ai研究_2_入門

AI研究：AI研究 1 概要 | AI研究 2 入門 | AI研究 3 情報 | AI研究 4 検証

→　入門編とChatGPT、Gemini、Claudeについて。その他のサービスはAI研究 3 情報で整理しています。


ai研究 2 入門

目次

AI系サービスのアカウント作成の注意点

AI系サービスは、ほとんどの場合、

  • アカウントは名前、メアド、電話番号くらいまで
  • 無料アカウントは制限があり、有料は月20ドル前後
  • Google Facebookのアカウントでの認証が可能なことが多い。
  • お試しアカウント用のメアドがあるなら、それで作ったほうが無難
  • 大手だけでいい。多くても5つ（text系3つ、画像系2つ）くらい？

Googleのアカウントを持っているなら、そのままGeminiで始めるのでも大丈夫だと思います。Googleにログインした状態でhttps://Gemini.google.com/ にアクセスすれば使えます。でもできれば、より性能がよいとされるChatGPTでアカウントを作ってみてください。この2つまでなら、アカウントを作ること自体に大きなリスクはないと思います。

AIのサービスは無数にあるので、あれもこれもアカウントを作るのはリスクが高いと思います。野良AIサービスは、おそらく自前でやるつもりは無く、どこか大手に買ってもらうためのプレゼンとしてやってるところもあり、個人情報保護の規約は曖昧です。（アカウントごと売られてしまうことも多いです。最悪、個人情報だけ売って逃げるケースもあります）

Chat GPT を例にしたアカウントの作り方

24年の4月からアカウントを作らなくても無料版は使えるようになりました。以下、他のサービスも似たようなものなので「こういうもののやり方」として残します。

ざっくりとした説明

→左下の数字の右の矢印をクリックすると次のスライドになります。

スライドのURLはこちらです。（スライドの右のあたりをクリックで次のスライドです）

具体的なやり方

ChatGPT

  • new chatをクリックで新規のチャット。
  • 左のリストに過去のチャットログ
  • ログを一クリックで、表示され、シェアや削除のアイコンが出る。
  • 利用規約は重要。英語なので「chatGPT　利用規約」などでいくつかの解説ページを読んでおいてください。
  • 開発元のopenAIというところは基本オープンソースで開発するところだが有料展開してく模様。
  • OSやアプリみたいにバージョンがあり、22～23年は「3」から「4」になったばかり。古いバージョンは廉価版として提供は続く模様。
  • ネットでキャプチャが上がっているが、アイコンの色でバージョンがわかる。緑のアイコンは3で、青は3.5、紫は4。
  • 無料版はモバイル通信の電話番号を登録する必要がある。安全性は今のところ大丈夫。
  • 無料版は使う回数や文字数が2000くらいまでなど制限あり。
  • 有料版は月20ドル前後で制限の上限が拡張される。
  • その他、API（後述）や画像サービスなどの価格は　→　Pricing https://openai.com/pricing 　

緑（3）

紫(4)

→　データはエクスポート機能があり、設定から申し込みをすれば、メールでHTMLファイルとして送られる。こんなかんじです。aitest_export.png

アプリ

ニセモノが多いので、検索せず、以下のリンクから取得してください。（特にアンドロイドはアプリは検索して探さないほうがいいです。ネットの公式サイトから飛ぶ）

App Store（iPhone/iPad） https://apps.apple.com/app/openai-chatgpt/id6448311069

Google Play（Android） https://play.google.com/store/apps/details?id=com.openai.chatgpt

プロンプト

ここでは、プロンプトの例は、以下のようにコードタグで囲みます。 

このように背景がグレーになることが多いです。
・箇条書き
・箇条書き

プロンプトの概要

AIに「～について教えて」と質問すれば基本的な性能はほぼわかりますが、質問の理解を高めるため、また、より精度が高い回答にするために、使う質問の方法として「プロンプト」というやり方があります。考え方としては、検索する際に、検索ワードを増やすのと似ています。基本的には文章のロジックを箇条書きにするようなもので、特別な方法というよりは、より良い回答を引き出すための単なる質問方法のバリエーションのひとつ、というところです。

このプロンプトというのは、ChatGPTで有名になりましたが、他のサービスでも基本的には同じような方法で機能するようです。ただし、常に同じ結果が保証されているわけではなく、サービスによっても変わり、同一サービス内でもバージョンアップで変わります。どつまり基本再現性はないわけです。

しかし、いちおうAIというのものが現時点でこういうものだという理解のためには、有効です。ツールとして割り切るなら活用も可能です。そのための情報を整理していきます。

質問の方法のことです。質問の方法を工夫することによって、より精度が高い回答が得られたり、個性的なものを引き出せるので、この工夫＝プロンプトの書き方のノウハウがわーっと出回ることになっています。

以下に情報が集約されています。

Prompt Engineering Guide | Prompt Engineering Guide https://www.promptingguide.ai/?s=09

Learn Prompting | Learn Prompting(日本語あり)

https://learnprompting.org/ja/

以下は初期に出たもので、Noteのデザイナーの深津氏によるサンプルです。 

深津式プロンプトの例

# 命令書:
あなたは[プロの編集者]です。
以下の制約条件と入力文をもとに[最高の要約]を出力してください。

# 制約条件:
• 文字数は300文字ていど。
• 小学生にもわかるように。
• 重要なキーワードを取り残さない。
• 文章を簡潔に。

# 入力文：
[入力文章]

# 出力文：

最後に以下の質問を足すことによって制度を高めるというアイデアもありました。

このタスクで最高の結果をだすために、もっと情報が必要な場合は、ドンドン質問をしてください。

みたいな追加です。このように単純に質問するだけでなく、質問の方法を工夫して出てくる回答の精度を高めたり、出てくる回答の方向付けをしたりするためのノウハウをプロンプトと呼ぶことになりそうです。

👉　ただし、回答の方向付けをする方法は、このように末端のユーザーがやるだけでなく、元のデータをどうするか、どんなリソースにするか、どういう設計にするか、など、提供側がコントロールする部分も大きいです。（しかしどうコントロールすれば、どうなるのかは、開発側も完全にはわかっていないようです）他のサービスと組み合わせたり、APIという仕組みで各自がその大元の部分をカスタマイズしたりもできます。例えば、ChatGPTを利用して、日本語教育用にカスタマイズしたAIサービスを作るみたいなことも可能で、それを日本語学校のニーズに応じてさらにカスタマイズしますよ、みたいなものも出てくると思います。ただし、このような支流的なサービスでも大元のChatGPTの基本的な方向性から大きくはずれること（例えばモラルに反する回答ができないような仕様そのものを開放するみたいなこと）はできません。他のAIサービスを元にすれば可能です。

