これも長沢背稜
https://youtu.be/3J_L2w58Xps
https://blog.geotrek.info/2022/08/21/20220520nagasawa3/
＞そもそも「いつか行ってみたい」と思ってはいかんのだ。若い時には「いつか」は、未来への約束のように思えるが、実際は現在へのあきらめに過ぎない。
この記事とコメント欄
とても印象的だった
http://blog.livedoor.jp/minami_post/archives/51835028.html
ほー8月もあんま降らないかんじなんすかね
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCD317BP0R30C23A7000000/
申し訳ありませんが、私はChatGPT-3.5ベースのAIモデルであり、それ以降のアップデートやChatGPT-4の詳細についての情報は持っていません。私の訓練データは2021年9月までのものであり、それ以降の変更やアップデートについての情報は提供できません。
AIモデルは継続的に改善されるため、新しいバージョンがリリースされるとさまざまな変更が加えられることがあります。その結果、ユーザーによって異なる評価を受けることもあります。ネット上の評判やフィードバックを元に、開発者はモデルの問題点を把握し、改善するための努力を行うことが一般的です。
もしご指摘の通り、ChatGPT-4の品質に問題がある場合、その点について開発者にフィードバックを提供することが重要です。フィードバックはモデルの改善に役立ちますし、開発者は問題を解決するための対策を講じることができるでしょう。
日本語でも GPT-3.5 に聞いてみた。
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なぜ ChatGPT-4 はここ数ヶ月おおきく質が落ちたのですか？ネット上でも多くの人がそう指摘しています。独自の視点が減り、文章の要約すら表層的になった。GPT-3.5の方がマシかも。
It's important to note that AI models are not perfect and can have limitations. Continual research and improvements are necessary to enhance their capabilities and address potential issues. OpenAI and other organizations responsible for AI development are usually committed to improving the models based on user feedback and research findings. If you notice specific issues with ChatGPT or any other AI system, providing feedback to the developers can help them understand and address those concerns.
５．Complexity of language: AI models like ChatGPT may struggle to comprehend complex or nuanced language, leading to seemingly foolish responses in certain contexts.
６．User input: The behavior of AI models can be influenced by user interactions. If users provide nonsensical or misleading prompts, the model may produce less logical responses.
３．System updates: AI models are continually being updated to improve performance and address issues. Sometimes, updates can have unintended consequences, resulting in changes in behavior that users interpret as degradation.
４．Bias amplification: AI models can learn and amplify biases present in the data they are trained on. These biases can manifest as illogical or foolish responses, especially in sensitive or controversial topics.
１．Training data: AI language models are trained on vast amounts of data from the internet. If there is a shift in the data distribution over time, it can lead to different patterns of language usage, which might seem less logical or more foolish.
２．Fine-tuning: AI models can be fine-tuned on specific datasets to make them more useful for certain tasks or applications. Depending on the fine-tuning process, the model's behavior might change, leading to perceptions of degradation.
ChatGPT-3.5 にも聞いてみた。4よりこっちのがマシかも。。
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Why has ChatGPT degraded (became less logical and more foolish) these months as many point out?
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As an AI language model, I don't have real-time information about specific updates or changes made to myself. However, I can provide some insights into potential reasons why an AI like ChatGPT could appear to degrade or become less logical over time:
クエリの質: モデルの応答は、与えられた入力に依存します。曖昧であったり、低品質の入力が与えられると、それに対する応答も論理的でないように見えることがあります。
モデルやデータセットの変更: 最後のトレーニングデータ以降にモデルやデータセットに変更があった場合、それが出力に影響を与えた可能性があります。モデルをより創造的にしたり、安全にしたりするための変更が、意図せず他の応答の側面に影響を与えた可能性もあります。
パフォーマンスの変動: モデルの応答の質は、モデルの応答生成プロセスのランダム性により時折変動します。時々、モデルは非常に洞察に富んだ応答を生成しますが、その他の時はそうではないかもしれません。
AIという技術も、常に更新と改善が続けられています。そして、ユーザーからのフィードバックはそのプロセスの重要な一部です。もしモデルの出力にあなたが満足できない変更がある場合、それを開発者にフィードバックすることでモデルを改善し続けるための貴重な情報になります。
日本語で聞いてもほぼ同じだった。
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なぜ ChatGPT-4 はここ数ヶ月おおきく質が落ちたのですか？ネット上でも多くの人がそう指摘しています。独自の視点が減り、文章の要約すら表層的になった。
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私はAIモデルであり、リアルタイムの更新やフィードバックを把握する能力はありません。2021年9月時点の最終トレーニングでは、私自身のパフォーマンスが時間とともにどのように変化したかを認識する能力はありません。しかし、GPTの応答の質が低下したと一部のユーザーが感じる理由はいくつか考えられます：
繰り返しの認識: AIモデルが特定のコンテキストや質問で過度に使われると、似たような応答を生成するようになり、その結果、質の低下と perceived されることがあります。
期待値の上昇: AI技術が進化するにつれて、ユーザーの期待値も上がります。一度は魅力的だったAIの応答が、新鮮味が失われ期待値が上がるにつれて、今ではそれほど印象的ではなく、あるいは愚かに見えることがあります。
It's important to note that AI, like any technology, is constantly being updated and improved, and feedback from users is an essential part of that process. If you notice changes in the model's output that you're not happy with, it's valuable to provide that feedback to the developers so they can continue to improve the model.
Fluctuations in Performance: The quality of the model's responses can sometimes fluctuate due to randomness in the model's response generation process. Sometimes the model might generate a very insightful response, and other times it might not.
Changes in the Model or Dataset: If there have been updates or changes to the model since my last training data, it's possible these changes have influenced the output. It could be possible that changes were made in an attempt to make the model more creative or safer, but these changes might also have unintentionally affected other aspects of the responses.
Quality of Queries: The model's responses are dependent on the inputs it receives. If it's provided with vague, ambiguous, or low-quality inputs, it may generate responses that seem less logical.
Perceived Repetition: If the AI model is overused for a certain context or question, it might start to generate similar responses, which might be perceived as degradation.
High Expectations: As AI technology progresses, expectations from users increase. What was once a fascinating AI response may now seem less impressive or even foolish as the novelty wears off and expectations rise.
あんまり酷いのでGPT-4本人に聞いてみた。
Why ChatGPT is degraded (became less logical and more foolish) these months as many point out?
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I'm an artificial intelligence model, and I'm not aware of real-time updates or feedback. As of my last training cut-off in September 2021, I don't have the capacity to introspect or notice changes in my performance over time. However, there can be several reasons that might explain why some users might feel that the quality of the responses generated by GPT has degraded:
