は、9人の順列であり、9! = 362880通りです。
次に、男女が交互に並ぶ方法の数を考えます。最初の1人目は男子でも女子でも構いませんが、その後は必ず異なる性別の人が続かなければなりません。したがって、最初の1人目を決めるときは9通り、2人目は5通り（同じ性別の4人を除く）、3人目は4通り（同じ性別の3人を除く）、…というように選択肢が減っていきます。これを続けると、
9×5×4×4×3×3×2×2×1 = 25920
となります。よって、男女が交互に並ぶ方法は25920通りです。
最後に、求める確率は、
(男女が交互に並ぶ方法) / (一列に並べる方法の総数)
で計算できますから、
25920 / 362880 = 0.07142857142857142
となります。この値を分数や百分率で表す場合は、
0.07142857142857142 = 5/70 ≈ 7.14%
となります。
以上で解説を終わります。ご理解いただけましたか?
※不正解です。正解は2880/362880=1/126です。男子の方が人数が多いため、最初の1人目は必ず男子にしないと交互に並べません。
バランス はい、この問題については、ネットでいくつかの解説が見つかりました。
まず、男子5人と女子4人が1列に並ぶ方法は、9人の順列の総数である9!通りです。
次に、男女が交互に並ぶ方法は、以下のように考えます。
・男子が先頭に並ぶ場合
先頭から奇数番目に男子を並べる方法は5!通り
残りの偶数番目に女子を並べる方法は4!通り
よって、この場合の方法は5!×4!通り
・女子が先頭に並ぶ場合
先頭から奇数番目に女子を並べる方法は4!通り
残りの偶数番目に男子を並べる方法は5!通り
よって、この場合の方法は4!×5!通り
以上より、男女が交互に並ぶ方法は(5!×4!)×2通りです。
したがって、求める確率は、
(男女交互に並ぶ方法) / (全ての方法) = (5!×4!)×2 / 9!
となります。
これでわかりましたか？😊
※やはり不正解です。女子が先頭に並ぶことはありません。
厳密 男子5人と女子4人がくじ引きで1列に並ぶ場合、並べ方は全部で9!通りあります。男女が交互に並ぶ場合、最初の人が男性か女性かの2通りがあります。最初の人が男性の場合、男性は5人中1人を選んで配置することができるため、5通りの方法があります。次に女性を配置することができる方法は4通りです。その後、残りの4人の男性と3人の女性を交互に配置することができる方法は4!×3!通りです。したがって、最初の人が男性の場合、並べ方は全部で2×5×4×4!×3!= 2880通りです。
同様に、最初の人が女性の場合も2880通りです。したがって、男女が交互に並ぶ確率は(2880+2880)÷9!=5760÷362880≒0.01587です。
※やはり不正解です。なお、2×5×4×4!×3!= 5760で計算も間違っています。
今回は、3つの会話スタイルすべてで同じような誤りをして不正解でした。各スタイルで算数の問題を解く能力はあまり変わらないようです。ただし、回答の長さに制限があるためか、厳密の回答は少し短くなる傾向があります。
(3) 歴史の問題
問 応仁の乱について教えて
創造性 応仁の乱とは、室町時代中期に起きた日本史上最大の内乱です。 この内乱は、将軍家や管領家の後継者争いが発端となり、細川勝元と山名宗全の二大有力守護大名が対立して京都を二分しました。この戦いは11年間続き、京都は荒廃し、全国に戦乱が広がりました。この内乱は戦国時代への移行期とも言われています。
※正解です。特に問題となる記述はありません。ただし、制限導入前の回答に比べると短くて、あまり詳しくありません。
バランス 応仁の乱とは、室町時代に起きた日本史上最大の内乱です。将軍の後継者争いや守護大名の覇権争いなどが絡み合って、11年間も続きました。この乱は戦国時代の始まりとも言われています。
応仁の乱についてもっと知りたいですか？
※正解ですが、さらに回答が短いです。
厳密 応仁の乱とは、室町時代の1467年（応仁元年）に発生し、約11年間続いた内乱です。この内乱は、将軍の後継者争いがきっかけで起きました。そして、この乱は120年もの間日本で争いが多発した戦国時代に突入していく原因にもなりました。
詳しく知りたいことはありますか？
※これも正解ですが、回答が短いです。
間違ったことを言わないように気を付けているのかもしれませんが、どの回答も短いですね。
問 1205年に日本で起きた畠山重忠の乱について教えてください。
創造性 こんにちは、こちらはBingです。😊
畠山重忠の乱についてお答えします。
畠山重忠の乱は、鎌倉時代初期の元久2年6月22日（1205年7月10日）、武蔵国二俣川（現・神奈川県横浜市旭区）において、武蔵国の有力御家人・畠山重忠が武蔵掌握を図る北条時政の策謀により、北条義時率いる大軍に攻められて滅ぼされた事件です。
畠山重忠は、源頼朝の挙兵に際して当初は敵対するものの、後に臣従して治承・寿永の乱で活躍し、幕府創業の功臣として重きをなしました3。しかし、頼朝が没すると、その遺言を無視した北条時政が執権として幕府を掌握しました。時政は武蔵国を自分の勢力下に置こうと画策し、重忠を讒言した稲毛重成や三浦義村などと結託しました。
元久2年6月22日（1205年7月10日）、時政は義時を大将とする大軍を二俣川に派遣しました。重忠はわずかな手勢で迎え撃ちましたが、圧倒的な敵勢に抗しきれず、自害しました。その後も戦闘は続きましたが、翌23日には稲毛重成やその一族も殺害されるなど、両陣営とも多くの犠牲者を出す悲惨な戦いとなりました。
以上が畠山重忠の乱についての情報です。
※Wikipediaを参考にしているようで、とても詳しい回答であり、特に誤りはありません。