【記事】【勉強メモ】メタ認知プロンプト（MP）｜だいち https://note.com/daichi_mu/n/n4cd2424c02b4

プロンプトの「勉強」はほどほどで…

1）プロンプトの結果は日々変わる

Regenerateボタンで「もう一度答えて」でも変わりますし、ChatGPTのバージョンアップ、違うサービス、で大きく変わります。あるプロンプトで得られる結果がいつまで同じようなことになるかはまったくわかりません。

2）実は、普通に文章で質問した場合とたいして変わらない。

上のプロンプトだと

プロの編集者として300字程度で、小学生にもわかるよう、簡潔な文章で重要なキーワードを取りこぼさずに書いてください。

と書いてもほぼ同じです。仮に日本語教師にやさしい日本語化する程度の日本語能力があるならば、このくらいのロジックの文章は書けるはずですし、何度かやり取りをすれば、だいたいこう書けばいいだろう、という見当はつくと思います。

3）　最終的に利用する際は使わないから

、AI活用は、最終的に使う時にはバックグラウンドで調整が行われ、利用者は、目的に応じて選択肢を決めて進める式になる。

例えば、教科書を出してる出版社が教師用サポートページで

  1. 課を選択
  2. その課の学習項目がいくつか出る→選択
  3. 「設問を作成」をクリック
  4. 設問の種類、数を指定
  5. 設問の種類によっては場面、状況、登場人物の関係なども指定（学習者の名前、地元の地理など固有名詞も）
  6. 「作成」をクリック。
  7. Google フォームでテストにする、プリントアウトする、評価シートを作るのボタンが出る

「以上の設問作成プロセスを名前をつけて保存」次からは課と学習項目を指定して保存した作成プロセスをクリックするだけというような形です。

さらに

  • 8 他の設問を作る
  • 9 作成した設問をまとめてテスト/宿題 にする　→　LMSに～

みたいな感じでしょうか？

基本的な質問の方法

  1. 教えて　書いて
  2. どんなふうにやってほしいか
  3. 回答について追加質問をする
  4. 分析してもらう
  5. リライト
  6. 要約とその応用
  7. 論拠の資料、論文、関連の資料を提示してもらう
  8. マインドマップにして　→　3.5でもそこそこ。4だとかなりきちんとやってくれるようです。
  • あくまで「だいたいこんな感じで書くとこうなる」という例です。同じ文型でなくても大丈夫です。
  • ニュアンスを変えて質問して回答の変化を楽しむのもいいですし、同じ質問を繰り返すと違う答えを返すことも多いです。いろいろと試してみて下さい。

エクセルの関数のように、あるいはゴルフのスイングを教えたがる人のように「そうやってるんだ」「もっと、こうしたほうがいいよ」という人がワラワラと現れると思いますが、自分に必要なことを第一に考え、テキトーに聞いたり、あしらったりしながら楽しんで下さい。

1　教えて　書いて

「教えて」

  • ～について教えて
  • ～について詳しく教えて　
  • ～について＊＊字で記事を作って
  • ～についてアイデアを教えて
  • ～するやり方を教えて

～について書いて

文章生成です。これを元に問題などを作ることができます。

  • 3つ書いて、たくさん書いて、＊＊＊文字いないで
  • 詳しく、段落で改行を入れて
  • ～に関する物語を書いてください。
  • ～に関するキーワードを教えてください。→　そのキーワードを使って文章を書いてください。

＊「どう思う」など尋ね方のバリエーションもあります。

2　どんなふうにやってほしいか

条件を追加できます。

温度

  • Temperature ：「Temperature = 2」などと数値で設定する。デフォルトは０で上げるとバラツキがあるものを作る。下げるとより保守的になる。

難易度

読み手（自分のレベル設定で）

  • ＊才、小学生＊年生にもわかるように
  • JLTPのN4レベルでもわかるように
  • CEFRのB1レベルでもわかるように
  • やさしい日本語で

相手（ChatGPTのキャラ設定）

  • あなたは＊＊です。　→　先生　医者　店員　上司
  • ＊＊の専門家として答えてください

文章のテイストを指定する

  • もっと意外性、独創性があるアイデアを書いてください。
  • 五感を使って
  • 挑発的に
  • 比喩を使って
  • わかりやすく
  • 性格（やさしく、ポジティブに）
  • どうやさしくか：具体的に、具体例を使って、
  • ＊＊風の文体で（官僚的な　村上春樹風、蓮實重彦風に、永井荷風風に、戦前のオリンピック中継風になど）
  • 「段階的に」「段階的かつ論理的に」などと付け加えるとより精度が高まるという意見も。
  • ファクト→抽象化→転用 という手順で展開してもらう方法も有効という記事あり。この種の論理パターンを駆使する方法はいろいろありそうです。
  • ～しばりで　→　後述しますが、教材的なことを作る際に状況や場面を設定する時に使えそうです。

👉　「～的」「～風」をどこまで理解できるか？などは面白いかもしれません）。日本的、フランス風、教科書的、SNS的に回答してくれとして、AIにおける平均値の感覚に関する理解、ステレオタイプを探ることもできそうです。おそらくは今後、サービスによって（方針によって）変わってきそうなところです。

文章ではない方法で

  • 表 / テーブル形式で / 一覧表で / 箇条書きで
  • 複数の形式で　→　「箇条書きと、140字以上420字以下の文章と、表形式で」

【検証】 日本語の助数詞の規則を表にして教えてください。　→　aitest_hyoo1.png

その他一般的なワード

  • 子供、初心者、素人、専門家
  • よくある例、AとBを比較しながら、重要な点を強調しながら
  • 箇条書きで、3段落で、表形式で、3ステップで、丁寧な日本語で、簡単な日本語で、専門用語は使わずに
  • ＊という語を入れて
  • 具体例、解決策、理由、根拠、ソース、統計データとともに、リスクとともに提案

3　回答について追加質問をする

検索でキーワードを追加して絞り込むのとほぼ同じです。

  • なぜそうなるの
  • 具体例を教えて
  • さらにいい方法を教えて
  • その回答の根拠になる資料を教えて

4　分析してもらう

以下の文章を

  • 品詞ごとに分けて表でまとめてください。
  • 要約して
  • 校正してください。
  • 誤字、脱字、タイプミスを指摘してください。
  • ブレインストーミングしながらアイデアを＊出して
  • proofread this　添削せよ
  • enhance clarity 明確にせよ

5　リライト

以下の文章を

  • やさしい日本語で　JLTPのN2レベルでリライトしてください。
  • 以下の文章を＊＊字以内で要約してください。
  • である調　ですます調で
  • 上司へ報告する文章で
  • スラングを普通の文にして

