生成AIの出す答えは、
多くはもっともらしいですが、
一部に「あれっ?」と思う点が
見つかります。
この違和感が理解を深める
手がかりになります。
結論だけで満足せずに
納得いくまで対話を重ねると、
一歩先に進めるのです。

【基本】生成AIの「記憶の鮮度」を管理するコツ(コンテクストウィンドウ)
生成AIから目的に適った回答を得るには、詳細で具体的なプロンプトを与えるのが大切です。ただし、生成AIには一度に参照できる情報量に限界があり、会話が長くなるにつれ「脈絡のない答え」が増えてきます。適切なタイミングでチャットを仕切り直して、「記憶の鮮度」を維持する工夫が有効です。生成AIの基本的な性質について話したいと思います。最も伝えたいことは「プロンプトとチャットの長さ」という考え方です。YouTube動画でも話しています。生成AIとの会話の分量は長くなる生成AIは一つ一つ...

なぜ「良質なデータ」を選んで与えても生成AIは間違えるのか?(根底にあるパラダイム・シフト)
生成AIは学習した情報を断片化した上で連続的に生成するため、質の良いデータでも文脈の断絶や再構成エラーが起こり、ハルシネーションが発生しがちです。従来の「正確さ」を重視する検索パラダイムと「自然さ・創造性」を重視する生成パラダイムの間には根本的な矛盾があります。生成AIの真価は単なる「知識や情報を提供するツール」ではなく、対話的に「思考を広げ・深めるツール」として活用することにあります。YouTube動画でも話しています。なぜ良質なデータでも生成AIは賢くならないのか?会社の...

ChatGPTで擬似コードを計算させたら「空気を読む」だけだった【言語モデルはプログラム処理系ではない】(GPT-3)
ChatGPTに擬似コードを与えると、解釈して実行結果を表示できるようです。しかし、ちょっと試してみると その「ハリボテ感」にも気づかされます。一見、本当っぽい出力なのですが、全く正しくないのです。これは「言語モデル」のもつ、必然の性質です。擬似コードの演算結果に見えるものは、「演算」しているわけではありません。これまでの文書データからの「推測」を言っているだけなのです。けして万能ではないんですよね。用途に応じて使い分けることが大事。環境ChatGPT 3 (2023年3月2...

ふつうの文章をAIエディタで書く方法(Cursor)
Cursorは、「AI連携機能を追加したエディタ」で、文の補完や修正、AIパネルでの対話など便利な機能があります。これは、プログラミングだけでなく文章作成の全般にも役立ちます。無料プランでも「プレミアムAIモデルでの修正や対話は月50回まで」などの回数制限がありますが、基本機能は使えます。Cursorはプログラミングだけじゃない「Cursor」は、AI機能を組み込んだテキストエディタです。Visual Studio Codeをベースに開発されているのでプログラマ向けに見えます...

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