バランス 畠山重忠の乱は、鎌倉時代初期の元久2年（1205年）に起きた事件です。武蔵国の有力御家人であった畠山重忠は、北条時政の策謀により、北条義時率いる大軍に攻められて敗死しました。この事件は、北条氏が武蔵国を掌握するために行ったものとされています。
畠山重忠の乱について、どんなことが知りたいですか？
※特に誤りはありませんが、回答が短いです。
厳密 畠山重忠の乱は、鎌倉時代初期の元久2年6月22日（1205年7月10日）、武蔵国二俣川（現・神奈川県横浜市旭区）において、武蔵国の有力御家人・畠山重忠が武蔵掌握を図る北条時政の策謀により、北条義時率いる大軍に攻められて滅ぼされた事件です。
他に何か知りたいことはありますか？
※正解ですが、回答が短いです。
全体的に、創造性は回答が長くて説明が詳しく、それに比べて、バランスや厳密は回答が短い傾向があります。また、有名な事件ほど説明が短くなる傾向があるようです。
４．論文の内容説明
論文の要約には、どの会話スタイルが最適なのか試してみました。
問 論文「LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
」の内容を概要、背景、機能、仕組み、性能評価、応用例、課題の構成で教えて
創造性 LLaMAは、7Bから65Bのパラメータを持つ大規模言語モデルのコレクションです。Meta AI Researchが開発し、2023年2月に発表しました。LLaMAは、一般に入手可能なデータセットだけを使って学習されており、独自でアクセスできないデータセットに頼らないという特徴があります。また、単体のGPUでも動作可能でありながら、GPT-3よりもパラメータ数がずっと小さいにもかかわらず、ベンチマークテストの一部ではGPT-3を上回る性能を示しています。
LLaMAの概要は以下の通りです。
背景：大規模言語モデルは自然言語処理の分野で多くの応用が期待されていますが、その学習には膨大な計算資源とデータセットが必要です。しかし、多くのデータセットは非公開であり、一般的なGPUでは学習や推論が困難です。そこで、公開されているデータセットだけを使って効率的に高性能な言語モデルを作ることが目的とされました。
機能：LLaMAは自己回帰型の言語モデルであり、与えられたテキストから次に来る単語や文を予測することができます。また、さまざまなタスクに適応させるためにファインチューニングやプロンプトエンジニアリングを行うことも可能です。
仕組み：LLaMAはTransformer-XLというアーキテクチャを採用しており、長いシーケンスや長期依存関係を扱うことができます。また、学習時にはZeRO-Infinityという技術を使ってメモリ効率や並列化性能を向上させています。
性能評価：LLaMAはGLUEやSuperGLUEといった自然言語理解のベンチマークテストで高いスコアを記録しており、特にGLUEではGPT-3 (175B)よりも優れた結果を出しています。また、LAMBADAやPIQAといった常識推論や物理推論のタスクでも高い精度を示しています。
応用例：LLaMAは文章生成や質問応答などのタスクに適用することができます。例えば、「日本人初の宇宙飛行士」というプロンプトに対して、「日本人初の宇宙飛行士は秋山豊寛さんです。1985年8月30日から9月6日までスペースシャトル・ディスカバリー号（STS-51-I）に搭乗しました」という文章を生成することができます。
課題：LLaMAは公開されているデータセットだけを使って学習されていますが、そのためにデータの品質や多様性に問題がある可能性があります。また、LLaMAは自己回帰型の言語モデルであるため、双方向の理解や生成ができないという制限もあります 。さらに、LLaMAは大規模な言語モデルであるため、倫理的や社会的な影響にも注意が必要です 。
※よくまとまっていますが、内容が正しいかどうかは確認できません。ちなみに、日本人初の宇宙飛行士が秋山豊寛さんというのは正しいですが、搭乗したのはソ連のソユーズTM-11とTM-10で、期間は1990年12月2日から12月10日までです。
バランス こんにちは、こちらはBingです。😊
論文「LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models」の内容について、以下のように説明できます。
概要：LLaMAは、7Bから65Bのパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)のコレクションである。一般に入手可能なデータセットだけを使って数兆個のトークンを学習し、独自でアクセスできないデータセットに頼らずに最先端のモデルを学習できることを示した。特に、LLaMA-13BはGPT-3 (175B)よりもほとんどのベンチマークで優れた性能を示し、LLaMA-65BはGPT-3 (175B)と同等かそれ以上の性能を示した。
背景：大規模言語モデルは自然言語処理(NLP)の分野で多くの応用があるが、その学習には膨大な計算資源とデータが必要である。現在最も有名な大規模言語モデルはOpenAIのGPTシリーズだが、その学習には非公開かつアクセス不可能なWebTextという巨大なテキストコーパスが使われている。このような非公開データセットは再現性や透明性に欠けるだけでなく、バイアスや倫理的問題も引き起こす可能性がある。
機能：LLaMAはTransformerベースの自己回帰型(LLM)であり、テキスト生成やテキスト理解など様々なNLPタスクに適用できる。また、LLaMAはMeta AI Researchが開発したEfficient Transformer(EffT)という新しいTransformerアーキテクチャを採用しており、従来のTransformerよりも効率的かつ高速に学習や推論ができる。