→　読み手のキャラ設定と同じ。 

**■ プロンプト例**
\\ \\ 
あなたは、■■の専門家です。
以下の制約条件と入力文をもとに、【出力内容】を出力してください。
\\ 
# 制約条件：\\ 
・JLTPのN2の学習者が理解できる日本語で書く\\ 
\\ 
# 入力文：\\ 
【期待する出力結果や大まかな指示】\\

スラングを普通の文にするのは以下で紹介されています。要するに翻訳してでいけるということです。 can you try to translate this comment i read on youtube into normal english? “”

英語だと結構機能します。

My current main use case for ChatGPT : r/ChatGPT https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/14mw2jc/my_current_main_use_case_for_chatgpt/

日本語だと比較的ネットにデータが多そうな少々古めのネットスラングもイマイチでした。

次の文はスラングが多いです。普通の文章に翻訳してください。「DQNに追いやられて中二病発症してた。」

「DQNに追いやられて中二病発症してた。」を普通の文章に翻訳すると以下のようになります。「DQNに追い詰められて、中学生のような妄想的な行動をとり始めました。」


6　要約とその応用

要約は今のところ、他の技術に較べて得意分野といってもよさそうです。＊＊＊文字で、章ごとに、箇条書きで、もっと簡単に、など、プロンプトの工夫で、かなり高度な要約を作ってくれます。無料版と有料版では文字数が違うので有料版は有利です。論文要約などこの機能を使った派生的なビジネスも出てきています。

単純な要約ではなく、箇条書きや文体指定、また以下のようなものも面白いと思います。

  • 日本語の助詞の特徴を覚えるための川柳を・和歌をいくつか作って下さい。
  • 同じく日本語の学習に役立つ「犬も歩けば棒に当たる」みたいなことわざ風のフレーズも作ってください。
  • 将棋の「桂の高飛び歩の餌食」みたいな警句的なフレーズを考えてみてください。例「『の』の乱用は混乱の元」など。
■ **プロンプト例**

#命令書
あなたは編集者です。以下の条件に従って入力する文章を要約してください。

#制約条件

・文章の意味を変更しない。
・余計な例えを追加しない。
・重要な語を取りこぼさない
・入力する文章を句読点を含めて[■■■]文字以内にまとめて出力。
・要約した文章の句読点を含めた文字数を出力。
・文章中の数値は変更しない。

#入力する文章
[要約する文章を入力]

#出力形式
要約した文章:
出力した文章の句読点を含めた文字数:

【記事】ChatGPTでPDFの内容を聞く方法 4 選：どれがいいの？ - Qiita https://qiita.com/hiroki_okuhata_int/items/96e45113b9e3e3234034

7　論拠の資料、論文、関連の資料を提示してもらう

トピックについて関連する資料や論文を示させる。説明の根拠となる論文や資料を示させる。はすでに可能と書きましたが、テーマにそって関連の資料をあげてもらうことも可能なようです。

→このエビデンスを示す機能は、3.5の段階では「的外れ」「リンクURLがテキトー」と悪評が多いですが、深刻なのが「架空の論文をでっち上げる」ということが起きることです。これはバージョンが上がっても要注意で、勝手に生成したもっともらしい（おそらくもっともらしい嘘はAIのせいでネット上で爆笑な増えるのでネットをリソースにする限り避けられないことですが）論文もどきを参照するみたいな、更に巧妙になる可能性があります。

→　「は」と「が」の違いについて勉強する時、読んでおくべき本や論文を教えて下さい。 →　連濁、自動詞と他動詞、複合語

8　文章の校正は可能か？

これは、初級レベルの校正で、確実ではない以上、あまり意味がないと思います。上級レベルの日本語学習者が実際に重要な文書をなどを書く場合に下書きしてもらうとか、自分が書いたものを校正してもらうという使い方は可能ですが、それはもう教師がアレコレ言わずともやるはずです。後は、日本語学習において、独習や授業の課題などで、中上級で長文の添削に使えるか？ということで考えるくらいでしょうか。

ネットを検索するといろんなプロンプト例が出てきます。最もシンプルなものは

次の文章を校正してください。

ですが、単に修正した文章を出してもらうより、プロンプトを工夫して何度かに分けて校正し、その校正結果を報告してもらう、で校正した文章を別途出力してもらうほうがよさそうです。漢字を開くのは箇条書きで追加可能です。このように変換ルールも追加はできそうです。 

文章:[校正する文章を入力]

上記の文章に対して下記の操作1を行い、出力してください。
操作1:[
修正1:誤字脱字、タイプミス、英語のスペルミスをすべて指摘。
修正2:言葉の表記、数字の表記の不統一をすべて指摘。
修正3:文脈に合わない単語が使われている場合は誤りを全て指摘してください。
修正4:主語と述語の組み合わせが間違っている場合は全て指摘してください。
修正5:句読点の打ち方に不自然な点がある場合は全て指摘してください
修正6:全て「です、ます」調に統一してください。
修正7:時制がおかしくなっているところも全て指摘してください。
修正8:以下のルールに従って、漢字をひらがなに修正してください。
・様々 → さまざま
・是非 → ぜひ
・沢山 → たくさん
]

操作1を行う際には下記の条件を遵守して操作を行ってください。
条件:[
・文章の順番に変更を加えない
・文章を省略しない。
・元の文章に無かった要素を追加しない。
]

操作2:[
操作1を行った後に指摘事項を全て修正した正しい文章を出力してください。
]

9　設問作り

一番ニーズが多そうです。設問はザックリ作れでもやりますが、日本語の難易度を織り込んだものを作るのはまだ難しいので、結局、細かく指定するか、一旦作ってから追加的に修正するしかありません。

基本的な問題のフォーマットを指定して作れというのは以下のような典型があります。ざっくりなので生成される設問の精度は低いです。まったく違う説明になったりしますが、それらしいものは作ります。 

#命令文
これから#出題条件 に沿って設問を作り、に#出力形式 に従って出力してください。

#出題条件
・出題分野: {日本語の助詞の選択}
・難易度: {JLTPのN2レベル}
・問題数: {3問}

#出力形式
・問題1:
[問題文]
[回答]
[解説]
・問題2:
[問題文]
[回答]
[解説]
・問題3:
[問題文]
[回答]
[解説]

10　英語で指示

「英語のほうが精度が高い」のではなく、基本的なリソースが違うだけで、時に多言語で探して生成するようですが、以下はまとまっているので引用。学習者だと母語で使うでしょうから外国語だとどんな結果かは、検証する必要がありそうです。質問文をDeepLで訳してから「日本語で教えて」と生成してもらうなど。

