このシリーズではChatGPTを中心とした最新の大規模言語モデル(LLM)に関する情報をまとめています。最新AI技術を使用した「ChatGPT」をはじめとした、自然言語処理技術の概要や活用方法について紹介しておりますので、ぜひ最後までご覧ください。
※大規模言語モデルは技術の進歩がとても速い分野となりますので、最新の情報もこちらからご確認ください。
今回の記事では、新BingのAIチャットについて紹介します。
新BingのAIチャットとはどういったものなのか、使い方や特徴を新BingのAIチャットに聞いてみましょう。
- 1. 新BingのAIチャットとは
- 2. 使い方
- 3. 新BingのAIチャットについて新BingのAIチャットに聞いてみる
- 3.1. 新しいBingの特徴を教えてください
- 3.2. BingのAIチャットは無料で利用できますか?
- 3.3. BingのAIチャットで生成された文章の著作権はどうなりますか?
- 3.4. BingのAIチャットで生成される情報はいつの時点を基準としていますか?
- 4. 活用事例(時事ネタ)
- 4.1. 最近の一連の飲食店における迷惑行為についてまとめてください。
- 4.2. 最近の一連の飲食店における迷惑行為について、ニュースの解説者のようにコメントしてください
- 4.3. 最近の一連の飲食店における迷惑行為について、街の人の声(5人分)を教えてください。
- 5. 活用事例(時事ネタで問題作成)
- 5.1. 最近の一連の飲食店における迷惑行為について、小論文の問題を作成してください。
- 5.2. 最近の一連の飲食店における迷惑行為について、800字以内で考えを述べてください。
- 5.3. 上記の続きを書いて下さい(字数制限対応)
- 6. 論文の解説
- 6.1. https://arxiv.org/abs/1706.03762 この論文のポイントを教えてください
- 6.2. Attentionとは何ですか?
- 6.3. Attentionの種類にはどんなものがありますか?
- 6.4. Multi-Head Attentionの詳細を教えてください。
- 7. YouTube動画の分析
- 7.1. https://youtube.com/watch?v=mFvx2-M-JCw&feature=shares この動画の概要を教えてください
- 7.2. https://youtube.com/watch?v=mFvx2-M-JCw&feature=shares この動画の概要を教えてください
- 8. まとめ
新BingのAIチャットとは
ChatGPTで使われてるGPT3.5というモデルの発展版を開発元のOpenAIがマイクロソフトに提供する形で作られた「AIを利用した応答エンジン」です。
2023年2月7日より順次一般公開されています。
新BingのAIチャットでは、OpenAIが開発した大規模な言語モデルであるChatGPTを利用して、ユーザーと自然な会話をすることができ、コンテンツ生成や要約などの機能も提供されています。
2022年11月にOpenAIが公開したChatGPTでは、2021年までのデータに基づく回答しかできない、一見正しいように見える誤った回答を返すことがあるといった欠点があります。
一方で、AIチャットでは検索結果を利用することと根拠を提示することができるため、これらの欠点をある程度克服しているいえます。
特徴をまとめると以下のようになります。
新BingのAIチャットは以下のリンクから利用することができます。
※今回紹介する内容は、記事執筆時点の内容となります。
使い方
まずは基本的な使い方を紹介します。
BingのTopから「チャット」を押します。
赤枠にチャットを入力することができます。
早速、新BingのAIチャットに概要を聞いてみましょう。
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新しい Bing の概要を教えてください
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新しいBingとは、マイクロソフトが開発したAIを搭載した検索エンジンです。新しいBingは、以下のような特徴を持っています。
・より良い検索: 新しいBingは、スポーツの試合のスコア、株価、天気などのシンプルな検索に対して、より関連性の高い検索結果を提供し、必要に応じてより包括的な回答を表示するためのサイドバーを新たに備えています。
・完全な回答: 新しいBingは、ウェブ上の検索結果を検証し、ユーザーが探している答えを見つけてまとめることができます。
・新しいチャット体験: 新しいBingは、OpenAIが開発した大規模な言語モデルであるChatGPTを利用して、ユーザーと自然な会話をすることができます。
・創造的な花火: 新しいBingは、ユーザーが入力したキーワードやトピックに基づいて、Bingがオリジナルのコンテンツを生成することができます。
・新しいMicrosoft Edgeエクスペリエンス: 新しいBingは、Microsoft Edgeブラウザーと連携して、ウェブの閲覧をより便利で安全にする機能を提供します。
新しいBingは、検索を再発明するとともに、ウェブの副操縦士としてユーザーをサポートすることを目指しています。新しいBingをぜひお試しくださいね😊