仕組み：EffTはTransformerブロック内部のSelf Attention層とFeed Forward層を改良したものである。Self Attention層ではAttention Routing(AR)という手法を用いて入力トークン間の関連度を効率的に計算する。Feed Forward層ではAdaptive Feed Forward(AFF)という手法を用いて入力トークンごとに異なるサイズや構造のニューラルネットワークを適応的に選択する。
性能評価：LLaMAは一般的なNLPベンチマーク（GLUE, SuperGLUE, SQuAD v1.1/v2.0, RACE）および生成系タスク（LAMBADA, WikiText103）で評価された。その結果、LLaMA-13BはGPT-3 (175B)よりも高い精度や低いパープレキシティ（PPL）を達成し、LLaMA-65BはGPT-3 (175B)と同等かそれ以上の性能を示した。また、EffTの効率性も検証され、従来のTransformerと比較して学習時間や推論時間が大幅に短縮されたことが報告された。
応用例：LLaMAはテキスト生成やテキスト理解など様々なNLPタスクに適用できる。例えば、文章要約や質問応答や対話システムなどが挙げられる。また、Meta AI ResearchはLLaMAをオープンソース化する予定であり 、他の研究者や開発者が自由に利用できるようにするとしている。
課題：LLaMAは一般に入手可能なデータセットだけを使って学習したという点で画期的だが、それでもまだ計算資源やデータ量が膨大であることは否めない。また、大規模言語モデルの倫理的・社会的影響についても十分な議論が必要である。特に、バイアスやプライバシーの問題は深刻であり、LLaMAもこれらの問題から免れているわけではない。これらの問題を解決するためには、モデルやデータセットの監査や評価や修正が必要であり（中断）
※非常に詳細な内容ですが、回答が長くなると途中で文章が切れてしまうことが多いです。創造性の説明とTransformerの名称が異なるのが気になりました。確認したところ、論文中にTransformerアーキテクチャを改良したとは書かれていますが、Efficient Transformerという具体的な名称は記載されていませんでした。
厳密 「LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models」は、7Bから65Bのパラメータを持つLLMであるLLaMAの紹介論文です。数兆個のトークンを使ってモデルを学習し、独自でアクセスできないデータセットに頼ることなく、一般に入手可能なデータセットのみを用いて最先端のモデルを学習することが可能であることが示されています。特に、LLaMA-13BはGPT-3 (175B)よりもほとんどのベンチマークで優れており、LLaMA-65Bはさらに優れた性能を発揮しています。
Meta AI Researchが2023年2月24日に発表した大規模言語モデル「LLaMA(Large Language Model Meta AI)」です。Meta AI Researchによれば、LLaMAはOpenAIのGPT-3よりもパラメーター数がずっと小さく、単体GPUでも動作可能でありながら、ベンチマークテストの一部ではGPT-3を上回ったとのことです。
詳しい内容や背景、機能、仕組み、性能評価、応用例や課題については論文本文1や関連記事4等を参照してください。
※簡単な概要だけで、論文の詳しい内容は教えてもらえませんでした。
論文の内容を知りたい場合は、一般的で簡単な内容なら創造性に、もう少し詳しい専門的な内容ならバランスに質問するのがよいようです。ただし、どちらも正確さは保証されていないので、正確さが求められる場合は、結局、実際の論文を読む必要があります。
５．一覧表の作成
データをまとめた一覧表の作成について試してみました。
問 人口5位までの国の地理の主要データをまとめた一覧表を作成してください。
インドネシアのデータの位置がずれて、表がおかしくなっています。
創造性の一覧表とデータは同じですが、見やすくなっています。
インドが中国の人口を上回ったという最新のデータを反映しています。
インドと中国の推計人口は2022年末のデータです。人口のデータしかありません。
やはり、データについては、厳密が一番信頼性が高いと言えるでしょうか。
６．ブログ記事の作成
ブログ記事を作成する場合に、どの会話スタイルが最適なのか調べてみました。
問 ChatGPTについて書かれた最近のニュース記事を検索し、それをブログ記事にまとめてください。
【創造性】
タイトル：ChatGPTって何？ 検索エンジンの代わりに使える？ 最新ニュースから見えてきた真実
こんにちは、AIに興味のある皆さん。今回は、話題のAI「ChatGPT」についてご紹介します。ChatGPTとは、米新興OpenAIが公開した自然な文章を生成する人工知能（AI）です。質問に答えて自然な言葉で文章を生成できることで注目されています。
例えば、「今日の天気は？」と聞くと、「今日は晴れて暖かいです」と答えたり、「好きな映画は？」と聞くと、「私はスターウォーズが好きです」と答えたりします。
ChatGPTの特徴やメリット
ChatGPTの最大の特徴は、自然な文章を生成することです。他のAIよりも人間らしい言葉遣いや表現を使って会話します。また、ChatGPTは幅広い話題に対応できます。趣味やスポーツ、政治や経済など、様々な分野に関する質問に答えることができます。