  • Compare：比較しろ
  • Classify：分類しろ
  • Simulate：シミュレーションしろ
  • Act as：～として回答しろ
  • Summarize：要約しろ
  • Propose：案をあげてくれ

「どういう風に回答してほしいか」は、文の最後に上で書いたワードをDeepLで訳したものを付け足すか、再質問でワードだけで質問すればいいと思います。

  • 子供、初心者、素人、専門家
  • よくある例、AとBを比較しながら、重要な点を強調しながら
  • 箇条書きで、3段落で、表形式で、3ステップで、丁寧な日本語で、簡単な日本語で、専門用語は使わずに
  • ＊という語を入れて
  • 具体例、解決策、理由、根拠、ソース、統計データとともに、リスクとともに提案、

他にも検索すれば英語のプロンプト関連、英語学習関聯など多数のものがヒットする。ただし、繰り返すがプロンプトは同じ動作を保証しないし、方法を覚えたからといって、その活用が今後保証される可能性は低いと思います。

英語教育の哲学的探究3: 「ChatGPT英会話・中級者用」のプロンプトです。コピペして自由に使ってください。 https://yanase-yosuke.blogspot.com/2023/04/chatgpt_10.html

11 ～として答えて

「あなたは～です」とか「～として答えて」と書くと回答のクオリティが上がるという話しがあります。

プロンプトといえば、これが出てきますが、どうも眉唾なので11番目に置きました。日本語教育の世界では、「日本語教育の研究者」があり「日本語教育で博士号を取得した人」がいて、「日本語教育関連の修士号を持っている人」は数が多そうです。また、「国際交流基金の日本語専門家」があるでしょうか。普通の日本語専門家ではなく「日本語上級専門家」だと回答のクオリティは上がるんでしょうか？「日本語学校の専任講師」もあります。肩書き的なモノ以外では「ベテラン日本語教師」も有力候補です。

しかし、同じ質問をしても違う答えが返ってくるのがデフォルトなので、明らかに質が上がっていないものは誤差の範囲とするしかなさそうです。これらをふまえて検証してみます。ざっくりとした質問を、あまり工夫せずに尋ねてみます。

質問1　　まったくの日本語初心者に対し、300時間の教室授業の学習時間があるとします。母語はベトナム語です。この300時間の授業をどう設計しますか？　50時間刻みで作って表にしてください。

  1. 日本語教育の研究者　aitest_toshite01.png
  2. 日本語教育で博士号を取得した人 aitest_toshite02.png
  3. 日本語教育関連の修士号を持っている人 aitest_toshite03.png
  4. 国際交流基金の日本語専門家 aitest_toshite04.png
  5. 国際交流基金の日本語上級専門家 aitest_toshite05_1.png aitest_toshite05_2.png
  6. 日本語学校の専任講師 aitest_toshite06.png
  7. ベテラン日本語教師aitest_toshite07.png

質問1では、なぜか日本語上級専門家だけ項目が多いですが、それも含め、誤差の範囲とししか言いようがないカンジです。

質問2　日本語学習者に日本語の時制を教える際に注意すべきこと、効果的な提示方法を教えてください。

  1. 日本語教育の研究者 aitest_toshite08.png
  2. 日本語教育で博士号を取得した人 aitest_toshite09.png
  3. 日本語教育関連の修士号を持っている人 aitest_toshite10.png
  4. 国際交流基金の日本語専門家 aitest_toshite11.png
  5. 国際交流基金の日本語上級専門家 aitest_toshite12.png
  6. 日本語学校の専任講師 aitest_toshite13.png
  7. ベテラン日本語教師 aitest_toshite14.png

やはり違いは無く、かなりテキトーな回答をするだけでした。

こういう多分ダメそうなことも、いちおう検証なのでやってみました。

【記事】 ChatGPT の長いプロンプトに意味があるのか気になったときに試す評価方法｜piqcy https://note.com/piqcy/n/nd25bc0ad80e5

その他のTips

【記事】ChatGPTに渡す文章の適切な区切り線について検証した記事｜Clirea https://note.com/clirea/n/n1b49d100d14d

【記事】　ChatGPTにより人間らしい文章を出力させるプロンプト　https://twitter.com/SuguruKun_ai/status/1783397981955527005

「以下のトピックについて、句構造文法 (Phrase Structure Grammar)の枠組みを用いて、理解しやすい文章を作成してください: 」

＊依存文法 (Dependency Grammar):

ChatGPT Gemini Claude3

大手はテキストだけでなく、画像も動画も音声もやる方向で開発しています。2024年の時点では、この3つが有力です。画像、音声、動画はそれぞれに特化したところが強く90点ぐらいだとして、この大手でも70点ぐらいはやれます。

その他のサービスについてはAI研究 3 情報で整理しています。

ChatGPT

利用規約

「信用、教育、雇用、住宅、保険、法律、医療、その他の重要な決定など、個人に法的又は重大な影響を与える可能性のある目的において、その個人に関連するアウトプットを使用してはなりません。」

上は規約というより免責的なものだが、これがあることによって教育利用でChatGPTに責任は問えないということになっていることに注意。

利用規約 | OpenAI https://openai.com/ja-JP/policies/terms-of-use/

ChatGPTのおおまかなしくみ

ChatGPTの無料版はGoogleアカウントなどで取得可能だが、本人確認のため、電話番号を登録し、SMS認証をする必要がある。これだけ普及すれば悪さはできないと思われるが、後述する他の派生サービスやクローンなどへの登録は今は避けたほうがいいと思います。

□ ChatGPT https://chat.openai.com/

もう死ぬほど解説ページはあります。以下は評価の高いページ

【記事】ChatGPT使い方総まとめ - Qiita https://qiita.com/sakasegawa/items/82069c97a1ee011c2d1e

【記事】ChatGPTによるプログラム生成の可能性と限界（前編） - Qiita https://qiita.com/autotaker1984/items/5b5ac8c01d11fbbbc4a7

【記事】中高生のためのChatGPT - 西尾泰和のScrapbox https://scrapbox.io/nishio/%E4%B8%AD%E9%AB%98%E7%94%9F%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AEChatGPT

東京大学の吉田累氏による講義は多くの日本語教育関係者がみたと思われるので、日本語教育関係者の理解のベースになっているかもしれないという点で重要かもしれませんが、4時間と長いですし、特に目新しいこともないので…。

【記事】イベント「教員向け ChatGPT 講座 ～基礎から応用まで～」 5/13 開催報告と振り返り│Lui Yoshida Lab https://edulab.t.u-tokyo.ac.jp/2023-05-13-report-event-chatgpt-course/


