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はてなキーワード: プリセットとは
プリセットとネットで見たセッティング丸パクリで漫然と使っていたマルチエフェクターに出来立てほやほやの中本をぶち撒けた。動転しすぎて水洗いしつつ、乾くのを待つ間泣きそうになりながら部屋の掃除をした。シールドとかヘッドホンのとか諸々のコードが絡まってた所にぶっかけて、なんかベタベタが取れない。泣きはしなかったけど、せめて辛旨オイルを入れる前にこぼしていたら、いやそもそももっと部屋を整理していれば、いやそもそも中本を机のキワに置かなければ、とか考えてたら発作的にマジの絶叫が出た。マルチは壊れた。
バラして油取り除けば直るかなと思って分解してみたけど肝心の基板にネジ外すだけじゃ辿り着けないし、その奥でどっかが外れたっぽくてカラカラ言ってる。事態が余計悪化した。
少し冷静になったあとZOOMのサポートページで修理について調べたけど、一回バラしちゃってるし不具合の理由にカップ麺ぶち撒けましたと書くのも恥ずかしい。保証効くのか分からんけど保証書もどっか行った。
仕方なくアンプの埃を払って今となっては物足りない音のギターを弾いている。つまみを捻ってカッティングにはこのカリカリ感が良いかなとか試しつつ、ワウを踏みたくて仕方がない。
エフェクトが恋しくなって、Youtubeで色々と調べた。自分は今恐らく歪みとワウと、出来ればディレイとリバーブを欲している事が判明した。
ここまで分かったからコンパクト買い揃えて並べたい気もするし、金ないからまたマルチ買って安く抑えたい気もする。大枠の欲求は分かっても種別ごとのモデルの違いがほぼ分からんから何を選んだら良いかも判断しかねるし。ワンランク上げてGT-1買っちゃうか、いやそれならコンパクトをずらりと並べるか。
大切なものゎ失って初めて気がつくんだょ、、、
侍道っぽいこと、マルチエンディングであること、アクションが仁王ライクらしい以外は、事前情報無しでプレイ
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q13293425613
みたいな主張、ようは「数学的に証明されたら感覚的なことではない。感覚じゃない事実なことを示すために証明するんだ」みたいな主張に対する違和感から始まってんだよね、元増田は。
いや、定義自体が、人間にインプットされた「同一/非同一」とか「書き換える」みたいな原始的な観念/身体感覚に依存してる部分が多少なりともあって、このプリセットが全人類で同一か確認する術が不可知なのだから、
「感覚をあいまいなもとみなし、そこから『全く』逃れるために証明するんだ」という考え方は、誤りだろって突っ込みたい動機から始まってるんだよね。全くじゃなく、程度問題だろ、全く感覚の影響を排除できてるというのは思い上がりだろっていう。もちろん厳密であろうと努力する態度は尊いと思うよ。
表現は一意ではないのだから、その人の中で誤解無く解釈が成立するのなら、思考は記号列でも自然言語でも構わないと思う
個々の動作がプリセットされているというよりは、AIみたいに多くの経験から共通点を見つけ出して学習するような能力が人間に実装されている、という方が正しそうな気がする
それが「厳密ではない」と言うならそれはそうなのかもしれないけど、結局「究極的には厳密さは多数決によって担保されるしかない」というところに帰着しそう
定義と表現が別ではないというなら、そもそも数学者が定義を考える最中の頭の中の、定義にあたる思考内容は、やっぱり記号列を想起してるときの記号列そのものってことか？
ならたとえば「→」ならばという記号や、もっと直接的にはゲーデル文の一覧表みたいなので記号列を頭のなかで想起して記号列の書き換えについて定義するのだろうし、他人が書いた→が使われた記号列や一覧表を規則としてみれば、それに従った書き換えもまたできるわけだけど。
だとしたら「書き換える」みたいな操作はどうやって身に着けた？全く言語的でそれ以外には一切よってないのか？
そうではなく、書き換えるという動作がなんであるかを身体感覚として知っているから
preset と default の意味の違いを教えてください
「preset」と「default」は、ともに何らかの設定に関連する用語ですが、それぞれ異なる文脈で使用されます。
Preset:
「Preset」は、「あらかじめ設定された」という意味です。これは、特定の機能やプロセスにおいて、製造者や開発者があらかじめ設定しておいたパラメーターや設定のことを指します。これらの設定は、使用者が後から変更することもできますが、ある特定の目的や状況に最適化されていることが多いです。