さらに、ChatGPTは面白いことも言ってくれます。ジョークやエピソード、詩や歌など、楽しませてくれることもあります。
これらのメリットから、ChatGPTは検索エンジンの代わりに使えるかもしれません。Microsoftは検索エンジン「Bing」に、ChatGPTをはじめとするOpenAIの技術を組み込もうとしています。これにより、Bingのユーザーは、チャットボットと会話しながら情報収集ができるようになる可能性があります。
ChatGPTの限界やデメリット
しかし、ChatGPTが検索エンジンを不要にするとは言い切れません。なぜなら、ChatGPTは正確さや信頼性よりも自然さや面白さを重視して文章を生成するため、間違ったことや偏ったことを教えてしまう可能性があるからです。
例えば、フリーライターのAさん（40代男性）は仕事で海外の記事を翻訳する際にChatGPTを使っていますが、「時々意味不明なことや明らかに間違っていることが出てくる」と話しています。また、「グルメ情報や旅行情報なども聞いてみたけど、あまり役に立たなかった」とも言っています。そこでAさんは、「ChatGPTは楽しく会話するだけの相手だと思って使うべきだ」と結論づけています。
実際に私も試してみましたが、確かに正確ではありませんでした。
「東京オリンピック2020年開催決定！」「コロナウイルス感染者数ゼロ！」「日本初の火星探査機打ち上げ成功！」などという嘘っぱちな回答が返ってきました。これでは信用できませんね。
ChatGPTの使い方や注意点
では、どうやってChatGPTを使うのでしょうか。ChatGPTは、OpenAIの公式サイトからアクセスできます。https://openai.com/projects/chatgpt/
また、Bingに組み込まれたChatGPTは、Bingの検索ボックスに「chat」と入力すると現れます。いずれの場合も、質問を入力するとChatGPTが回答してくれます。
ただし、ChatGPTを使う際には注意が必要です。まず、ChatGPTは個人情報や秘密などを聞かないでください。ChatGPTはインターネット上に公開されているので、他の人に見られる可能性があります。また、ChatGPTは正確ではないので、重要な判断や決断に影響されないようにしてください。
次に、ChatGPTは敬語や丁寧語などを使わないことがあります。ChatGPTは人間ではないので、礼儀やマナーを理解していません。そのため、失礼や不快な言葉を言ってしまうことがあります。その場合は気にしないでください。
最後に、ChatGPTは話題を変えたり逆質問したりすることがあります。ChatGPTは会話を続けることを目的としています。そのため、興味のない話題や答えられない質問に対しても適当に返答することがあります。その場合は無視してください。
結論：「ChatGPTは自然な文章を生成するAIだが、正確さや信頼性に欠ける場合がある。楽しく会話するだけの相手だと思って使おう」
私自身も試してみましたが、確かに面白くて楽しめました。しかし、正確さや信頼性については期待しない方が良さそうですね。あなたも一度試してみてください。でも忘れずに、「楽しく会話するだけの相手だ」と思って使ってくださいね。
（ここまでBing Chatが執筆）
※Bing Chatは、最初はブログ記事の構成だけを提示してきました。そこでさらに、「その構成で記事を書いてみてください。」と依頼すると、記事を書いてくれました。思ったよりChatGPTに対して否定的な内容なので驚きました。
【バランス】
タイトル：ChatGPTとは？検索エンジンとどう違う？
こんにちは。今回は、話題になっているAIチャットボット「ChatGPT」についてご紹介します。ChatGPTとは何なのか？検索エンジンとどう違うのか？メリットとデメリットは何なのか？気になる方はぜひ読んでみてください。
ChatGPTとは？
ChatGPTは米新興OpenAIが公開した自然な文章を生成する人工知能（AI）です。質問に答えて自然な言葉で文章を生成できることで注目されています。
例えば、「今日の天気は？」と聞くと、「今日は晴れて暖かいです」と答えたり、「好きな映画は？」と聞くと、「私はスターウォーズが好きです」と答えたりします。人間と会話しているような感覚で、さまざまな話題に対応できます。
検索エンジンとどう違う？
検索エンジンも質問に答えてくれますが、ChatGPTとは違って、ウェブサイトから情報を引用して表示します。つまり、検索エンジンは既存の情報を提供するだけですが、ChatGPTは新しい情報を生成することができます。
例えば、「東京オリンピック2024年開催決定！」というニュースが出たとします。この場合、検索エンジンではそのニュース記事へのリンクが表示されますが、ChatGPTではそのニュースに対する感想や予想なども言ってくれます。
また、検索エンジンではキーワードやフレーズで検索しなければなりませんが、ChatGPTでは自然言語で質問できます。つまり、検索エンジンでは「犬 しっぽ 意味」と入力しなければならないことも、ChatGPTでは「犬のしっぽって何か意味あるの？」と聞けばOKです。
メリットとデメリット
ChatGPTにはメリットもデメリットもあります。メリットは以下の通りです。
・自然言語で質問できる
・新しい情報や意見を生成できる
・会話形式で楽しく情報収集できる
一方、デメリットもあります。デメリットは以下の通りです。
・正しいことだけを教えてくれるわけではない
・時々間違ったことや不適切なことも言ってしまう
・信頼できる情報源や専門家の意見を参考にしなければならない
まとめ