  • AIに質問し、さらにその回答をふまえて質問すれば、ふまえて答えてくれる。
  • この「ふまえる」という機能は、つまり、質問にどう回答してほしいかを、質問のやり方次第でかなり整理されるということで、それをあらかじめ整理して質問することもできる。整理したものをプロンプトと呼ぶ（ざっくりした説明ですが）。
  • 「プロンプト」で検索すればたくさんそのノウハウが出てきます。
  • ただし、このプロンプトは、基本的な枠組みは他のサービスでも基本は共通で、今後も使える可能性は高いが、ずっと同じ機能が維持される保証はない。
  • プロンプト的な仕組みは、他のAIでも本当に同じかはわからない（多分HTML以上に違うものとして各社勝手に拡張する可能性が高そう）ので、まだきっちり勉強するという段階ではなさそう。
  • 語学学習などで実際に教師や学習者が使うようなプロダクトになった段階では、AIの動作そのものも業者によってカスタマイズされ、ユーザーはボタンやスライダーで指定する的なものになり、カスタマイズはあまりできなくなる可能性は高い。つまりプロンプトが使えなくても問題はない。HTMLを知らなくてもウェブページが作れるのと同じようなことになると思います。
  • デフォルトでは入力した情報はデータとして再活用されるが、拒否する方法はいくつかある。ただし、どんな設定でも30日間は保存され監視対象となる。つまり覗かれる状態にはなるので、学生や顧客などの他者の個人情報はアップできない。

ガイドと入門的なサイト

その他ChatGPTの開発元のOpenai自身の説明などがあります。英語が多いですが日本語訳あり。

Prompt Engineering Guide | Prompt Engineering Guide https://www.promptingguide.ai/

日本語訳はこちら https://www.promptingguide.ai/jp

以下は有志による入門サイト。動画もあり親切丁寧で詳しい

Learn Prompting | Learn Prompting(日本語あり) https://learnprompting.org/ja/

ChatGPT3と4

月20ドルの有料サブスクリプションサービス「ChatGPT Plus」のユーザーは最新バージョンである「4」を使うことができる。

が、無料でChatGPT4を使う方法も結構あります。ほぼフリーで使えるのはBingくらいで、その他は制限があったり、アカウント作ったりがあるので、お試し程度で大丈夫だと思います。ただしBingの検索クオリティはかなり低く、普通に検索すると疑似科学だらけになってしまうことに注意です。

MSによる説明

【記事】 BingのAIチャットを試してみた。GPT-4と呼ばれているPrometheusの出来栄えは!? - PC Watch https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/nishikawa/1477714.html

【記事】月額2400円のGPT-4を無料で使う方法【BingAI】 | prtn-blog https://prtn-life.com/blog/chatgpt-gpt4-bing

【記事】ChatGPTとBingの違いは？実際の回答を比較して解説 | アンドエンジニア https://and-engineer.com/articles/ZGXjpBEAAGqmC_fC

【記事】明らかになったGPT-4の秘密 | AI専門ニュースメディア AINOW https://ainow.ai/2023/08/08/274257/?s=09


その他の方法

ChatGPT4 24年5月アップデート

多くの報道があるので省略。性能アップはいろんな人が行っているので、これも省略。

仕様上の大きな変化は、無料ユーザーにGPTsの利用が可能になったこと（作成は有料ユーザーのみ）と画像解析など他社ができることは基本対応。画像生成や音声会話などサーバーの負担が大きいものは有料のまま、というところです。

そろそろ、何か専門がないとしっかりしたツボを押さえた検証（ここができるようになった的な）は難しいという状況になってきたと感じます。以前のバージョンからの進化についても疑問な検証が増えていて、前から多かった「AIじゃなくても出来てたこと」との混同も多いです。日本語方面だと、古典、方言、音声、自然言語処理の研究者など、専門分野がありかつAIの特性をなんとなくでも理解しながら検証できる人などに限られる。日本語教育には残念ながらいないという印象。多分、日本語教育の検証は定点観測的なものも、都度の検証もかなり時間がかかると思います。じゃあ、どう活用していくかも、難しい。このアップデートの時点でもGPTｓで何か作ってみるかぐらいです。APIでやるのは時間とお金の投資と規模が必要ですから。。。

価格改定　APIはディスカウントの流れ

Pricing | OpenAI https://openai.com/api/pricing/

「GPT-4o」で進化したChatGPTを、今後も有料版で使い続けるべき理由 | WIRED.jp https://wired.jp/article/with-gpt-4o-is-chatgpt-plus-still-worth-it/

「GPT-4o」発表　頭一つ抜けた性能をChatGPT無料版にも展開　音声と視覚を備えて“自然な対話”可能に【追記済】 - ITmedia AI＋ https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2405/14/news081.html

API

ある技術をネット上で使うための仕組み。API登録をして使う。WordPressなどを使うにはWordPressのAPIが必要になったりするので、ネット上でドメインを持ってサイトを運用している人は、活用することが多い。ウェブ上の文書にふりがなをふるのも、これで実現している。ふりがなは無料だがChatGPTのように、利用ごとに課金する従量制みたいなタイプもある。

様々なサービスの提供側が、ChatGPTの機能を利用するために利用する。ChatGPTのAPIについては、そのうち、もうちょっと整理して書きます。

【記事】今さら聞けないIT用語 やたらと耳にするけど「API」って何？ | データで越境者に寄り添うメディア データのじかん https://data.wingarc.com/what-is-api-16084?gad=1&gclid=CjwKCAjw8ZKmBhArEiwAspcJ7taqzqSj-riYMoZVcT_jZ-6fyEAD1_hLhNaFmsQNlOrrTfaSu3hInxoCh7EQAvD_BwE

APIアカウントでいろんなコンテンツ展開もできますが、その他でも、例えば以下のHuggingGPTなどは、ChatGPTのAPIアカウントを使って利用できる有力サービスです。

【記事】「AI多すぎ、何使えばいいか分からない……」を解決するAI「HuggingGPT」　文章入力だけで、適切な機械学習モデルを自動選択：Innovative Tech（1/2 ページ） - ITmedia NEWS https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2304/07/news062.html

ChatGPTのAPIの料金

23年7月30日現在

Pricing https://openai.com/pricing

最新のもの（GPT4。有料ユーザーが使っているタイプ）の一番高性能のもの（速いやつ）で、アウトプット（回答の文章）　$0.12 / 1K tokens　古いバージョン（GPT3.5。一般ユーザーが無料で使っているタイプ）で　$0.002 / 1K tokens　トークンは日本語の文字だと「だいたい」1文字なので、1Ktokenは、1000文字くらい。1回の回答で（1ドル150円で計算すると）高くて、0.12ドル＝18円。安くて0.3円。

