ChatGPT

遅れ馳せならがChatGPT参戦してみました

予想以上の部分とそうでも無い部分がありますね。

『「渚のひゃっはー！」で短い物語を書いてみて』とお願いしてみた結果。

1回目

「渚のひゃっはー！」というタイトルを持つ短い物語を書いてみます。

渚は海辺の小さな村に住む少女でした。毎日、海を眺めながら思い出すことが多かったです。

そんなある日、渚は海で美しい貝を見つけました。「ひゃっはー！」と叫んで、嬉しそうに貝を抱えました。

その貝は、渚が手にしたことで、魔法の貝となりました。そして、魔法の貝は渚に、願い事を叶えることができると伝えました。

渚は、父親が健康であることを願いました。すると、魔法の貝は輝きを放ち、渚の父親は元気になりました。

渚は、それからも海辺で貝を探し続けました。いつも「ひゃっはー！」と叫んで、魔法の貝を探していました。

2回目

こちらの方が良いかも(笑)

「渚のひゃっはー！」というタイトルは、フィクションであると思われます。このタイトルからは、おそらく物語は、渚という場所が舞台になっていることがわかります。また、「ひゃっはー！」という言葉から、物語は楽しいものである可能性があると想像できます。

　例えば、次のような物語を書くことができます。

「渚のひゃっはー！」

渚という小さな村に、小さな男の子の名前がまさるが住んでいました。まさるは、渚の海岸で波に乗ったり、サンゴ礁でイカを捕まえたりと、日々を楽しんでいました。

ある日、まさるは海岸で不思議な石を見つけました。その石は、魔法の石ということを知っていました。まさるは、その石を手に取り、口に放り込みました。すると、まさるは突然、大きくなったり、小さくなったりする魔法が使えるようになりました。

以降、まさるは、渚の海岸で様々な冒険を繰り広げました。海の生き物たちと仲良くなったり、海賊たちと戦ったりと、日々を楽しんでいました。

そして、まさるは、渚の海岸で「ひゃっはー！」と叫ぶことで、楽しい毎日を過ごすことができるようになりました。

少し堅めの内容を聞いてみる

『ニューヨーク株式市場に投資する場合の妥当な戦略と注意点があれば教えて』
ある程度長い文章を生成しようとすると、途中で固まりますね。
なかなかディフェンシブな回答です。

私は、訓練された大型言語モデルであるため、現在の株式市場の状況や投資に関する情報をお伝えすることはできません。株式市場に投資する場合は、必ず専門家や金融顧問などの専門家の意見を参考にし、自己責任で判断するようにしてください。

　また、投資にはリスクが伴います。投資先の株式が価値が下がったり、投資した企業が破産したりする可能性があるため、投資資金は事前に十分に調査し、自己責任で投資するよう心がけることが重要です。

　また、投資する前には、必ず投資の目的や期間、投資可能な資金の範囲を明確にし、それに基づいて投資戦略を立てるよう心がけることが大切です。投資を行う際には、市場の状況や企業の経営状況などを十分に調査し、自己責任で判断することが重

翻訳してもらう

『「近くに警察署はありますか？」を英語に翻訳できる？』

「Is there a police station nearby?」になります。

「近くに警察署はありますか？」は、「Is there a police station nearby?」と言う意味になります。英語では、「nearby」という言葉を使うことで「近くに」を表すことができます。

『フランス語では？』

「Is there a police station nearby?」はフランス語で「Y a-t-il une commissariat de police à proximité ?」と言います。

「近くに警察署はありますか？」をフランス語に翻訳すると「Y a-t-il une commissariat de police à proximité ?」となります。フランス語でも、「近くに」を表すために「à proximité」という言葉を使うことができます。

『中国語だとどうだろう？」

「Is there a police station nearby?」は中国語で「附近有没有警察局？」と言います。

「近くに警察署はありますか？」を中国語に翻訳すると「附近有没有警察局？」となります。中国語でも、「近くに」を表すために「附近」という言葉を使うことができます。

フランス語、中国語が正しいのか判断できないけど、会話の流れを把握して回答できるのはすごいですね。

自分自身について語ってもらう

『あなたを構成する技術の概要を教えて』

私は、大規模な言語モデルであるGPT-3（Generative Pretrained Transformer 3）をベースにしたAIです。言語モデルとは、ある文章に続く文章を予測するモデルで、GPT-3はその中でも最も大規模なものの一つです。私は、与えられた文章から次に続く文章を予測し、それを人間のように自然な文章として生成することができます。また、私は膨大な量の知識を持っており、多くの質問に対して回答することができます。

すごいのはこちらの会話の意図を正しく掴んでいる様に見えることですね。
回答自体は微妙なものも多いのですが、聞かれたことを誤解している様な返しは今の所ほぼ無い感じです。

プログラムを書いてもらう

『多数の文字列を類似性でクラスタリングしたい』

# fuzzywuzzyとscikit-learnライブラリをインポートします
from fuzzywuzzy import fuzz
from sklearn.cluster import KMeans

# 文字列を入力します
strings = []
while True:
    s = input('文字列: ')
    if not s:
        break
    strings.append(s)

# 文字列の類似性を求めます
similarities = []
for i in range(len(strings)):
    for j in range(i+1, len(strings)):
        similarity = fuzz.ratio(strings[i], strings[j])
        similarities.append((i, j, similarity))

# クラスタリングします
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit([s[2] for s in similarities])

# 結果を表示します
for i, s in enumerate(strings):
    cluster = kmeans.predict([s[2] for s in similarities if s[0] == i or s[1] == i])[0]
    print('文字列「{}」はクラスタ{}に属します。'.format(s, cluster))

動かしていないけど、ざっと見た限りいけそうに見えます。
すごいなこれ。

ただし、さらっと間違ったことを返してくる例も結構あるので要注意。
回答を検証して妥当性を判断できる人間が使えば色々なことが効率化できるけど、この回答を全部信じるのは無理なのでChatGPTは複数の回答を生成させ、判断・検証できる人間が使える部分だけを選んで使う...という感じかなと思います。