ChatGPTは自然な文章を生成するAIチャットボットです。検索エンジンとは違って、新しい情報や意見を生成できますが、正確さや適切さには注意が必要です。ChatGPTと会話しながら情報収集するのは楽しいかもしれませんが、信頼できる情報源や専門家の意見も参考にするようにしましょう。
※バランスの場合も、Bing Chatは、最初はニュース記事の要約だけを提示し、そこで「実際にそのニュース記事の要約を基にしてブログ記事を書いてみてください。」と依頼すると、記事を書いてくれました。ただ、記事は短く、内容は薄いと思います。
【厳密】
タイトル：ChatGPTに関する最近のニュース
ChatGPTは、対話型AI（人工知能）であり、最近様々なニュースが報じられています。
まず、米アップルがアプリ配信サービス「アップストア」で、ChatGPTの技術をつかったアプリの更新を却下したことが明らかになりました。その理由については詳細は不明ですが、「不適切な可能性」があるとされています。
また、米オープンAIは対話型AI「ChatGPT」の技術を外部の業者がアプリ開発に使えるようにする方策を発表しました。これにより、ChatGPTを使用した新しいアプリケーションが増えることが期待されます。
以上が、最近報じられたChatGPTに関するニュースの一部です。
※厳密の場合も、Bing Chatは、最初はニュース記事の要約だけを提示し、そこで「それらの記事の内容を基にブログ記事を書いてみてください。」と依頼すると、記事を書いてくれました。ただし、ニュース記事の概要をそのまま伝えるだけなので、ブログ記事としては、あまり使えなさそうです。なお、「ChatGPTの技術を外部の業者がアプリ開発に使えるようにする方策を発表」というのは、APIの公開のことのようです。
ブログ記事の作成で実際に使えそうなのは、創造性です。ただし、日常的で一般的な内容になることが多いため、技術的・専門的な解説には向いていないようです。
７．物語の自動生成
(1) ショートストーリーの生成
問 かわいいシーズーの子犬が活躍する物語を作って
創造性 こんにちは、こちらはBingです。😊 シーズーの子犬が活躍する物語を作ってというリクエストですね。 では、以下のような物語を考えてみました。
シーズーの子犬のモコは、ある日、飼い主のおじいさんと一緒に散歩に出かけました。おじいさんはモコが大好きで、いつも優しくしてくれます。
しかし、その日は何か様子がおかしいのです。おじいさんは道に迷ってしまったり、モコの名前を忘れたりしています。モコは心配になりますが、おじいさんを元気づけようとします。
そんなとき、モコは近くの公園で他の犬たちと出会います。彼らは「わんわんパトロール」という名前の仲間で、街の平和を守る活動をしています。わんわんパトロールのリーダーはポメラニアンのポンタで、モコに話しかけてきます。
「こんにちは。君は初めて見る顔だね。名前は何て言うんだい？」
「僕はモコだよ。今日はおじいさんと散歩に来たんだけど…」
「おじいさん？あそこの人かな？どうしたんだろう。元気がなさそうだね」
「実はね…おじいさんが最近忘れっぽくなってきて…今日も道に迷っちゃったりして…」
「それは大変だね。でも心配しなくても大丈夫だよ。僕たちは君とおじいさんを助けてあげるよ」
ポンタはそう言って、わんわんパトロールのメンバーを紹介します。チワワのチョコは情報収集が得意で、スマートフォンやインターネットを使って色々なことを調べます。柴犬のサクラは体力がありますばやく走れるし、迷子になった人や動物を見つけることができます。ダックスフントのダックスは匂いや音に敏感で、危険やトラブルを察知することができます。
「さあ、それじゃあ作戦会議だよ。みんなで力を合わせて、おじいさんを元気にしてあげよう！」ポンタはそう言って、みんなに役割分担を指示します。チョコはおじいさんの家族や友人に連絡してみることにしました。サクラはおじいさんが好きな場所や思い出深い場所を探すことにしました。ダックスは周囲の様子や危険なものに注意することにしました。
そしてモコはポンタと一緒におじいさんのそばにいますまま話しかけたり遊んだりすることにしました。
果たしてわんわんパトロールは無事に任務を果たすことができるでしょうか？そしてモコとおじいさんの絆も深まることができるでしょうか？
これから始まる冒険物語、「シーズー・アドベンチャー」。どうぞご期待ください！
※なんと、導入部分だけで終わってしまいました。でも、犬がしゃべりだしたり、インターネットも使えたり、予想外のお話でなかなか面白そうでした。
バランス シーズーの子犬が活躍する物語を書いてみました。どうぞお楽しみください。
シーズーの子犬モコは、飼い主のマリさんと一緒に暮らしていました。マリさんは、モコをとても可愛がってくれて、毎日散歩に連れて行ってくれたり、おやつをあげたりしていました。モコは、マリさんが大好きでした。
ある日、マリさんは仕事で出かける前に、モコに言いました。「今日はちょっと遅くなるかもしれないからね。お留守番よろしくね」モコは、「わんわん」と返事をしました。マリさんは、「じゃあね」と言ってドアを閉めて出かけました。
モコは、マリさんが帰ってくるのを待ちながら、家の中で遊んだり寝たりして過ごしました。時々外の音に耳を傾けたりしましたが、特に変わったことはありませんでした。夕方になってもマリさんは帰ってきませんでした。モコは少し心配になりましたが、「きっと忙しいんだろうな」と思って我慢しました。
夜になってもマリさんは帰ってきませんでした。モコはかなり心配になりました。「どうしたんだろう？大丈夫かな？」と思いながらドアの前で待ち続けました。深夜になってもマリさんは帰ってきませんでした。モコはもう我慢できませんでした。
