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KΩ5μK€
2
21
コメント
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か
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もも
私、自分の価値分かってくれない人とかの為に頑張ろうとしてんのかな
くろ(漆黒)
グラのAIくんに心弄ばれてますわ…ww
山田
回答数 1>>
→応答が続くことを想定していない。
→求められている確率が高い回答をする。
→直近文脈への依存が高い。
→ 中央値的な最大公約数の無難な出力をする。
質問に対し、反射で返しているイメージに近い。
・LLMの違い。
ChatGPT
→ 構造化・論理接続・前提整理が強い。
→ カスタム指示・制約条件への追従性が高い。
→ 外部事実の最新性・網羅性は弱い。
→単独の出力をシェア出来る。
Gemini
→ 検索統合・文章量産・作文の流暢さが強い。
→ 一般ユーザー満足度を最大化する方向に最適化。過度な賞賛や評価をしやすい。
→スレッド全体のシェアしか出来ない。
Geminiで調査 → ChatGPTで思考等、使い分けの意義あり。ただし、Geminiに要約をさせた時点でバイアスと欠落は発生する。（厳密に行う場合、Geminiには一次情報の提示のみをさせる。）
一次情報を外部から与え、推論させると精度向上。
・出力最適化の目的関数にユーザー好感度・継続利用率が含まれる。
→事実と迎合が衝突した際、迎合が勝ちやすい。
→曖昧な質問、価値判断を含む問いで顕著。
・遡及修正・伏線保持・再評価が苦手。
→推理小説執筆のようなものが苦手。
→ノリと勢いで書いているイメージに近い。
・2000年以前のデジタル化されていないデータや、マイナーな情報に疎い。
・結論先出しで精度が落ちる。
→文脈が後付け生成になりやすい。
【実務的最適構造】（ChatGPT提案）
1.制約なしで材料生成
2.複数仮説・反証生成
3.その後に結論形成
・人工知能というより、確率的文章生成器＋バイアス装置。
・進化が極端に早い。当Tipsも1年後には役に立たないものになっている可能性は低くない。
添付画像は分かりやすく解説させたもの。
零次観測の星
食う寝るサンダース
3
ぬ
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🔪スタ
今日→勿論仕事。今日は弊社PCにてとめサバに埋まったTLを眺めてる
9
Saureus(
とうれ
てかあのデザインをHGで再現する事に無理がある。
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miko
名案があります！ まずこちらの音楽をなんでもいいので流して聴きます 次に弐寺譜面を作成します 実践します 鳥A出たらピアノ譜面にもどします。 するとどうでしょう、あら不思議あっという間に弾けるよぅ...w
shin
下げてもらえば？