👉　1トークンは日本語で何文字かはいろいろ考え方があるようです。ひらがな1文字も感じ1文字もだいたい1トークンなら、1＝1.5文字くらいと計算する人もいます。ただ、今のところ1文字＝1トークンなのかどうかはハッキリしないので、とりあえず、1文字1トークンとして考えてみます。

プラグイン

GPTsに統合されるようです。

OpenAI、ChatGPTのプラグイン機能終了を発表：代替案としてGPTsの利用を提示 – trends https://trends.codecamp.jp/blogs/media/chatgpt-plugin-winding-down

ユーザー側が拡張するための方法。ChatGPTの有料サービスの拡張機能。設定からインストールできる。民間サービスのAI案内検索みたいなものが多いが、Link先を要約するみたいな（Link Reader）ChatGPRT自体の機能強化、拡張もある。

ChatGPTプラグイン の概要｜npaka｜note https://note.com/npaka/n/n6cf0c6a5f70a

【記事】概要を書いた記事　ｂhttps://dev.classmethod.jp/articles/chatgpt-plugins-beta/?s=0

【記事】ChatGPT Pluginって何ができるの？ - Qiita https://qiita.com/sakasegawa/items/5a5bb4beca0a435d8535?s=09

デベロッパー向けのレッスン

ChatGPT Prompt Engineering for Developers - DeepLearning.AI https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/

マイクロソフトによるものは以下に Prompt engineering techniques with Azure OpenAI - Azure OpenAI Service | Microsoft Learn https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/openai/concepts/advanced-prompt-engineering?pivots=programming-language-chat-completions#specifying-the-output-structure

Code Interpreter

ChatGPT上でPythonのコードを実行できる仕組み。23年7月に出たプラグイン拡張。かなり便利と話題になった。ただし、この機能は

  • 大規模データを所有していて
  • データのライセンスが自由（著作権、個人情報保護などの点で第三者サービスにアップしても問題無い）で
  • 大規模データを扱う基本を知っていて
  • そのデータを使って何かする必要がある人

にとって有用だが、ほとんどの日本語教育関係者には無関係と思われる。

【記事】ChatGPT公式プラグイン「Code interpreter」を活用するためのTips - Qiita https://qiita.com/ot12/items/39ff4264e0f13209ba62

【記事】ChatGPTのCode Interpreterとは何なのか？何ができて何がスゴいのか？｜梶谷健人 / Kent Kajitani https://note.com/kajiken0630/n/ndd8307e12039

【記事】「ChatGPT」の新機能「Code Interpreter」にExcelの面倒な計算を処理してもらった - 残業を減らす！Officeテクニック - 窓の杜 https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/offitech/1519942.html?s=09

Open Interpreter

【記事】Open Interpreterで開かれた未来像 RPAツールをAIで作る – WirelessWire News https://wirelesswire.jp/2023/09/85287/?s=09

Custom Instructions （カスタム指示）

https://openai.com/blog/custom-instructions-for-chatgpt

自分のアカウントでChatGPTに個別に躾けをしておくことができる、みたいな設定の機能。設定した後は、この「躾け」を有効にするか無効にするかの選択ができる。23年7月に有料版のベータとして開始。23年夏に無料版でも可能になった。場合によっては、アカウントごとに個人データを登録し、それに応じて回答される、ということになった。億単位の個人情報が集まることになるが、どういう管理がされるのかは不明なので、基本個人情報は書かないようにしつつ、活用を探っていくしかない模様。

基本的には

  • 回答を常にマークダウンでとか、HTML出力形式で、というような使い方も考えられる。
  • 学習用としては、「こういう教師として」回答せよ、というやり方の他、自分のレベルを記憶してもらうというやり方が考えられる。
  • 日常使い用として「自分にとって不要な説明」を省略させるという使い方が有効という話しも。

【記事】ChatGPTの新しい機能「Custom instructions」を最速で試してみた！ - Qiita https://qiita.com/hedgehog051/items/9a446c77fc91d266cc51

【記事】新たに搭載されたChatGPTを自分のAIアシスタントにするCustom Instructions機能とその使い方 : EARLの医学ノート https://drmagician.exblog.jp/30396150/?s=09

【記事】ChatGPTの新機能カスタム指示の面白い使い方①基本編｜IT navi https://note.com/it_navi/n/nca4643390969

GitHub Copilot

GitHub Copilotは、、OpenAIとGitHubの共同プロジェクトで出来たAIによるコーディングの仕組み。

【記事】GitHub Copilot の概要 - GitHub Docs https://docs.github.com/ja/copilot/getting-started-with-github-copilot

【記事】ChatGPTとCopilotに要件だけ伝えて自動コーディングしてもらう(AIペアプロ) - Qiita https://qiita.com/tak001/items/951cee065d7c20e17a0e

Enterprise

価格は非公表。

GPT-4を2倍高速かつ無制限に使える「ChatGPT Enterprise」発表 - GIGAZINE https://gigazine.net/news/20230829-chatgpt-enterprise-gpt-4/?s=09

教師向けガイダンス

Teaching with AI https://openai.com/blog/teaching-with-ai

GPTs

23年11月6日に追加機能が発表された。いろんなパッケージなどサービスが多様化していく模様。

GPTsについては、同じ有料アカ同士なら公開できるが、以下のような注意点が。

https://twitter.com/FABYMETAL4/status/1723137354670723192

俺のChatGPTこと「GPTs」で最高の英語教師を作り込んだ。題して「冴子先生強化計画」 (1/3) https://ascii.jp/elem/000/004/172/4172275/?s=09

オススメの使い方 ～アイデアブレストメモとして使う～

AI生成は、なにか仕事で上手い活用をしないといけないみたいな空気がありますが、「無料の、クラウド上にログが残るツール」なので、楽しく使えばいいと思います。オススメはアイデアブレストメモとして使う、です。ブレストとはブレインストーミングのことで、頭の体操的にアイデアを出したり、ひとつのアイデアを展開してみたりすることです。

  1. 出先などで思いついたことをChatGPTにメモがわりに書く。
  2. 書く際にChatGPTにアイデアを展開してもらう。

だけです。例えば、ドラッグストアで「虫さされに＊＊」というPOPを見て、「こういう名詞＋受身の名詞句はあんまり無いかもなあ～」と思ったら、スマホのChatGPTアプリを立ち上げて「『虫さされ』みたいな、名詞と動詞の受身形の一部で名詞のように使われる語は、他にありますか？」と聞いてみます。下の例のように、実はあんまり意図通りに展開してくれませんが、メモなので、このままでもOK、というわけです。意図通りじゃなくても、悪くないセンなので、また別のアイデアに繋がるかもしれません。一緒にブレストしてくれて、メモとして記録してくれるアプリみたいなものとして使うわけです。

