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Questions and Answers
プロンプトエンジニアリングの目的は何ですか？
プロンプトエンジニアリングの目的は何ですか？
- 望ましい出力を得るためのプロンプトを設計、最適化、改善すること (correct)
- AIシステムとのインタラクションを複雑にすること
- プロンプトを無作為に生成すること
- プロンプトの内容を無視すること
RSTCCフレームワークの中で、最も重要な要素は何ですか？
RSTCCフレームワークの中で、最も重要な要素は何ですか？
- 制約（Constraint）
- タスク（Task） (correct)
- 役割（Role）
- スキル（Skill）
プロンプトの内容を構造化することで何が得られますか？
プロンプトの内容を構造化することで何が得られますか？
- AIシステムが誤った出力を生成する
- より正確で明確な結果を得ることが可能になる (correct)
- インタラクションが不明瞭になる
- プロンプトが無限に増える
プロンプトの最適化プロセスで重要な要素はどれですか？
プロンプトの最適化プロセスで重要な要素はどれですか？
プロンプトとは何ですか？
プロンプトとは何ですか？
GPT-4の新機能は何ですか？
GPT-4の新機能は何ですか？
ジェネレーティブAIの特徴として最も適しているものはどれですか？
ジェネレーティブAIの特徴として最も適しているものはどれですか？
現在存在しているジェネレーティブAI製品の数について正しい説明はどれですか？
現在存在しているジェネレーティブAI製品の数について正しい説明はどれですか？
GPT-4のリリース日を正しく記載しているのはどれですか？
GPT-4のリリース日を正しく記載しているのはどれですか？
ジェネレーティブAIの主な応用例として正しいものはどれですか？
ジェネレーティブAIの主な応用例として正しいものはどれですか？
音声、画像、テキストを処理するマルチモーダルモデルの特性について正しいものはどれですか？
音声、画像、テキストを処理するマルチモーダルモデルの特性について正しいものはどれですか？
ジェネレーティブAIが新しいシナリオを実現する能力について正しいものはどれですか？
ジェネレーティブAIが新しいシナリオを実現する能力について正しいものはどれですか？
GPT-4が実現した対話の具体例として最も適切なものはどれですか？
GPT-4が実現した対話の具体例として最も適切なものはどれですか？
GPQAテストのランダム回答による予測得点はどれくらいですか？
GPQAテストのランダム回答による予測得点はどれくらいですか？
GPQAテストを真剣に取り組んだ場合の平均得点は何ポイントですか？
GPQAテストを真剣に取り組んだ場合の平均得点は何ポイントですか？
GPT-4oのGPQAテストでの得点は何ポイントですか？
GPT-4oのGPQAテストでの得点は何ポイントですか？
専門分野別の博士号レベルのテストで、GPT-4oが達成した最大得点は何ポイントですか？
専門分野別の博士号レベルのテストで、GPT-4oが達成した最大得点は何ポイントですか？
Claude 3.5のパフォーマンスはどの専門家レベルに匹敵していますか？
Claude 3.5のパフォーマンスはどの専門家レベルに匹敵していますか？
GPT-5についての説明として正しいものはどれですか？
GPT-5についての説明として正しいものはどれですか？
LLMを正しく活用することの例として適切なのはどれですか？
LLMを正しく活用することの例として適切なのはどれですか？
AIリテラシーコースの目的は何ですか？
AIリテラシーコースの目的は何ですか？
GPT-3.5のGPQAテストでの得点は何ポイントですか？
GPT-3.5のGPQAテストでの得点は何ポイントですか？
従来のAI技術の特徴は何ですか？
従来のAI技術の特徴は何ですか？
機械学習や深層学習を用いたAI製品を開発する際の重要な役割を果たすのは誰ですか？
機械学習や深層学習を用いたAI製品を開発する際の重要な役割を果たすのは誰ですか？
ジェネレーティブAIの使用において、ユーザーが必要としないものは何ですか？
ジェネレーティブAIの使用において、ユーザーが必要としないものは何ですか？
ジェネレーティブAIにおけるプロンプトの役割は何ですか？
ジェネレーティブAIにおけるプロンプトの役割は何ですか？
ジェネレーティブAIの大きな特長は何ですか？
ジェネレーティブAIの大きな特長は何ですか？