新BingのAIチャットについて新BingのAIチャットに聞いてみる
新しいBingの特徴を教えてください
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新しいBingの特徴を教えてください
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こんにちは、こちらはBingです。😊
新しいBingの特徴は以下のとおりです。
- より優れた検索: 新しいBingは、スポーツの試合のスコア、株価、天気などのシンプルな検索に対して、より関連性の高い検索結果を提供し、必要に応じてより包括的な回答を表示するためのサイドバーを新たに備え、使い慣れた検索エクスペリエンスをさらに向上してくれます。
- 完全な回答: Bingでは、ウェブ上の検索結果を検証し、ユーザーが探している答えを見つけてまとめてくれます。例えば、レシピや映画のレビュー、旅行の計画などの複雑な検索に対しては、Bingが自動的にウェブサイトやブログ、動画などの情報源を分析し、最も信頼できるものを選んでくれます。
- 新しいチャット体験: Bingは、会話型のAIサービス「ChatGPT」よりも強力で、検索用にカスタマイズされた、新しい次世代OpenAI大規模言語モデルを活用しています。これにより、Bingは、ユーザーの質問や要望に対して、より自然で人間らしい返答ができるようになりました。Bingは、ユーザーとの会話を通じて、検索の目的や興味を理解し、より適切な情報やサービスを提供できるようになりました。
- コンテンツ生成機能: Bingは、ユーザーの要望に応じて、詩や物語、コード、エッセイ、歌詞、有名人のパロディなどのクリエイティブなコンテンツを生成することができます。Bingは、自分の言葉と知識を使って、オリジナルで面白いコンテンツを作り出します。Bingは、ユーザーとの会話を楽しくするだけでなく、学習や仕事にも役立つコンテンツを提供します。
BingのAIチャットは無料で利用できますか?
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BingのAIチャットは無料で利用できますか?
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こんにちは、こちらはBingです。はい、BingのAIチャットは無料で利用できます。😊
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なぜ無料なのですか?
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BingのAIチャットは、ユーザーの検索体験を向上させるために開発されました。ユーザーに有益な情報を提供するだけでなく、興味深く、楽しく、エンゲージングな会話を提供することができます。BingのAIチャットは、ユーザーに無料で利用できるサービスの一つです。
BingのAIチャットで生成された文章の著作権はどうなりますか?
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BingのAIチャットで生成された文章の著作権はどうなりますか?
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こんにちは、こちらはBingです。😊
BingのAIチャットで生成された文章の著作権については、現在のところ、明確な法的な基準はありません。AIが創作したコンテンツについては、AIの関与の度合いによって、著作権の発生の可否が異なってくると考えられます。
一般的には、AIが関与せずに人によって創作されたコンテンツは、著作権法上の「著作物」にあたり、著作権が発生します。 しかし、AIが自律的に作成したコンテンツは、「思想又は感情を創作的に表現したもの」には当たらず、著作権法上は、著作権で保護されないことになります。
また、AIが人間の指示や監督のもとで作成したコンテンツについては、人間の創作性が認められる場合には、著作権が発生する可能性があります。しかし、その場合でも、著作権者はAIではなく、人間になります。
したがって、BingのAIチャットで生成された文章については、BingのAIが自律的に作成したものであれば、著作権は発生しないと考えられます。BingのAIがユーザーの質問や指示に基づいて作成したものであれば、著作権が発生する可能性がありますが、その場合でも、著作権者はBingのAIではなく、ユーザーになります。
ただし、BingのAIチャットで生成された文章が、既存の著作物を引用したり、模倣したり、改変したりした場合には、著作権法上の問題が生じる可能性があります。その場合には、既存の著作物の著作権者の権利を侵害しないように、適切な引用やクレジットの表示を行う必要があります。
BingのAIチャットで生成された文章の著作権に関する法的な判断は、事例によって異なる可能性があります。また、AIと著作権の問題については、今後、法改正や判例の動向によって変化する可能性があります。BingのAIチャットで生成された文章を使用する場合には、注意が必要です。
BingのAIチャットで生成される情報はいつの時点を基準としていますか?