例えば、カメラには「夜景モード」や「ポートレートモード」などのプリセットがあり、これらは特定の撮影状況で最適な画質を得るためにあらかじめ設定されたパラメーターを使用します。
Default:
「Default」は、「既定」という意味で、システムやアプリケーションが最初に持っている標準的な設定や状態を指します。この設定は、使用者がそれを変更しない限り、そのまま適用され続けます。
例えば、コンピューターのオペレーティングシステムでは、壁紙やフォント、言語設定などが「デフォルト設定」として用意されています。これらはユーザーが自分の好みに合わせて変更可能ですが、変更がなされない限り、デフォルトの状態が維持されます。
要するに、「preset」は特定の結果や動作を得るために事前に設計され、選択された設定です。一方、「default」はユーザーが何も選択しなかった場合に適用される基本的な、システムの初期状態の設定です
ギター買って、クロマチックとローポジションのメジャーコードだけ毎日続けて3ヶ月くらい経った気がする。マジで全く何も弾けない。クロマチックとメジャーコードとメジャースケールしか弾けない。
嘘。全くではない。
OMOIDE IN MY HEADのリードギターの方？はイントロだけ弾ける。
深夜高速もイントロだけ弾ける。
Uフレットで星降る夜になったのコードも通しで覚えたけど、コードチェンジが遅すぎて話にならない。
そんな感じで弾ける内に入るようなレパートリーはない。でも弾いてると気持ちは良い。他人が聴いててどうかは知らない。自分で録音してみて聴くのは楽しい。自分大好きだから。
つまみ食いはしてみるけど、コードチェンジが遅すぎたり前後のフレーズはミュートが難しすぎてハゲそうになったりですぐ投げる。
じゃあコードチェンジの練習をすれば良いし、ミュートの練習法を調べれば良いんだけどやらない。ついでにクロマチックとか他のコードも覚えて手癖でジャカジャカやれるようになりたいと思ってるけど、やらない。
毎日やろうやろうと思ってやらない。
でもこんな感じで一度フェードアウトしてギター売った前科があるので、今やってる基礎練習だけは毎日欠かさない。
今日は気まぐれにマルチのプリセットのリードなんちゃらみたいな音で弾いてみた。なんか20th century boyみたいな音だなって思った。
ふとEコード鳴らしてたら、コレ20th century boyそのものじゃんって気がついた。
こんな感じだっけと思ってジャカジャーンって鳴らしてたら、続くフレーズを小指が6弦で自然と探っていて、すぐに見つかった。
思わずyoutubeでtabを調べて続きを弾きたくなった。ヘボいブリッジミュートでも気持ち良い。
写真界隈で販売されているライトルームのプリセットは、一部の人間によって1万円以上で販売されているのだけど、値段に対して汎用性が低く、1ショットずつ色彩や濃淡が異なる写真に合わないこともあり、使い勝手がかなりよろしくない。
プリセットは現像のベースとして使うことができるものの、写真を完成へもっていくにはレタッチ技術が重要になる。それを知らずに初心者は購入しちゃうんだけど、販売者はそれをわかったうえでやっている。
このようなプリセット販売は弱者をターゲットにしたあこぎな商売といって差し支えない。初心者の場合、ライトルームに最初から入っているプリセットを微調整して使う方が適切であり十分。
だから、ライトルームのプリセットは買ったらダメ。絶対に避けるべき。フォトショップのプラグインより高いなんて普通にありえない。
いやわかる、MS OfficeとかAdobeは業界標準だしファイル互換でインポートとかも楽だ。
ただまぁその万人へ必須か？と言われたら圧倒的にそれが必須じゃない仕事をしている人のほうが多い。
何なら仕事じゃなくて趣味レベルであるならばなおさらMS OfficeとかAdobeとか業界標準ソフトウェアじゃなくても良くなっちゃう。
ということで、ありきたりなシェアウェア代替オープンソースソフトウェアのリストを作ってみた。
ド定番中のド定番、オープンソースのオフィススイートだ。
MS Officeじゃなくて良い人はLibreofficeかGoogleのクラウドのヤツを使ってる。
やはり主に使われるのはワープロソフトのWriterと表計算ソフトのCalcとプレゼンテーションソフトのImpressだが、MS Accessの代替として挙げられるBaseは厳密な意味で代替とはならないためMS Accessの代替を無料でゲットしてやろうと考える人が陥りがちの罠だ。
まぁただデータベースのフロントエンドソフトとしてBaseはそこそこ使えるので、MS Accessの代替として捉えるのではなく別種のデータベースフロントエンドソフトとして割り切れば想定されることの大半ができる。