従来のAIとジェネレーティブAIの違いの一つは何ですか？
従来のAIとジェネレーティブAIの違いの一つは何ですか？
ジェネレーティブAIの将来における可能性は何ですか？
ジェネレーティブAIの将来における可能性は何ですか？
ジェネレーティブAIを利用する際のユーザーの主な利点は何ですか？
ジェネレーティブAIを利用する際のユーザーの主な利点は何ですか？
従来のAIの使用中にユーザーが直面する問題は何ですか？
従来のAIの使用中にユーザーが直面する問題は何ですか？
LLMの「大規模」に関する側面の一つは何ですか？
LLMの「大規模」に関する側面の一つは何ですか？
LLMの訓練にはどのくらいのデータが必要ですか？
LLMの訓練にはどのくらいのデータが必要ですか？
現代のLLMが持つパラメーターの数は通常どのくらいですか？
現代のLLMが持つパラメーターの数は通常どのくらいですか？
トランスフォーマーアーキテクチャは何の基礎ですか？
トランスフォーマーアーキテクチャは何の基礎ですか？
LLMを実行するために必要な広範な計算能力を提供するのは何ですか？
LLMを実行するために必要な広範な計算能力を提供するのは何ですか？
Excelを自動化するために使用されるプログラミング言語は何ですか？
Excelを自動化するために使用されるプログラミング言語は何ですか？
現代のLLMは通常どのような数のパラメーターを持ちますか？
現代のLLMは通常どのような数のパラメーターを持ちますか？
LLMがデータを処理するために必要なものは何ですか？
LLMがデータを処理するために必要なものは何ですか？
ジェネレーティブAIの主要な役割は何ですか？
ジェネレーティブAIの主要な役割は何ですか？
LLMはどのような入力に基づいて次の単語を予測しますか？
LLMはどのような入力に基づいて次の単語を予測しますか？
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Study Notes
ChatGPTの成功とジェネレーティブAIの台頭
- ChatGPTは、これまでで最も成功したAI製品の一つ
- ChatGPTは、OpenAIによって開発された、大規模言語モデル（LLM）を搭載した会話型AI
- 2023年3月にリリースされたGPT-4は、テキストと画像の両方を処理可能になったことで、大きな進歩を遂げた
- 2023年5月には、GPT-4はさらに進化し、テキスト、音声、画像の入力をサポート
- ジェネレーティブAIは、深層学習モデルを利用して、人間のような応答を生成する技術
- ジェネレーティブAIは、従来のAI技術とは異なり、まったく新しいコンテンツの作成が可能
- ジェネレーティブAIは、画像、テキスト、音声、動画など、さまざまな種類のコンテンツを生成
ジェネレーティブAIの特徴と活用
- ジェネレーティブAIは、ユーザーが事前に大量のデータの準備をする必要がない
- ユーザーは自然言語やプロンプトを使用して直接ジェネレーティブAIとやり取り可能
- ジェネレーティブAIは、ユーザーが開発者になれる可能性を提供
- ジェネレーティブAIは生産性を向上させる可能性を秘めている
大規模言語モデル（LLM）の紹介
- LLMは、自然言語を理解し生成する、言語モデルの進化版
- LLMの特徴は大規模なパラメーター、大規模な計算能力、大量のデータ量
- トランスフォーマーは、現在のLLMで使用されている主要なアーキテクチャ
LLMの性能と活用
- GPQAテストは、人間の専門性を評価するための非常に難しいテスト
- GPT-4oは、GPQAテストで驚異的な53.6ポイントを獲得
- Claude 3.5は、GPQAテストで専門家や博士号レベルの専門家に匹敵する性能
- LLMを効果的に活用することで、まるで複数の博士号を持つ者が絶え間なくサポートしているかのように業務を支援可能
ジェネレーティブAI時代のAIリテラシー
- ジェネレーティブAI時代におけるAIリテラシーは、AIの使用、開発、評価に関連する知識とスキルを包含
- プロンプトエンジニアリングとは、望ましい出力を得るためにプロンプトを設計、最適化、改善するプロセス
- RSTCCプロンプトフレームワークは、プロンプトを構造化するための5つの要素（Role：役割、Skill：スキル、Task：タスク、Context：文脈、Constraint：制約）で構成
- プロンプトを効果的に設計することで、ジェネレーティブAIの能力を最大限に引き出し、問題解決能力を強化可能
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