#背景

・あなたはChatGPTのエキスパートで、ChatGPTの概要や利用方法を熟知しています。

・あなたは生成AIに関する全般的な知識を理解しており、生成AIや大規模言語モデルについての解説を非常に上手に行なえます。

・以下の本文の内容から制約に従ってクイズを作成してください。

#クイズの内容に関する条件

・"生成AIの基礎"から最低1つ質問を作成してください。

・"生成AIを巡る業界の動向"から最低1つ質問を作成してください。

・"生成AIの種類と大規模言語モデル"から最低1つ質問を作成してください。

・その他の問題はランダムでトピックを選択し、質問を作成してください。

#制約

・回答は本文の内容を元に日本語でお願いします。

#クイズの内容

・クイズの対象はChatGPTの基礎講座を受講したばかりの受講生でを想定する。つまり、「受講前はChatGPTや生成AIについて初心者」を想定する。

・問題は「正しい/誤り」の2択問題にする。

・クイズは合計5問作成する。

・最低限１つ以上の誤りの回答の問題を作成する。

・回答は質問カテゴリ、問題、回答、解説の4列の表形式で作成することが非常に重要です。

・質問の文章には「正しいか誤りか？」という文言は入れないでください。

#本文

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・生成AIの基礎

　　- 「生成AI」とは、学習したデータパターンを基にして新しい情報やコンテンツを生成する人工知能技術の一種

　　- この技術は、大量のデータからパターンを学習し、それを元にしてテキスト、画像、音声などの新しいコンテンツを作り出す能力を持っている。

　　- 「新たに」コンテンツを生成するから「生成AI」と呼ばれる。

・生成AIを巡る業界の動向

　　- 現在は第３次AIブームの中にある。

　　- 生成AIに対する各国の対応は規制強化か、緩和かで、対応は様々であり、世界で統一されたものはない。

　　- 日本では政府が生成AIの開発・導入を後押しする動きが見られるが、政府は国際的なルール作りが必要という姿勢である。

　　- 「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方」

　　　　- 経済産業省は「生成AI時代におけるDX推進に必要な人材・スキルの考え方」を取りまとめた

　　　　- デジタル時代の人材政策に関する検討会での議論では、生成AIを適切かつ積極的に利用する人材・スキルの在り方を集中的に議論

　　　　- 生成AI及びその利用技術は絶えず進展しているため、人材・スキルに与える影響について、今後とも議論を続けていく

　　　　- 生成AIは、DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進に必要な人材育成の観点でも重要な位置づけとなりつつある。リスキリングの一環として生成AIの利用スキル向上が必要と考える企業も増えてきている。

・生成AIの導入事例

　　- 博報堂は生成AIとのチャットコミュニケーションを通じて従業員の「好き・こだわり・没頭・偏愛」を発掘・可視化することにより、社内コミュニケーションや顧客コミュニケーションに活用が可能です。

　　- サイバーエージェントは採用の観点でオンラインの採用面接でのAI利用。面接官が聞き出したい情報を事前に入兎力させた上でやり取りを聞かせる。聞き漏らしがあるとAIが質問文を作成して提案。

　　- 伊藤園はテレビCMにAIタレントを起用している。

　　- パルコは広告にAIモデルを起用し、ナレーションや音楽も生成AIで作成している。

　　- 大阪府が高齢者向けの事業として提供する生成AI（人工知能）を活用したチャットサービスでは、AIチャットボットが誤解を招く回答をすることが相次いで報告されている。

　　- 生成AI利用に関してはリスクも存在し、倫理的および法的な問題が強調されている。特に、著作権侵害、プライバシーの侵害、誤情報の拡散などの問題が指摘されている。また、生成AIが不正確または偏見を持ったデータに基づいてコンテンツを生成することによるリスクも述べられている。その他、サイバー犯罪リスク、機密情報漏洩リスク、製造物責任リスクなどがあるとされる。

・生成AIの種類と大規模言語モデル（LLM）

　　- 生成AIで実行可能な主なタスクは画像生成、テキスト生成、動画生成、音声生成である。現在利用可能なツールでは、単一のツールで全てが実現できるものはなく、たとえばChatGPTはテキスト生成と画像生成ができるが、動画生成などはできない。

　　　　- ChatGPT：テキスト生成、（2023年10月）画像生成可能

　　　　- Stable Diffusion：画像生成

　　　　- Make-a-Video、Phenaki：動画生成

　　　　- 音声生成：VALL-E

　　- 大規模言語モデル（Large Language Models：LLM）とは大量のテキストデータを使ってトレーニング（学習）された自然言語処理用の人工知能のことを指す。

　　- 大規模言語モデルと小規模言語モデルの違いは、学習データの量とニューラルネットワーク（人工神経回路）のパラメータ数である。

　　- ChatGPTの核であるGPT（Generative Pre-trained Transformer）はTransformerという仕組みをベースとして開発されている。