MS Visioの代替としてDrawも挙げられがちだがMS Accessの場合と同様にDrawもVisioの厳密な代替とはならないので注意が必要だ。
Adobe Illastratorの代替として挙げられがちなオープンソースのベクターグラフィックスソフトウェア。
高機能なのだがIllastratorと比較すると恐ろしいほど使いにくいUIを持っており、折角の高機能へアクセスするにはどうしたら良いのかわからないと挫折する人が多く出る。いやなんでホントこんなUIなんだ。
ただ、諦めずクソUIに付き合っていると不思議なもので人間は慣れてしまい結構自由度高くベクターグラフィックスを生成できるようになる。
Adobe Illastratorには無い長所としてSVG規格へ厳密に従うという方針で開発されているため、Illastratorで生成したSVGをWebでそのまま使うとWebブラウザで謎の描画バグにWeb屋は悩まされるがInkscapeではそれが無い。描画バグが起きるとき製作者が間違った設定を行っているか、Webブラウザ側が使っている設定に未対応な場合がほとんど。
将来的にサポートする気はあるらしいが現状はアニメーションSVGに弱いのも残念でならない。どうしてもアニメーションSVGをやりたいのであればInkscapeで生成された静止画SVGをアニメーションSVG化することを想定しているaniGenというWebベースのエディタがあるので調べてみると良い。
Adobe Photoshopの代替として挙げられがちだが、元来Web用の画像を製作するためのラスターグラフィックスソフトウェアなのでRAW現像や写真を加工するためのソフトじゃないが、本家すらその辺のことを忘れたふりをしている。
画像編集や加工で求められる基本的な機能はほぼ網羅されているが、RAW現像に関しては標準状態のままではできず、最近のAdobeが搭載している人工知能を用いた機能もないのでクラシカルなラスターグラフィックスソフトウェアと表現することもできる。
GIMPとInkscapeが使えると大半の画像製作は何とかなってしまうため一部の情報技術者寄りのギークはPhotoshopやIllastratorは触ったこともなく使えないがGIMPとInkscapeは困らない程度には扱えるというデザイナーがツッコミ入れそうなおかしなスキルセットになっていることがある。
Adobe Lightroomの代替として挙げられがちなオープンソースのRAW現像ソフトウェア。
実はdcrawというRAW現像のためのオープンソースのライブラリのフロントエンドであり、GIMPでRAW現像するために活用されるUFrawも同様にdcrawのフロントエンドであるため中身は同じだったりする。オープンソースのRAW現像ソフトウェアはdcraw使いがち。
オープンソースソフトウェアでRAW現像を賄っている人はGIMPでUFrawを活用してRAW現像するよりもUI的に使いやすいのでRaw TherapeeでRAW現像でTIFFを出力しGIMPで微調整するような使い方をしている人が多い。
オープンソースの2D CADで以前はQcadと呼ばれていた。
一部の読者はJw_cadのJWWファイルを扱うことが可能という特徴を持っているというだけで興味を惹かれてしまうのではないか。
Jw_cadとは違ってWindowsやmacOS、各種Linuxディストリビューションで動くので2D CADデータをネット上の友人知人などとやり取りしたいときに向くんじゃなかろうか？ニコニコ技術部的な遊びとか、最近流行りのルール無用JCJCタイムアタックとかで。
オープンソースの3D CADで、近年は3Dプリンターあたりの需要でよく目にするようになった。
Autodesk AutoCADやFusion 360、Dassault Systèmes SolidWorksよりも草の根では広まっており日本語でのハウツー記事もオープンソースソフトウェアとしては比較的多い印象。
シミュレーション機能はシェアウェアと比較すると弱い傾向があるものの草の根でそこまで必要か？と言われたら悩む。無料でシミュレーションやりたいならOpenFOAMにでも流し込め。
オープンソースのお絵描きに特化したラスターグラフィックスソフトウェア。
歴史的経緯ではLinux界隈でのGUIツールキットの2大巨塔にGTKとQtがあり、GTKはGIMPを作り上げるために生まれたこともありGTK側には高度なラスターグラフィックスソフトウェアが存在していたがQt側には存在していなかった。そこでGIMPの対抗としてQtを用いたKritaの開発が進められたが次第にGIMP的な画像編集ソフトウェアよりもお絵描きに特化していき現在のような性格を帯びるようになった。