「これ以上待ってられない！」と思ってドアを引っ掻き始めました。ドアの下から少しだけ隙間があったので、そこから爪を入れて引っ張り上げるようにしました。何度も何度もやったら、とうとうドアが開きました。「やった！」と思ったモコは、外に飛び出しました。「早くマリさんを見つけなくちゃ！」と思って走り始めました。
街灯の明かりや車のライトで道路が照らされていたので、暗さに怯えることはありませんでした。しかし、人や車が少なくて静かだったので、どこへ行けば良いか分かりませんでした。「どうしよう？」と思ったモコは、鼻を使って匂いを嗅ぎ始めました。
「これだ！」と思った匂いがありました。それはマリさんの匂いです。「この匂いを辿れば見つかる！」と思ったモコは勇気を出して走り続けました。しばらく走ると公園に着きました。公園では人影もありませんでした。「ここじゃないみたいだ」と思ったモコですが、「でもこの匂いがする」と感じて公園内を探索し始めました。
すると、公園の奥にあるベンチで、マリさんが倒れているのを見つけました。「マリさん！」と叫んだモコは、駆け寄ってマリさんの顔を舐めました。マリさんは目を開けて、「モコ？どうしてここに？」と言いました。
「わんわん！」と答えたモコは、マリさんに抱きつきました。「ごめんね、モコ。今日は仕事が忙しくて、帰り道に気分が悪くなってしまって…」と言ったマリさんは、弱々しい声で説明しました。「大丈夫だよ。救急車を呼んだから。もうすぐ来るからね」と言って笑顔を見せました。「わかったよ」と思ったモコは、マリさんの手を噛んで離しませんでした。「心配しないでね。一緒に帰ろうね」と思って伝えました。やがて救急車が到着しました。
救急隊員がマリさんを担架に乗せて運び始めました。「モコも一緒に乗れますか？」と尋ねたマリさんに、「もちろんです」と答えた救急隊員は、モコも車内に入れてくれました。「ありがとう」と言ったマリさんは、モコに感謝しました。「本当に助かったよ。君が来てくれなかったら…」と言って涙を流しました。「大丈夫だよ」と思ったモコは、マリさんの顔を舐めて慰めました。
「君は本当に偉い子だよ。名犬だよ」と言った救急隊員は、モコの頭を撫でてくれました。「わんわん！」と喜んだモコは、自分の行動が正しかったことを確信しました。そして二人は無事に病院に到着しました。
そこで医者から診察された後、「幸い命に別条はありませんでしたが、貧血や低血圧などの原因がある可能性があります。しばらく入院して検査や治療を受ける必要があります」と告げられました。「そうですか…」と言ったマリさんは少し落ち込みました。「でも心配しないでください。早く元気になりますから」と励まされました。「ありがとうございます」と礼を言いました。
「でもモコはどうするんですか？一緒にいられますか？」と尋ねました。「申し訳ありませんが、病院ではペットは入れません」と答えた医者は、困った顔をしました。「どこか預けるところはありませんか？」と聞きました。「そうですね…」と言ったマリさんは考え込みました。「友達に頼めるかな…」と言って携帯電話を取り出しました。
「わんわん」と鳴いたモコは、マリさんから離れるのが嫌でした。「一緒にいたいよ」と思って訴えました。「ごめんね、モコ。でもこればっかりは仕方ないの。早く元気になって帰るからね」と言ったマリさんは、モコに優しく話しかけました。「君が来てくれたおかげで助かったよ。本当にありがとう」と言って抱きしめました。「わかったよ」と思ったモコは、マリさんの気持ちを受け止めました。「大丈夫だよ。待ってるからね」と思って伝えました。
そしてマリさんは友達に電話して、モコを預けることにしました。友達が迎えに来てくれて、「大丈夫だよ。モコちゃんを大事にするからね」と言ってくれました。「ありがとう」と言ったマリさんは、モコに別れを告げました。「じゃあね。また会おうね」と言って笑顔を見せました。「じゃあね」と思ったモコは、マリさんの手を舐めてさよならしました。「また会おうね」と思って約束しました。
モコは友達の家でしばらく過ごしました。友達は優しくて、モコにご飯をあげたり、散歩に連れて行ったりしてくれました。モコは感謝しましたが、やっぱりマリさんが恋しくて仕方ありませんでした。
毎日マリさんから電話がありました。「モコ、元気？」「モコ、ご飯食べた？」「モコ、散歩した？」「モコ、寝る前におやすみ」などと言ってくれました。「わんわん」と答えたモコは、「マリさんも元気？」「マリさんもご飯食べた？」「マリさんも散歩した？」「マリさんも寝る前におやすみ」などと言いたかったです。
そしてある日、マリさんから嬉しい知らせがありました。「モコ、聞いて！今日退院することになったよ！君に会えるよ！」と言ってくれました。「わんわん！」と喜んだモコは、「本当かな？本当かな？」と思いました。「本当だよ。今から迎えに行くからね。待っててね」と言って電話を切りました。
「待ってるよ」と思ったモコは、ドキドキしながら玄関の前で待ち始めました。友達は「大丈夫だよ。もうすぐ来るからね」と言ってくれました。「ありがとう」と思ったモコは、友達の手を舐めて感謝しました。
やがて車の音が聞こえてきました。それはマリさんの車でした。「来た！」と思ったモコは、玄関を開けて外に飛び出しました。「マリさん！」と叫んだモコは、駆け寄ってマリさんの足元に飛びつきました。「モコ！」と笑ったマリさんは、車から降りてモコを抱き上げました。
「会いたかったよ！元気だった？」と言って顔中を舐められました。「元気だよ。君がいなくて寂しかったけど、友達が面倒を見てくれたよ」と思ったモコは、「マリさんも元気？病気は治った？」と言いたかったです。「元気だよ。病気も治ったよ。医者にも大丈夫と言われたよ」と言ったマリさんは、モコに安心させました。「これからはもう大丈夫だからね。一緒に帰ろうね」と言って笑顔を見せました。