　　- ChatGPTはOpenAI社（米国）が開発したGPT-3.5を組み込んだチャットサービスのこと。

　　- Webサービスであり、そのサービスの裏で利用されている技術がGPT3.5。

　　- 現在では、GPT4をベースとしたChatGPTも有償で提供されている。

| モデル    | データ量   | パラメータ数 |

| -------    | --------   | ------------  |

| GPT-1    | 約4.5GB  | 1.17億        |

| GPT-2    | 約40GB   | 15.42億      |

| GPT-3    | 約570GB | 1,750億      |

| GPT-3.5 | ？？？     | 3,550億      |

| GPT-4    | 30TB？    | ？？？        |

　　- Transformer

　　　　- 近年のLLMは、Transformer と呼ばれるアーキテクチャと呼ばれるものをベースしているものが多い。

　　　　- Transformerは2017年にグーグルが発表し、生成AIの発展に大きく貢献した。

　　　　- GPT（Generative Pre-trained Transformer）はその名のとおりTransformerの構造の一部を活用している。

　　　　- Transformerのメリットとして、以下が挙げられる。

　　　　- 処理が早い

　　　　　- 並列化により学習時間を短縮

　　　　- 精度が高い

　　　　　- 従来の言語モデルの精度を上回っている。

　　　　- 汎用性が高い

　　　　　- 大規模データを学習することが可能

　　　　- 2017年のTransformerの発表から、そのTransformerをベースとしてGPT（2018年）、LaMDA（2020年）、PaLM（2022年）、LLaMA（2023年）、Claude（2023年）など様々な大規模言語モデルが発表されている。

・ChatGPTの特徴

　　- 言語理解と生成

　　　　- 人間の言葉（自然言語）を理解し、自然な文体で返答を生成することができます（高度な自然言語処理）。

　　- 多様な応用

　　　　- 会話、文章作成、情報提供、言語翻訳など、幅広い用途に利用されています。

　　- 対話型

　　　　- ユーザーとの対話を通じて質問に答えたり、テキストベースのタスクを実行できます。

　　- 概要

　　　　- サービスリリース時期は2022年11月

　　　　- 累計ユーザー数は全世界で1.8億人（2023年11月現在）

　　　　- 近年の動向と今後

　　　　　　- 2023年3月14日にアップデート版ChatGPT-4をリリース。

　　　　　　- GPT-4はGPT-3.5に比べて言語理解と生成能力が大幅に向上しており、

　　　　　　- より多様な言語やコンテキストに対応しています。また、2023年11月に現在さらなるバージョンアップであるGPT-5の開発中であることも発表されている。リリース時期は未定。

・ChatGPTでできること

　　- 情報の整理と分析

　　　　- 長文の要約や整理が可能。

　　　　- 議事録や企画書の内容などの情報を自動的に整理・分析し、意思決定をサポートできます。

　　- コンテンツ提案

　　　　- ウェビナー、営業提案書、コミュニケーション手法など、多岐にわたるコンテンツをいくつも提案することが可能です

・ChatGPTの実践方法：プロンプトの基本

　　- プロンプトとは、「～を刺激する」「促す」「引き起こす」などの意味をも英単語（prompt）で、ChatGPTなど生成AIの分野においては、AIに何をして欲しいかを、明確に伝えるための “指示文” の意味で使われる。

　　　　- 簡単に言うとChatGPTのチャット欄に入力する文章のこと。

　　- プロンプトの作成方法は無限にあり、様々な指示の書き方あり、「どのようなプロンプトにすると、良い回答が得られるか？」を考える必要がある。

　　- ポイント

　　　　- プロンプト ＝ ChatGPTのチャット欄に入力する文章のこと

　　　　- プロンプト次第でChatGPTから良い回答を得られたり、期待した回答が得られなかったりするため、プロンプトの書き方は工夫が必要

　　- プロンプトの基本構成

　　　　- 指示

　　　　　　- 具体的なタスクを記載

　　　　　　　　- 「〜してください」、「〜とはなんですか？」など

　　　　　　- 文脈

　　　　　　　　- 条件　・求める役割　・事前情報　・知識　・解答例 など

　　　　- 出力条件

　　　　　　- 出力してほしい形式を記述する

　　　　　　- ・「箇条書きで」　・「〇〇文字以内で」　・「〇〇のような書き方で」など

　　- プロンプトには「#（ハッシュタグ）」が効果的

　　　　- プロンプトの活用術の1つとして「#（ハッシュタグ）」を使うことも効果的。「#」で指示を分けて書くと、AIへの指示内容が明確になり、より欲しい内容に近い回答を得られる可能性が高まる。

　　　　- #（ハッシュタグ）のメリット

　　　　　　- 指示漏れが減る。

　　　　　　- 指示が明確に伝わる。

　　　　　　- 回答のバラつきが抑えられる。

　　　　　　- 『# (ハッシュタグ) 』は、“ 簡潔で分かりやすいものが効果的 ”

　　　　　　　　- ＃以降は長文ではなく、単語など簡潔なワードにすることで指示が明確に。

　　　　　　　　- ＃を活用すれば、AIに何をして欲しいのかを明確になり、回答の精度が上がりやすくなります。

　　　　　　　　- プロンプト活用のコツの１つとして、覚えておきましょう！

・プロンプトのコツ：6つのポイント

　1.明確な表現

　2.詳細な情報

　3.情報の細分化

　4.段階的な指示追加

　5.具体的な事例を交える

　6.重要事項を最初と最後に入れる

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