SYSTEMAX ペイントツールSAIやセルシス CLIP STUDIO PAINTからの影響が強く現れており、オープンソース界隈のSAIやクリスタなどと呼ばれることがある。クリスタがそうであるようにスマートデバイスへの対応も計られAndorid OS版やChrome OS版が存在する。
ただ日本の需要を敏感に拾えるクリスタなどと比較して漫画作成機能に関してKritaは弱いと言われることがあるものの、GIMPと同様に無料とは思えない機能が充実しているのもまた事実である。
オープンソースの3DCGアニメーションソフトウェアで、非常に多機能のため何故かAdobe After Effectsの代替として挙げられることもある。
YoutubeがBlenderのYoutubeチャンネルへ広告を載せろと迫ってBlender公式がそれを拒否してYoutubeから撤退したり、庵野秀明が率いる株式会社カラーが出資したことなどオープンソース界隈でも異彩な存在感を放っており日本国内でも非常に注目されているプロジェクトだ。
ただ、初期状態では独特なUIによる使い勝手が非常に悪くユーザーが自分で使いやすい配置を模索する必要があったりタイムラインが使いにくかったりと何故オープンソースソフトウェアはUIがクソになりがちなのか？という問題にぶち当たる。
オープンソースの2DG/3DCG兼用プログラミングIDE。つまりはUnityとかみたいなやつ。
MIT Licenseでロイヤリティーフリー、開発言語はC#もしくはC++、そしてPythonライクなGDScriptで、Unityみたいにマウスでポチポチしてオブジェクトへ色んな設定を決められるので「Unityみたいのでゲーム作りたいけど運良くヒットしたときにライセンス料がなぁ」と懸念している人に役立つ。
ちなみにWiiとニンテンドーDS用向けにリリースされたSEGAゲームタイトルのソニックカラーズのSwitchやPS4などのマルチプラットフォーム移植版ソニックカラーズ アルティメットはGodotを用いて移植されているので商用でも耐えうることはSEGAが証明している。あのSEGAがソニックでだ。
オープンソースな動画編集ソフトウェア。
様々な部分で動画ライブラリのFFmpegへ依存しているためFFmepgのフロントエンドソフトとしての性格も持つ。
この手の無料の動画編集ソフトは国内だとAviUtlや近年ではBlackmagic Design DaVinci Resolveが人気だけれど、海外のオープンソース界隈ではShotcutは比較的知名度が高い。
カラーグレーディングに関して不足のない機能を有しているので高度なトランジションを用いるというよりも色を追い込むような使い方が合っているだろう。
ていうかFFｍpegのフロントエンドなのでFFmpegができることは理論上なんでもできる(理論上なので追加でコマンドを叩く必要があったりするけどね)。
オープンソースのレコーディングソフトウェア。旧名称はAudacityと言われるとご存じの方も多いハズ。プライバシー問題でAudacityからプロジェクトが分岐されTenacityとして再出発することとなった。
旧Audacityは開発の主な拠点がロシアを中心に行われていたという経緯があり、現在のウクライナ-ロシア戦争へ至る前の影響からか個人情報の収集をロシア企業が行うと発表され、それに反発したユーザーらによってプロジェクトが分岐しTenacityプロジェクトが立ち上がった。
Audacity自体はVSTプラグインが動作するなど非常に高機能なレコーディングソフトウェアであったがウクライナ-ロシアの騒動に巻き込まれたと言った感じだ。
Audacityから分岐したTenacityもそのまま高機能なレコーディングソフトウェアなのでこれからはTenacityを使ったほうが色々面倒が少ないだろう。
ProToolsの代替として挙げられがちなオープンソースのDAW。非常に高機能でDAWとして求められることの大半ができるものの、これもまた通例通り最近流行りの人工知能を用いた云々かんぬんは標準状態だとできない。
Ardourプロジェクトの立ち上げをし主要開発者であるポール・デービス氏はJACK Audio Connection Kitのプロジェクトの立ち上げをし主要開発者であるという事実を伝えると驚く人がいるかも知れない。LinuxとGitのリーナス・トーバルズ的な文脈だ。
オープンソース界のFL Studioと呼ばれることもあるDAW。ステップシーケンサーを中心に作曲するタイプのDAWで電子音楽が得意。LMMSという名称はLinux Multi Media Studioの略でLinuxに端を発してマルチプラットフォーム展開をしたDAW。