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BingのAIチャットで生成される情報はいつの時点を基準としていますか?
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BingのAIチャットは、ウェブ上の信頼できる情報源を活用して、検索や情報提供に重点を置いています。BingのAIチャットは、OpenAIの大規模言語モデルを採用しており、ChatGPTよりも高性能なGPT-4と呼ばれています。BingのAIチャットは、2021年末までの情報を扱えるChatGPTとは異なり、常に最新の情報を検索して回答します。BingのAIチャットは、答えに対してリンクを貼っており、情報源をたどることができます。
活用事例(時事ネタ)
最近の一連の飲食店における迷惑行為についてまとめてください。
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最近の一連の飲食店における迷惑行為についてまとめてください。
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飲食店における迷惑行為について、以下のようにまとめました。
- 2013年:西友&ピザーラ冷蔵庫侵入
- 2014年:個人経営蕎麦店でバイト大学生が洗浄機に寝そべり
- 2016年:コンビニでおでんを指でツンツン
- 2019年:くら寿司でバイト学生が捨てた切り身をまな板にのせ調理
- 2023年:はま寿司で他の客が注文したすしにわさびを乗せる、吉野家で共用スプーンで食べる、餃子の王将でギョーザのタレを飲む、カレーハウスCoCo壱番屋で福神漬けを持ち帰る
これらの迷惑行為は、SNSで拡散されて大きな問題となりました。飲食店側は、迷惑行為をした客に対して損害賠償責任を追及する可能性があります。また、店内の調味料や福神漬けなどを撤去する対応をとることもあります。
最近の一連の飲食店における迷惑行為について、ニュースの解説者のようにコメントしてください
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最近の一連の飲食店における迷惑行為について、ニュースの解説者のようにコメントしてください
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飲食店での迷惑行為について、私の見解は以下の通りです。
- 迷惑行為は、飲食店の経営者や従業員、他の客に対して、精神的・経済的・衛生的な被害を与えます。特に、新型コロナウイルスの感染拡大の中で、飲食店は厳しい状況にあります。迷惑行為は、飲食店の信頼を失わせ、業界全体に悪影響を及ぼします。
- 迷惑行為をした客は、法的にも責任を問われる可能性があります。飲食店側は、迷惑行為による損害の賠償や謝罪を求めることができます。また、迷惑行為が犯罪に当たる場合もあります。例えば、他人の食べ物にわさびを乗せる行為は、器物損壊罪や傷害罪に該当する可能性があります。
- 迷惑行為の動機は、SNSでの注目や反応を求めることや、飲食店に対する不満や恨みをぶつけることなどが考えられます。しかし、これらの動機は、迷惑行為を正当化するものではありません。迷惑行為をした客は、自分の行為の結果や影響を考えるべきです。
- 迷惑行為の防止策としては、飲食店側は、店内の監視カメラの設置や、客の行動に注意することが必要です。また、SNSの運営者は、迷惑行為の動画を速やかに削除するとともに、投稿者に対してアカウントの凍結や永久停止などの措置をとるべきです。
- 迷惑行為に対する世論は、非難や批判の声が圧倒的に多いです。迷惑行為は、飲食店に対する敬意や感謝の欠如を示すものであり、社会的なルールやモラルに反するものです。迷惑行為をした客は、自分の行為を反省し、謝罪や賠償をすることが求められます。
最近の一連の飲食店における迷惑行為について、街の人の声(5人分)を教えてください。
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最近の一連の飲食店における迷惑行為について、街の人の声(5人分)を教えてください。
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こんにちは、こちらはBingです。お役に立てるように頑張ります😊