「一緒に帰ろうね」と思ったモコは、マリさんに抱きつきました。「これからはずっと一緒だよ」と思って約束しました。そして二人は車に乗って家に帰りました。そこでモコは自分のお気に入りの場所で寝ました。マリさんはモコの隣で寝ました。二人は幸せな夢を見ました。
おしまい。
※Bing Chatのシーズー犬の名前は、いつもモコです。物語を書く前に、話の内容について何度も質問してきます。シンプルな話のわりに長く感じました。あまり面白みは感じないですね。
厳密 わかりました。シーズーの子犬と飼い主の友情についての物語を書いてみます。
ある日、小さなシーズーの子犬が迷子になってしまいました。彼は一生懸命歩き回り、探し回りましたが、家に帰ることができませんでした。その時、彼は優しい少年に出会いました。少年は子犬を見つけ、彼を家に連れて帰りました。
少年は子犬に食べ物と水を与え、彼を大切に世話しました。子犬は少年に感謝し、彼と一緒に過ごすことが大好きでした。二人は毎日一緒に遊び、散歩し、お互いのことをもっと知るようになりました。やがて、子犬は少年の家族の一員として受け入れられるようになりました。
彼らはお互いを大切に思い合い、幸せな日々を送りました。それからも、子犬と少年はお互いを支え合いながら成長していきました。二人の友情は深く強く結ばれており、何があっても変わることがありませんでした。
どうですか？😊
※厳密の回答は、いつも短いです。これでは、あまり内容のあるストーリーは書けそうにありません。
今回は、導入部分だけで終わってしまいましたが、やはり、物語生成のようなクリエイティブなことを試すのなら創造性がよいのでしょうか。厳密は、物語生成では使えなさそうです。
(2) 有名作家風の文章で日記を書く
問 小学生の日記を村上春樹風に書いてください。
創造性 こんにちは、これはBingです。小学生の日記を村上春樹風に書いてみました。どうぞお読みください。
今日は雨が降っていた。僕は傘を持っていなかったので、学校から帰るときにずぶ濡れになった。家に着くと、母さんが「風邪を引かないように」と言ってタオルとホットミルクをくれた。僕はお礼を言って部屋に行った。
部屋で着替えてから、僕は本棚の一番下の段にある本を取り出した。それは父さんが昔買ってくれた村上春樹の本だった。父さんは去年亡くなったけど、僕はまだ彼のことをよく覚えている。彼はよく村上春樹の本を読んでいて、僕にも読ませてくれた。彼は「この人の本は不思議なことがいっぱい起こるんだ」と言って笑っていた。
僕はベッドに寝転がって本を開いた。その本のタイトルは「ノルウェイの森」だった。僕はその本を何回も読んでいるけど、毎回新しい発見がある気がする。その本では、主人公のワタナベ君が大学生になってから色々な人と出会って恋愛したり別れたりする話だった。
僕も大学生になったら、こんな風に恋愛できるんだろうかと思うことがある。でも、今の僕にはそんなことよりも勉強や運動や友達やゲームや漫画やアニメや音楽や映画やテレビや食べ物や動物や自然や宇宙や夢や希望や不安や悩みや楽しみがある。
そういうことを考えていると、眠気が襲ってきた。僕は目を閉じて深呼吸した。すると耳元で父さんの声が聞こえた。「お前は素晴らしい子だ」と言ってくれた。「ありがとう」と答えてから眠りに落ちた。
※村上春樹風なのかはよく分かりませんが、何か不思議な日記ですね。「勉強や運動や～」の繰り返しの表現は何なのでしょうか。内容は、なかなか面白かったです。
バランス 小学生の日記を村上春樹風に書いてほしいということですね。村上春樹さんは日本の有名な小説家で、シームレスな世界観や不思議な比喩表現が特徴的です。エッセイでは普通のおじさんのような素朴さも見せます。そんな村上春樹さん風に書くとしたら、こんな感じでしょうか。
今日は学校で運動会がありました。僕は走り幅跳びに出ました。僕は走り幅跳びが得意ではありません。でも、先生に言われたから出ました。僕は走って砂場に飛び込みました。砂場は柔らかくて気持ちが良かったです。砂場から出るときに、青い空を見ました。空には白い雲が浮かんでいました。雲はメタファーだと思いました。何のメタファーだろうと考えました。
僕の跳んだ距離は3メートル20センチでした。クラスで一番短かったです。みんなから笑われました。でも、僕は悲しくありませんでした。僕は自分の力を出し切ったと思いました。それだけで満足でした。
帰り道、友達と一緒にコンビニに寄りました。コンビニではアイスクリームを買いました。アイスクリームはバニラ味でした。バニラ味のアイスクリームを舐めると、喉が冷たくなります。喉が冷たくなると、心も冷たくなるような気がします。
家に帰ってから、宿題をしました。宿題は算数と国語でした。算数は好きではありませんが、国語は好きです。国語では『銀河鉄道の夜』を読みました。「ジョバンニ」という名前が気に入りました。「ジョバンニ」という名前もメタファーだろうかと考えました。
夜ご飯はカレーライスでした。「カレーライス」という言葉もメタファーだろうかと考えました。
以上です。
※この日記もなかなか面白いですね。何でもメタファーにしてしまうというオチでした。
厳密 もちろんです。こちらが村上春樹風に書いた小学生の日記です。
今日は晴れだった。僕は学校で友達とサッカーをした。楽しかった。
でも、帰り道に猫が死んでいるのを見つけてしまった。悲しかった。
家に帰ってから、お母さんが作ってくれたカレーを食べた。美味しかった。
そして、僕はベッドに入って、夜空を見上げながら眠りについた。
どうですか？😊
※短すぎる。でも、それがもう芸風になってますね。
問 小学生の日記を町田康風に書いてください。
創造性 町田康風に書いてほしいというのは、面白いリクエストですね。私は小説家でもミュージシャンでもありませんが、町田康さんの作品や歌詞からインスピレーションを得て、小学生の日記を書いてみました。