オープンソースのDAWにしては珍しく初期状態から多数のソフトウェアシンセサイザープラグインが用意されておりインストールした時点で遊び始めることができるものの、オープンソースの例に漏れずクソUIを持っており使いにくい。GIMPやBlenderもそうだが1990年代後半〜2000年代前半あたりに流行したMDI(Multiple Document Interface)を未だに引きずっているためクソUIになりがちなのだ。
ググると日本国内にも意外とユーザーは居て、DTMやりたいけど初期投資は低く抑えたいみたいなユーザーが選んでいる模様。そういう需要ならLMMSの他に基本無料で全機能が使えて一部のプリセットが有料のVitalっていうソフトウェアシンセサイザーも導入しておくと延々遊べるよ。
オープンソースなWebブラウザとして非常に有名な存在。
Google率いるChromium系Webブラウザに近年物凄く押されているものの独禁法を回避するためGoogleはMozillaへ出資しているという歪な構造を持つ。
Mozillaの運営が下手すぎて資金をドブに捨てることを繰り返しているためGekkoレンダリングエンジンに未来があるのかと一部の識者から不安がられている。
Firefoxは使いやすいのか？と言われたら、それはもう好みの問題としか返せないのだがカスタマイズ性は非常に高い。
「つづき」で気になった箇所を深掘り。確認するに、専門家の監修体制の構築はそれほど難易度は高いように思えなかった。やはり「つづき」で応えてくれた「医療用の学習データをGPT側で定期的に用意できるか」が今後の発展のポイントになりそうだ。
Me:
GPTのAttention機構って何?
GPT:
Attention機構は、自然言語処理タスクにおいて、入力文の中から重要な部分を選択し処理するためのアルゴリズムです。GPTは、Transformerと呼ばれるモデルアーキテクチャを使用しています。Transformerは、Attention機構を利用して、入力文中の各単語の関係性を学習します。これにより、モデルは入力文全体を理解し、より質の高い出力を生成することができます。
Me:
GPTは医療の知識が弱いと聞くけど、このAttention機構の仕組みと関係ある?
GPT:
GPTは、学習データに基づいて学習されます。そのため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、GPTは医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。Attention機構は、入力文中の各単語の関係性を学習するために利用されています。しかし、Attention機構自体は、学習データに基づいて学習されるため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、Attention機構も医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。しかしながら、GPTには大量のテキストデータを学習し、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があり、知識を持っていない領域でも新しい知識を得る能力を持っています。そのため、医療に関するタスクをGPTに与える場合は、十分な医療に関する学習データを与えることで、GPTが医療に関するタスクに対しても高い性能を発揮することが期待できます。
Me:
ポイントは、Attention機能を医療用にチューニングするのではなく、医療データを学習データとして与えることが、GPTの医療分野への強化に繋がるんだね。
GPT:
そうですね。Attention機構は、入力文中の各単語の関係性を学習するためのアルゴリズムです。GPTは、学習データに基づいて学習されます。そのため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、GPTは医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。それに対して、十分な医療に関する学習データを与えることで、GPTが医療に関するタスクに対しても高い性能を発揮することが期待できます。そのため、Attention機能を医療用にチューニングするのではなく、医療データを学習データとして与えることが、GPTの医療分野への強化に繋がるということになります。
Me:
GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するには、意思決定者としての専門家の監修が必要という認識だけど、仮にそれが可能になった場合、GPTは医療現場で使われるようになると思う?