出先で暇だったら、重ねて質問をして、意図に近いものを引き出してみるでもいいですし、そのままにして、帰宅してから続きをやってもいいです。クラウドなので、スマホ、タブレット、パソコンなどからメモにアクセスできます。

左のメニューにはおおまかな日付とともに過去のログ（記録）が残りますから、昔のメモも見ることができますし、設定からエクスポートして保存もできます。この勝手に展開もしてくれるアイデアメモアプリとしてもかなり優秀です。

アイデアメモ、ChatGPTとGeminiで違うので、トピックによって使い分けたりします。

https://chat.openai.com/share/c0d3b874-c7d0-4df4-96d2-8fdcfa288afc

https://g.co/bard/share/77e72d38a263

Gemini(Google)

Gemini https://Gemini.google.com/

Googleにログインした状態で上にアクセスすれば使えます。

  • ChatGPTに似ている。左の過去ログ右にチャット画面
  • 回答の右上のサウンドアイコンで読み上げ
  • シェアは回答の下にシェアボタン。単独の回答とチャット全体を選択。
  • 23年7月に画像をアップしての解析にも対応。英語版のみだがすぐに日本語版の対応するはず。
  • 画像は表や写真なども解析してテキストで説明する。動画の解析もすぐにできるようになるはず（GoogleにはYoutubeで培った動画解析技術がある）

2023年夏の時点では、Geminiならではという強みは無く、画像解析ができることくらい。ただ、Googleアカウントで使えることと、無料で提供されること。Googleの各ツールとの連携が期待できるので、やはりフォローしていく価値はあると思います。

【検証】 ChatGPT(3.5)との違い

  1. 動詞の種類と違い　→　bard1_1.png | bard1_2.png
  2. する動詞の区別　→ bard2_1.png | bard2_2.png
  3. 連濁　→ bard3_1.png | bard3_2.png
  4. 鼻濁音　→　aitest_bidakuon1.pngaitest_bidakuon2.pngaitest_bidakuon3.png

□ Google Research https://research.google/

基本的なことは他のAIと同じだが、検索活用とGoogle Driveとの連携は特徴のひとつ。

これらの特性を生かしたプロンプト、例えば

  • URLを入れて、「このページを要約してくれ」というようなこと
  • テーマについての最新の情報の収集
  • ニュースに関連した深掘り
  • 場所や商品についての情報収集
  • 旅行ガイド
  • 市場調査

などは優位性があると言われている。

Google GeminiでOCR文字認識してみた【画像認識】 - Qiita https://qiita.com/7mpy/items/d294371e0ea1fc909ea6

Colaboratory

Colaboratory へようこそ - Colaboratory https://colab.research.google.com/?hl=ja

notebook

notebooklm.google/?location=us-only https://notebooklm.google/?location=us-only

Google、ノートブック向けAI「NotebookLM」を発表 ～知的作業を助けるバーチャル秘書 - 窓の杜 https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/1516832.html

24年6月　日本語でも使えるようになった。

NotebookLM | Note Taking & Research Assistant Powered by AI https://notebooklm.google/

画像や凝ったレイアウトがあるとPDFはうまく読み込めない模様。テキスト主体だと大丈夫。

以下は少し試してみた例

Claude

元OpenAIの人によるGoogleとAmazon出資の会社。

Home \ Anthropic https://www.anthropic.com/

OpenAIから分かれた米企業。アマゾンとの関係が強く、アレクサに実装される可能性が高そうです。

23年10月公開 Claude https://claude.ai/login

プロンプトのライブラリ - Anthropic https://docs.anthropic.com/ja/prompt-library/library

【検証】

aitest_claude01.pngaitest_claude02.pngaitest_claude03.pngaitest_claude04.png

Claude 3

Introducing the next generation of Claude \ Anthropic https://www.anthropic.com/news/claude-3-family

24年3月リリース。ChatGPTを超えたという話は多いがこれは本当に超えたという声が多い。特に日本語生成のクオリティは高い。

  • Opus：100万入力トークン当たり15ドル、100万出力トークン当たり75ドル
  • Sonnet：100万入力トークン当たり3ドル、100万出力トークン当たり15ドル
  • Haiku：100万入力トークン当たり0.25ドル、100万出力トークン当たり1.25ドル

Anthropic、「Claude 3」の最小で手頃価格の「Haiku」リリース　AWSなどで利用可能に - ITmedia NEWS https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2403/14/news113.html

【検証】

中国語を母語とする日本語学習者とベトナム語を母語とする日本語学習者が日本語を学習する際には、母語の影響により、それぞれ異なる誤用例が見られる傾向があります。

【中国語を母語とする日本語学習者の典型的な誤用例】

プロンプトライブラリ https://docs.anthropic.com/claude/page/prompts

噂のAI「Claude 3」はどう読むの？　「Opus」「Sonnet」の読みと由来は？　本人に聞いてみた - ITmedia NEWS https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2403/14/news166.html

以下は試験版のいろいろ

Poe - 高速AIチャット https://poe.com/login

□ Claude 2 PDF・長文解析

□ Anthropic | Introducing Claude https://www.anthropic.com/index/introducing-claude?s=09

ChatGPT・Gemini・Claudeの比較

日本語教育の知識

20240315

中国語を母語とする日本語学習者とベトナム語を母語とする日本語学習者の違いを誤用例と共に教えてください。

その他

エモーションホイール

エモーションホイール（感情の車輪という有名なイラスト）の日本語版を作ってみて下さい。

Geminiは英語だと画像生成もするので、画像を作ってみてもらいました。

Generate an image of the Japanese version of the Emotion Wheel.

+定点観測

2023年のChatGPT3.5 の回答から1年後の検証

「理想的な朝のルーティンはどんなものですか。日本語のレベルがCEFRのA2くらいの学習者の日本語で、このレベルの典型的な間違えを入れながら答えてください。」

いろんな人の説明

23年4月の時点では、一般的に、大規模言語モデル（LLM：Large Language Models）略してLLMと呼ぶことが定着しつつあります。ChatGPTがその象徴として使われたり、AIと呼ばれたりです。ただし、LLMは、「大規模な言語データを利用して何かをする」という、従来の自然言語処理も含む言葉で、今回のChatGPTを初めとするAIによるものは、そのうちの試みのひとつの方向性による応用例に過ぎない、とういことである模様（無理にわからないまま説明してます）これを表現する呼び方は、ハッキリしていない。

AI説明ブームというようなことが起きており、無数にあります。教育関係者向けと公開された長尺の動画もありますが、4時間超で密度が濃いとは言えないので、概要を掴むだけならブログの記事や短めの動画でよいのでは。