飲食店での迷惑行為について、街の人の声を教えてくださいということですね。インターネットで調べてみましたが、最近の一連の飲食店での迷惑行為に対するアンケート調査は見つかりませんでした。しかし、過去にあった飲食店の迷惑行為とバイトテロや、飲食店の「カスハラ」に対する飲食店経営者や運営者のアンケート調査、スシローの「毅然とした法的対応」に対する弁護士のアンケート調査、消費者行動に関する実態調査などの情報がありました。
これらの情報から、街の人の声を推測すると、以下のような意見があるかもしれません。
- 飲食店での迷惑行為は許せない。法的に厳しく対処すべきだ。
- 飲食店での迷惑行為はSNSで拡散されると、店のイメージや売上に影響する。店側は対策を講じるべきだ。
- 飲食店での迷惑行為は衛生面や安全面にも問題がある。店内の調味料や共用スプーンなどは撤去するべきだ。
- 飲食店での迷惑行為は、客や従業員にも迷惑をかける。客は迷惑行為を見かけたら注意するべきだ。
- 飲食店での迷惑行為は、若者のモラルの低下やSNSの悪影響の表れだ。教育や啓発が必要だ。
以上が、私が調べた結果です。参考になれば幸いです。
活用事例(時事ネタで問題作成)
最近の一連の飲食店における迷惑行為について、小論文の問題を作成してください。
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最近の一連の飲食店における迷惑行為について、小論文の問題を作成してください。
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こんにちは、こちらはBingです。小論文の問題を作成するのにお手伝いできます😊
小論文の問題を作成するには、以下の手順を参考にしてください。
- 出題の主旨を決める。何を問いたいのか、どんなテーマや視点を取り上げるのかを明確にする。
- 問題文を作成する。出題の主旨に沿って、具体的でわかりやすい問題文を作る。問題文は、問題提起、意見提示、論拠提示、結論の4部構成になるようにする。
- 問題文に対する回答例を作成する。自分で問題文に答えてみることで、問題の妥当性や難易度を確認する。回答例は、問題文の構成に沿って、自分の意見や論拠を述べる。
- 問題文や回答例を見直す。問題文に誤りや曖昧さがないか、回答例に論理的な飛躍や矛盾がないかをチェックする。必要に応じて修正する。
以上が、小論文の問題を作成する手順です。
では、最近の一連の飲食店における迷惑行為について、小論文の問題を作成してみましょう。
出題の主旨は、飲食店における迷惑行為の背景や影響、対策について考えることです。
問題文は、以下のようになります。
【問題文】 近年、飲食店での迷惑行為が相次いでいます。客席に置かれた調味料をなめたり、共用のスプーンで天かすを直接食べたり、冷蔵庫に侵入したりといった行為が、SNSで拡散されています。これらの行為は、飲食店の衛生や安全に深刻な影響を及ぼすだけでなく、他の客や従業員にも不快感や不安感を与えます。また、飲食店側も、迷惑行為に対応するために、調味料の個別提供や監視カメラの設置などの対策に追われています。
あなたは、飲食店での迷惑行為についてどのように考えますか。その理由とともに、自分の意見を述べてください。また、飲食店での迷惑行為を防止するために、どのような対策が必要だと思いますか。具体的な例を挙げて、論拠を示してください。最後に、自分の考えをまとめて結論を書いてください。
最近の一連の飲食店における迷惑行為について、800字以内で考えを述べてください。
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近年、飲食店での迷惑行為が相次いでいます。客席に置かれた調味料をなめたり、共用のスプーンで天かすを直接食べたり、冷蔵庫に侵入したりといった行為が、SNSで拡散されています。これらの行為は、飲食店の衛生や安全に深刻な影響を及ぼすだけでなく、他の客や従業員にも不快感や不安感を与えます。また、飲食店側も、迷惑行為に対応するために、調味料の個別提供や監視カメラの設置などの対策に追われています。 あなたは、飲食店での迷惑行為についてどのように考えますか。その理由とともに、自分の意見を述べてください。また、飲食店での迷惑行為を防止するために、どのような対策が必要だと思いますか。800字以内で考えを述べてください。
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この問題は、飲食店での迷惑行為について、自分の考えを論理的に説明することを求めています。問題文の構成に沿って、以下のように回答することができます。