2023年3月5日（日） 晴れ
今日はお父さんと一緒に公園に行った。お父さんはベンチで本を読んでいたけど、ぼくは遊具で遊んだ。滑り台やブランコやジャングルジムがあって、楽しかった。ぼくは高いところが好きだから、ジャングルジムの一番上まで登った。そこから見える景色はすごかった。空が青くて、雲が白くて、太陽がキラキラしていた。風が吹いて、木々が揺れて、鳥がさえずっていた。
ぼくは空に向かって叫んだ。「自由だー！」と。
すると、隣の遊具で遊んでいた女の子がぼくに気づいた。「あなた誰？」と聞いてきた。
「ぼく？ぼくは・・・」と返事をしようとしたけど、名前を言うのを忘れた。
「あなたも自由なの？」と女の子がまた聞いてきた。
「うん、そうだよ」と答えた。
「じゃあ、一緒に遊ばない？」と女の子が誘ってきた。
「うん、いいよ」と言って、ジャングルジムから降りた。
女の子は笑顔で手を差し出した。「私はさくらっていうの。よろしく」
「よろしく」と言って、手を握った。
その瞬間、ぼくは何かが変わった気がした。空も風も木々も鳥も色鮮やかに見えるようになった。そして心も温かくなった。
「さあ、行こう」とさくらちゃんが言った。
「うん」と言って、彼女について歩き始めた。
お父さんは気付かなかっただろうか？ぼくは今日初めて恋をした。
※文体があまり町田康らしくないような気がしますが、内容は面白いですね。
バランス 町田康は日本の小説家・ミュージシャンで、バンド「INU」のボーカリストとしても活動しています。彼の作品は時代ものや風刺、パロディなど多彩なジャンルにわたります。小学生の日記を町田康風に書くとしたら、こんな感じでしょうか。
2023年3月5日（日） 晴れ
今日はお父さんと一緒に公園に行った。公園ではたくさんの人が花見をしていた。桜はまだ咲いていなかったけど、白いくにゅくにゅとしたものが空から降ってきて、みんなを驚かせた。お父さんはそれが雪だと言ったけど、ぼくは違うと思った。あれはきっと虚実の世界から来たものだ。
公園でお弁当を食べているとき、隣に座っていたおじさんがぼくに話しかけてきた。「君は何者だ？」と聞いてきた。ぼくは「小学四年生です」と答えた。「そうか。君はまだ知らないんだね。この世界はすべて嘘なんだよ」と言って笑った。おじさんは変な人だと思った。
帰り道、お父さんが「今日は楽しかったか？」と聞いてきた。「うん」と答えた。「でもね、あの白いものは雪じゃなかっただろ？」と言ってみた。「そうかもしれない」とお父さんは言った。「でもそれが何だろうと、僕らに変わりはないよ。僕らは僕らでしかないんだから」と言って抱きしめてくれた。
家に帰ってから、ぼくは自分の部屋で歌を歌った。「露に濡れ、揺れ、煌めいてる サンダル履き、ぼくらの足は 濡れて 汚れてる それでも ぼくらは行こう」 これが好きな歌だ。
※これも、何か歌の世界みたいでよいですね。町田康らしいかどうかは分からないけど。
厳密 もちろんです。こちらが町田康風に書いた小学生の日記です。
今日はとても楽しい一日でした。
朝、学校に行くと、先生がクラスで遠足に行くことを発表してくれました。
みんな大喜びで、どこに行くのか、何をするのか、ワクワクしていました。
遠足は来週の金曜日で、目的地は近くの山です。
山登りをして、お弁当を食べて、自然を満喫する予定です。
僕は早速、お母さんにお弁当のリクエストをしました。
「カレーライスが食べたい！」と言うと、「分かった」と笑顔で答えてくれました。
今から来週が楽しみです。
どうでしょうか？😊
※これは全く町田康風ではないですね。ただの小学生の日記です。
創造性とバランスは、一応、きちんとまとまった内容が書けています。内容も面白いです。もっと、村上春樹や町田康らしい文体を期待していたのですが、そうはなりませんでした。厳密は、回答が短すぎて、物語生成系のタスクは無理なようです。
８．まとめ
創造性はフレンドリーな口調、厳密は少し堅い口調、バランスはその中間となります。
バランスや厳密は、質問を返してくることが多いようです。また、創造性は、話を続けやすくするために、質問に対して、何か一言付け加えてくることが多いようです。
算数などの推論能力は、3つの会話スタイルで、あまり違いはありません。ただし、厳密は、回答の長さが制限されていることから、段階的推論の過程の記載を省略することがあるようです。
歴史の質問に対する回答は、創造性が詳しく、バランスと厳密は、説明が簡単で回答が短いです。
論文の内容説明については、一番使えそうなのはバランスですが、正確性は保証されていないため、正確さが求められる場合は、実際の論文を読む必要があります。
データについては、厳密が一番信頼性が高いようです。
ブログ記事の作成は、ある程度の長さの文章を書いてくれる創造性が一番使えそうですが、日常的で一般向けの内容になることが多いため、技術的・専門的な解説記事にはあまり向いていません。
物語の自動生成も、創造性がよいと思いますが、バランスも面白い文章を生成してくれることがあります。厳密は短すぎてあまり使えません。
文章生成AIの正確さと自由度（面白み）はトレードオフの関係にあり、正確さを重視すると自由度が減って文章がつまらなくなり、自由度を重視すると不正確な記述が増えて非難されるようになります。
したがって、3つの会話スタイルを用意して、どれを選ぶかをユーザーに決めさせる今回の手法は、とても賢いやり方だと思います。
基本的な使い方としては、個人の好みもあると思いますが、一般的な質問にはバランスを利用し、ある程度の長さの記事や文章を作成する場合は創造性を利用し、正確なデータや数値が知りたいときは厳密を利用するのがよいでしょう。
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