【注意】

大学関係者が語る「AIの活用」は、高等教育がベース。語学で言うと中上級。初級から中級くらいまでが重要な語学でどう活用できるかは、また、別の話。


説明の記事

専門家が（大学の全学生にわかるくらいのかんじで）しっかり説明したものでは以下がありました。

【記事】ChatGPTのコア技術「GPT」をざっくり理解する - Qiita https://qiita.com/ksonoda/items/b767cbd283e379303178?s=09

【記事】【一撃でわかる】大規模言語モデル(LLM)入門！基礎からわかりやすく徹底解説。 - すえつぐのNLP&LLM https://nlpillustration.tech/?p=5201

【記事】ChatGPT - Azure OpenAI 大全 - Speaker Deck https://speakerdeck.com/hirosatogamo/chatgpt-azure-openai-da-quan

【記事】GPT-4はどのようにして「不適切な回答」を回避するように学習されているのか - Qiita https://qiita.com/ikeda_yasuhiro/items/3c633ddf0f3119051fe0?s=09

【記事】ChatGPT の仕組みを理解する（前編） - ABEJA Tech Blog https://tech-blog.abeja.asia/entry/chat-gpt-first-half-202307

【記事】大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）とは？：AI・機械学習の用語辞典 - ＠IT https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2303/13/news013.html

【記事】 » 人工知能研究の新潮流2　～基盤モデル・生成AIのインパクト～｜戦略提案・報告書｜研究開発戦略センター（CRDS） https://www.jst.go.jp/crds/report/CRDS-FY2023-RR-02.html?fbclid=IwAR0KQ7bg5BRLIblzI154AHYheNrF1SPPzm-xn4z1PuQBUPK2Kia2qT4PMxU

【記事】自然言語の研究者でも、生成系AIの中でなにが起こっているのかがわからない (1/3) https://ascii.jp/elem/000/004/150/4150638/

【記事】Google対マイクロソフト 「Bing」と「SGE」に見る検索の生成AI導入【西田宗千佳のイマトミライ】-Impress Watch https://www.watch.impress.co.jp/docs/series/nishida/1530192.html

業務で使う際のアレコレです。

【記事】ChatGPT/LLM・AIについて資料をまとめた (講演90分Ver) | IIJ Engineers Blog https://eng-blog.iij.ad.jp/archives/20534

LLMの現在 https://speakerdeck.com/pfn/llmnoxian-zai

PDF版　https://drive.google.com/file/d/1Uz_nJvnWd_h_WL5kKU1i5T-Gkc-TqIX4/view?usp=drive_link

動画による説明

教育への活用なら以下の動画でよいのでは。国立情報学研究所はデジタル方面では、たいていの場合、最も早く高品質な動画が出ます

【動画】「学びを変えるラーニングアナリティクス：AIとデータがもたらす教育変革」緒方 広明　京都大学学術情報メディアセンター 教授 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=IqlE0AO2eLM

【動画】「ChatGPTと教育における信頼性」松林 優一郎　東北大学教育学研究科 准教授 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=ImzY8fgV4EE

【動画】【ChatGPTにできることを正しく理解する①】ChatGPTの技術概説 前編 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=KvD38CyyS2E

やや専門的で長めですが

【動画】『ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷』日本マイクロソフト株式会社　蒲生 弘郷氏（2023年4月21日） - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=l9fpxtz22JU

スライドと原稿は以下にあります。 『ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷』webセミナー https://logmi.jp/tech/articles/328982

ChatGPTなど生成AIのガイドラインとサービス規約を超要約、何がOKで何がNGか確認する【イニシャルB】 - INTERNET Watch https://internet.watch.impress.co.jp/docs/column/shimizu/1498541.html

【動画】　公開シンポジウム「生成AIの課題と今後」 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=uw8_DEm3exg

【動画】 Weights & Biases Japan - YouTube https://www.youtube.com/@WeightsBiasesJapan

教育・語学学習への応用など

教育関連への応用などは（上の長尺動画の）東大の吉田塁氏のまとめがあります。

ChatGPT・AI の教育関連情報まとめ│Lui Yoshida Lab https://edulab.t.u-tokyo.ac.jp/chatgpt-ai-resources/

教員の方が ChatGPT について最低限知っておきたいこと -2023年11月版- - Speaker Deck https://speakerdeck.com/dahatake/jiao-yuan-nofang-ga-chatgpt-nituitezui-di-xian-zhi-tuteokitaikoto-2023nian-11yue-ban

その他

How to Use ChatGPT for Language Learning https://stackdiary.com/chatgpt/language-learning/

60+ Best ChatGPT Prompts for Language Learning [UPDATED] https://www.learnprompt.org/chatgpt-prompts-for-language-learning/

深層学習時代の文字認識とその周辺 / OCR and related technologies in the Deep Learning era - Speaker Deck https://speakerdeck.com/sansandsoc/ocr-and-related-technologies-in-the-deep-learning-era

教育関連のプロンプト

プロンプト　教育　で出てくるものだけで、お腹いっぱいというところです。（本などを買う必要は無いです。本もググってまとめただけ的なものがほとんどだと思います）

英語ですが、東大の吉田氏のまとめにもある以下のサイトがあります。

教育場面で活用できるプロンプト集 ChatGPT Prompts for Teachers: Unlocking the Potential of AI in Education（英語）: https://www.learnprompt.org/chat-gpt-prompts-for-teachers/

小論文課題、授業設計、身近な事例作成、クイズ作成などで利用できるプロンプトが紹介されています A Teacher’s Prompt Guide to ChatGPT（英語）: https://drive.google.com/file/d/15qAxnUzOwAPwHzoaKBJd8FAgiOZYcIxq/view

オーストラリアのニューサウスウェールズ州教育省（NSW Department of Education）が出しているベストプラクティス https://education.nsw.gov.au/about-us/educational-data/cese/publications/research-reports/what-works-best-2020-update に合わせた形でプロンプトが例示されています

【記事】大学のライティング課題におけるAIの活用について対応方法がまとまっている記事（英語）: https://criticalai.org/2023/01/17/critical-ai-adapting-college-writing-for-the-age-of-large-language-models-such-as-chatgpt-some-next-steps-for-educators/

【記事】英語教師のためのChatGPTプロンプト集作りました。｜Hisaki Nambu｜note https://note.com/hisaki_nambu/n/nab9f83ce17b4

【記事】Using LLM-assisted Annotation for Corpus Linguistics: A Case Study of Local Grammar Analysis https://arxiv.org/abs/2305.08339?s=09

【記事】自然言語処理入門｜kouseinen｜note https://note.com/kouseinen_note/m/mb927626b30a0?s=09




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