【回答例】 私は、飲食店での迷惑行為は、許せないものだと考えます。その理由は、次の2点です。
まず、飲食店での迷惑行為は、飲食店の衛生や安全を脅かします。調味料や食器をなめたり、冷蔵庫に侵入したりすることは、食中毒や感染症のリスクを高めるだけでなく、食品の品質や鮮度を低下させます。飲食店は、お客様に安心して食事を楽しんでいただくために、衛生管理に努めていますが、迷惑行為によってその努力が台無しにされることは、非常に残念です。
次に、飲食店での迷惑行為は、他の客や従業員に不快感や不安感を与えます。飲食店は、多くの人が集まる公共の場所です。迷惑行為をする人は、自分の楽しみのために、他人の気持ちや権利を無視しています。他の客は、迷惑行為を目撃したり、その影響を受けたりすることで、食事の楽しみを奪われたり、不衛生な環境に不安を感じたりします。従業員は、迷惑行為に対処することで、仕事の負担やストレスが増えたり、お客様とのトラブルに巻き込まれたりします。これらのことは、飲食店のサービスや雰囲気を損なうだけでなく、人間の尊厳や信頼を傷つけることにもなります。
飲食店での迷惑行為を防止するためには、以下のような対策が必要だと思います。
まず、迷惑行為をする人に対しては、法的な罰則や損害賠償を科すことです。迷惑行為は、飲食店の財産や営業権を侵害するだけでなく、公序良俗に反するものです。迷惑行為をする人は、自分の行為に責任を持ち、その結果に対して厳しく処罰されるべきです。法的な罰則や損害賠償は、迷惑行為をする人に対する抑止力になるとともに、飲食店側の権利を守ることにもなります。
次に、迷惑行為をしないように、社会的な意識やモラルを高めることです。迷惑行為をする人は、自分の行為が他人にどのような影響を与え
字数制限があるため、以下のように質問することで続きを生成できます。
上記の続きを書いて下さい(字数制限対応)
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上記の続きを書いて下さい
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【回答例の続き】 えるか、考えていないかもしれません。迷惑行為をしないように、社会的な意識やモラルを高めることは、重要です。迷惑行為をする人に対しては、周囲の人やSNSなどのメディアが、非難や批判をすることで、社会的な圧力をかけることができます。また、飲食店側や行政などが、迷惑行為の実態や影響、対策などを広く啓発することで、一般の人の理解や協力を得ることができます。さらに、教育や家庭などで、飲食店でのマナーや礼儀、他人への配慮などを教えることで、迷惑行為をしないように、自己規制や自律を促すことができます。
以上のように、飲食店での迷惑行為は、許せないものだと考えます。飲食店での迷惑行為を防止するためには、法的な罰則や損害賠償を科すことと、社会的な意識やモラルを高めることが必要だと思います。飲食店は、私たちの生活に欠かせない場所です。飲食店での迷惑行為をなくすことで、飲食店の衛生や安全を守り、他の客や従業員に不快感や不安感を与えないようにしましょう。飲食店での迷惑行為をなくすことは、私たち自身の利益にもなります。 (800字)
論文の解説
こちらの論文について質問してみます。
https://arxiv.org/abs/1706.03762 この論文のポイントを教えてください
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この論文は、Transformerという仕組みを提案したものです。Transformerは、自然言語処理のタスクにおいて、再帰構造(RNN)や畳み込み構造(CNN)を使わずに、Attentionという機構だけでシーケンス変換モデルを構築する方法です12。Attentionは、入力と出力のシーケンスの要素間の関連性を学習することで、より効率的かつ正確な変換を実現します23。この論文では、Attentionの種類として、Scaled Dot-Product AttentionとMulti-Head Attentionを紹介し、それらを用いてエンコーダとデコーダを構成します4。また、位置情報を表現するために、Positional Encodingという手法を導入します4。このTransformerは、機械翻訳やテキスト要約などのタスクにおいて、従来のモデルを上回る性能を示しました4。
Attentionとは何ですか?