GPT:
GPTは、大量のテキストデータを学習し、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があります。しかしながら、GPTは人間の主観や判断力を持っていません。そのため、GPTが生成する出力は必ずしも正確であるとは限りません。そのため、医療現場でGPTを使用する場合は、専門家による監修が必要です。専門家は、GPTが生成する出力が正確であるかどうかを判断し、必要に応じて修正を行うことができます。これにより、GPTが生成する出力が正確であることが保証され、安全かつ効果的な医療を提供することができます。そういった意味で、GPTが医療現場で使われるためには、専門家による監修が必要であり、GPTはその監修に基づいた情報の提示などに利用されることが考えられます。
Me:
ユースケースとしては何が考えられる?
GPT:
GPTは、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があるため、医療現場での様々なタスクに利用することが考えられます。例えば、医療文書の自動生成や翻訳、診断支援、治療プランの生成、疾患の予防に関するアドバイスの生成などが挙げられます。また、GPTは大量のテキストデータを学習することで、新しい知識を得る能力を持っているため、医学研究や新しい薬物の開発にも利用することができます。ただしながら、これらのタスクにおいてもGPTが生成する出力は必ずしも正確であるとは限らないため、専門家による監修が必要です。
Me:
専門家の監修は、GPTのユースケースの内、どのフェーズで必要になると思う?
GPT:
GPTが生成する出力が正確であることを確認するために、専門家による監修が必要になります。そのため、GPTを利用する各フェーズで専門家の監修が必要になることが考えられます。これにより、GPTが生成する出力が正確であることが保証され、安全かつ効果的な医療を提供することができます。
- 学習フェーズ: GPTが学習するデータについて、専門家が正確性や適切性を確認し、修正を行うことが必要です。
- 生成フェーズ: GPTが生成する出力について、専門家が正確性や適切性を確認し、修正を行うことが必要です。
- アプリケーションフェーズ: GPTが生成した出力を使用するアプリケーションについて、専門家が安全性や効果を確認し、必要に応じて修正を行うことが必要です。
Me:
各フェーズごとにその適用の難易度を教えて。
GPT:
各フェーズごとに適用の難易度は異なりますが、概ね以下のようになります。ただし、これらは一般的な話であり、実際には、専門家がそれぞれのフェーズにおいて監修するために必要なスキルや知識は、それぞれのアプリケーションやタスクによって異なります。
- 学習フェーズ: GPTが学習するデータの整理や整形は、技術的なスキルが必要になりますが、専門家が正確性や適切性を確認するための作業は、通常は難しくありません。
- 生成フェーズ: GPTが生成する出力を確認し、修正するためには、専門的な知識や判断力が必要になります。このフェーズは、専門家によって適切に行われないと、生成された出力が正確でない可能性があります。
- アプリケーションフェーズ: GPTが生成した出力を使用するアプリケーションの開発やテストには、技術的なスキルが必要になりますが、専門家が安全性や効果を確認するための作業は、通常は難しくありません。
Me:
たしかに生成フェーズにおける出力のパターンは他のフェーズと比べ管理しづらそうだけど、その難易度を調節するための工夫はあったりするの?
GPT:
生成フェーズにおいて、GPTが生成する出力を確認し、修正するための難易度を調節するための工夫には以下のようなものがあります:これらの工夫により、GPTが生成する出力を確認し、修正するための難易度を調節することができます。また、専門家が確認する作業を効率化することで、より多くのGPTが生成する出力を確認することができ、正確性や適切性が高い出力を得ることができます。
- GPTが生成する出力のフォーマットを明確に定義することで、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- GPTの出力を確認するためのインターフェースやツールを開発することで、専門家が確認する作業を効率化することができます。
- GPTが生成する出力に対して、事前に定められたルールや基準を適用することで、専門家が確認する作業を効率化することができます。
- GPTが生成する出力を多数の専門家に確認してもらうことで、正確性や適切性を確認することができます。
- GPTが生成する出力を正確性や適切性が高いと判断される場合は、人手を減らして出力を採用することができます。
Me:
GPTが生成する出力のフォーマットを定義するにはどうすれば良いの?
GPT:
GPTが生成する出力のフォーマットを定義するには、次のような方法があります。これらの方法を組み合わせることで、より正確かつ適切なフォーマットを定義することができます。
- テンプレートを使用する: GPTによる出力には、事前に定義されたテンプレートを使用します。これにより、GPTが生成する出力のフォーマットが明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- スキーマを使用する: GPTによる出力には、事前に定義されたスキーマを使用します。これにより、GPTが生成する出力の構造が明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- 入力と出力の関係を明確にする: GPTによる出力は、入力に対応した形式で生成されるようにします。これにより、GPTが生成する出力のフォーマットが明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
Me:
GPTの出力テンプレートの使用方法を教えて。
GPT:
GPTの出力テンプレートを使用するには、以下のような手順を踏むことができます。このように、GPTの出力テンプレートを使用することで、GPTが生成する出力のフォーマットを明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。また、テンプレートを学習させることで、GPTが生成する出力が予め定義したフォーマットに沿っていることを保証することができます。
- 出力テンプレートを作成: GPTが生成する出力のフォーマットを定義し、テンプレートを作成します。例えば、診断書のフォーマットや手術手順の書き方など。
- GPTにテンプレートを学習させる: GPTに、作成したテンプレートを学習させます。
- GPTに入力を与える: GPTに、入力として必要な情報を与えます。
- GPTが生成する出力を確認: GPTが生成した出力が、事前に定義したテンプレートに沿っていることを確認します。
- 修正を行う: GPTが生成した出力が、事前に定義したテンプレートに沿っていない場合は、修正を行います。
Me:
GPTのテンプレートとスキーマの違いを教えて。また、プリセットと何が違うのかも教えて。
GPT:
GPTのテンプレートとスキーマは、出力フォーマットを定義するための方法であり、それぞれ異なる特徴があります。つまり、テンプレートは文章のフォーマットを定義するのに、スキーマはデータ構造を定義するのに、使用します。プリセットは、テンプレートやスキーマのような事前に定義したパターンやデータ構造を使用することができます。ただし、プリセットは、具体的には何を指すかは定義が異なります。
- テンプレート: GPTの出力に対して、事前に定義された文章のパターンを使用します。例えば、診断書のフォーマットや手術手順の書き方など。テンプレートは、GPTが生成する文章のフォーマットを明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- スキーマ: GPTの出力に対して、事前に定義されたデータ構造を使用します。スキーマは、GPTが生成するデータの構造を明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- プリセット: GPTの出力に対して、事前に定義されたパターンやデータ構造を使用します。プリセットは、GPTが生成する出力を明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
Me:
Pythonのopenaiライブラリでテンプレートやスキーマを再定義することは可能?
GPT:
はい、openaiライブラリは、新しいトレーニングデータ、テンプレートやスキーマを含むように、GPTモデルをファインチューニングすることができます。 openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングすることができ、トレーニングデータ、テンプレートやスキーマ、ファインチューニングパラメータを指定することができます。また、openaiは既にテンプレートやスキーマが組み込まれたモデルも提供しており、それらを直接使用することができます。
Me:
`openai.Completion.create()` メソッドでテンプレートやスキーマを再定義する方法を教えて。
GPT:
openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングするには、次のようにします。このように、openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングし、テンプレートやスキーマを再定義することができます。ただし、学習データとして適切なものを選び、ファインチューニングのパラメータを調整する必要がありますので、注意が必要です。また、トレーニングデータとして使用するテンプレートやスキーマによっては、モデルの性能が改善しないこともあるため、適切なものを選ぶことが重要です。また、ファインチューニングを行うためには、足りないデータや時間、計算リソースが必要です。
- トレーニングデータを用意: GPTに学習させるためのデータを用意します。このデータは、テンプレートやスキーマを含んでいる必要があります。
- openai.Completion.create()メソッドを呼び出す: openai.Completion.create()メソッドを呼び出し、トレーニングデータ、ファインチューニングパラメータを指定します。
- ファインチューニングを実行: 指定したパラメータに基づいて、GPTモデルをファインチューニングします。
Me:
当該メソッド用のファインチューニングパラメータは `prompt` を使うんだよね?
GPT:
はい、openai.Completion.create()メソッドでは、promptパラメータを使用して、GPTモデルに対して、生成したい文章のフォーマットやデータ構造を指定することができます。このpromptによって、GPTは指定されたフォーマットやデータ構造に従って文章を生成するように学習します。このpromptには、テンプレートやスキーマを含む文章を指定することで、GPTに学習させることができます。