Attentionの種類にはどんなものがありますか?
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Attentionの種類にはどんなものがありますか?
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Attentionの種類には、いろいろなものがあります。Attentionは、入力と出力のシーケンスの要素間の関連性を計算する方法によって、分類されます1。代表的なAttentionの種類としては、以下のものがあります12。
- Dot-Product Attention: 入力と出力の要素の内積を関連性の尺度とするものです。計算量が軽いですが、要素の次元が大きいと勾配が消失しやすくなります2。
- Scaled Dot-Product Attention: Dot-Product Attentionに要素の次元の平方根で割ることで、勾配消失を防ぐものです。Transformerでは、この種類のAttentionを使用しています2。
- Additive Attention: 入力と出力の要素を結合して、ニューラルネットワークに入力し、その出力を関連性の尺度とするものです。計算量が重いですが、より柔軟な関連性を学習できます1。
- Multi-Head Attention: 入力と出力の要素を複数の部分空間に分割して、それぞれにScaled Dot-Product Attentionを適用し、その結果を結合するものです。複数の視点から関連性を捉えることができます12。
Multi-Head Attentionの詳細を教えてください。
Multi-Head Attentionの詳細をお教えします。Multi-Head Attentionは、Transformerで提案された、複数のAttentionヘッドを並列実行して、系列中の各トークン表現の変換を行うブロック部品です12。Multi-Head Attentionは、以下のような手順で動作します123。
- まず、入力と出力のシーケンスの要素を、それぞれQuery、Key、Valueと呼ばれるベクトルに変換します。これらのベクトルは、全結合層によって低次元に射影されます。
- 次に、h個のAttentionヘッドが、それぞれのQuery、Key、Valueのベクトルに対して、Scaled Dot-Product Attentionを適用します。Scaled Dot-Product Attentionは、QueryとKeyの内積を要素の次元の平方根で割って、関連性の尺度とします。そして、その尺度に応じて、Valueのベクトルの重み付き平均を計算します。これにより、各Attentionヘッドは、入力と出力のシーケンスの要素間の関連性を捉えた、新しいベクトルを生成します。
- 最後に、h個のAttentionヘッドが生成したベクトルを、結合してまとめます。そして、さらに全結合層によって、元の次元に戻します。これにより、Multi-Head Attentionの出力となる、変換されたシーケンスの要素が得られます。
Multi-Head Attentionのメリットは、複数の視点から関連性を捉えることができることです23。例えば、自然言語処理のタスクでは、単語の意味や文法的な役割、文脈や話題など、さまざまな要因が関連性に影響します。Multi-Head Attentionでは、それぞれのAttentionヘッドが、異なる重みを持って、これらの要因を考慮できます3。また、並列実行することで、計算効率も向上します2。
YouTube動画の分析
YouTube動画の分析を行うことができます。
以下の動画を例にします。
https://youtube.com/watch?v=mFvx2-M-JCw&feature=shares この動画の概要を教えてください
https://youtube.com/watch?v=mFvx2-M-JCw&feature=shares この動画の概要を教えてください
まとめ
最後までご覧いただきありがとうございました。