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2023-10-24 11:57

長文を扱えるLLM、Claude

ここで話している「Claude」は以下からアクセスできます。

https://claude.ai/chats

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サマリー

今日の「長文を扱えるLLM、Claude」というポッドキャストで、大規模言語モデルであるLLMについて話されています。クロードは、他のAI技術と比べても非常に長文を扱えることが特徴であり、書き言葉に直す際にも非常に便利ですと述べられています。

00:01
冒険家のみなさん、おはようございます。
今日も落雷に揺られて、灼熱の砂漠を横断していらっしゃいますでしょうか。
本日は2023年の10月24日です。インドでは午前47分を回ったところです。
今朝もTwitterの音声配信、むらスペを始めさせていただきたいと思います。どうぞよろしくお願いいたします。
今日は、長文を扱えるLLM、Claudeというタイトルでお話をしたいと思います。
リスナーの方が集まる間に、最初にいくつかお知らせをしておきたいと思います。
まず、Zoomでハナキンなんですが、今週は小山明子さん、フリーランスの日本語教師として、多分世界で一番有名な方だと思いますけど、
小山明子さんが乾杯ノンドに来ていただくことになっております。
今回、小山さんは、ビジネス日本語教え方&働き方ガイドという本を出版されたので、この本についていろいろお伺いすることになっております。
ハナキンPDは、政府が日本語教育に投入する貢献は誰にわたるのか、こういうトピックで皆さんのご意見をいただくことになっております。
日本語教師ブッククラブは、来週の本の募集中ですので、この本をみんなで読みたいというのがあったら、ぜひご意見をお願いしたいと思います。
あと、日本語教師チャットは、今週土曜日です。今回はポッドキャストがトピックになっていますので、皆さん聞いているポッドキャストとか、自分で発信しているのは、
僕もこのムラスペ、今ここで話していますけど、こういうのを発信している方はぜひご共有いただければと思います。
それでは本日の本題に入りたいと思います。
今日お話ししたいのは、長文を扱えるLLMクロードということなんですね。
これでも、前々からすごく興味があって、実はアカウントも作ってはいたんですけど、
実は今まではアメリカとイギリスでしか登録できなかったんですね。
ハートいただきました。ありがとうございます。
LLMとは
まず、LLMをもう一度おさらいすると、このクロードというのはLLMという種類の人工知能です。
LLMはLarge Language Modelですね。大規模言語モデルというふうに言われていますね。
チャットGPTもこのLLMと言われている種類の一つ、GoogleではGoogle Birdというのもありますね。
これまではアメリカとイギリスでしか使われていなかったんですが、
これが今回日本でも使えるようになりました。
登録するときに電話番号が必要なんですけど、その電話番号が81で始まる電話番号ね。
つまり日本の国番号が81ですよ。
それも登録できるようになったので早速使ってみたという感じですね。
ちなみに今はイギリスとアメリカのほかは日本だけです。
ですから、例えばフランスとかそういう国もまだ全然使えていないのに、
日本はかなり早めに使えるようになったという、
そういう特権的な機会にあるということですね。
インドでもまだ残念ながら、インドからアクセスしても大丈夫なんですけど、
インドの電話番号では登録することができない。
なのでインドの日本語教師の方にもぜひ使ってほしいんですが、
それができないのが非常に残念です。
これが本当にすごいと思ったんですけど、何がすごいかというと、
普通のやりとりはChatGPTのGPT3よりはいいんだけど、
4と比べたらそんなにすごくいいという感じでもない。
同じくらいだと思いますね。
だけど量が違うんですよ。つまり長さですね。
例えばこのクロードの、今回お話ししている大規模言語モデルはクロードって言うんですけど、
このクロードのテキストの入力欄があるんですけど、
そこが10万トークン入れられるというふうになってますね。
これが英語の資料なんで、それが語数で書いてあるんですけど、
それが7万5千語くらい入れることができるというふうにされています。
クロードの利点
なので7万5千って言ったらほぼ本が丸々1冊くらい入れられるくらいの長さですね。
実際にそういうことを検査してみたことがあったんですね。
このグレートギャッツビーですね、カレーナルギャッツビーでしたっけ?
それとは違うかな?
グレートギャッツビーっていう本がありますよね。
僕ね、これまだ読んだことないんですけど、
それの全文が、これが7万2千トークンということですね。
クロードは10万トークンですからまだ全然余裕なんですよね。
このグレートギャッツビーの全文をクロードに読ませて、
その後1行だけ修正したものが、ギャロウェー市の職業がソフトウェアエンジニアであるというふうに1行だけ修正したと。
それをクロードはすぐに見つけることができたというわけですね。
すぐに言っても22秒ですけどね。
でも22秒かけて本一冊の内容の間違いを探すことができるというのは本当にすごいことですね。
例えばチャットGPTは一文字に入れられるのが、
今だいたい3000ワードぐらいと言われてますよね。
これが4096トークンかな。
これが10万トークンと4000トークンの違いですよね。
20倍ぐらい違うと言われています。
長文が非常に扱えるようになったということが、
本当にクロードのすごいところだと思います。
例えばこれがどういうことかというと、
本当にすごく実用的なところで全然違います。
僕は今このムラスペという朝の音声配信で喋ってますけど、
まず文字起こしはリッスンという、
そういうポッドキャストの配信サービスのようなものを使っています。
そうすると僕が喋ったものが自動的に文字化されるんですよ。
その段階であのーとかえーとーとか、
そういうフィラーみたいなのが全部削除されているんですけど、
それでもまだまだ全然話し言葉なわけですよね。
だからブログとかには適した感じではないんですけど、
それをですね、僕は今まではチャットGPTで書き言葉に直していたんですよね。
それがですね、でも一発ではできなくて、
そうですね、その日の長さにもよりますけど、
大体6回ぐらいに分けてやっていました。
そうしないとね、最初の方はちゃんと書き言葉になっているんだけど、
最後の方がすごく省略されちゃってて、
全然内容が足りないというようなことが起きてしまうんですね、チャットGPTだとね。
だけど今回のこのクロードを使うと、
例えば昨日の音声配信ね、
マジックスクールについて話しましたけど、
それに関して僕がまず話して、
リッスンというポッドキャストの配信サービスのところで文字化してもらったテキストね、
そのテキストをこのクロードで書き言葉に直してもらったんですけど、
もうこれ一発でやることができました。
で、かなりそんなに難しい言葉は使っていなかったんですけど、
まだあまりじっくり見てないんです。
すいません、さっきちょっとやってみただけなんだよね。
だけど見た感じでは全然間違いとかもなくて、
これは本当に非常によくできているなというふうに思って、
すごく感激したという感じがありますね。
有料版の利用
ただね、これはちょっと有料と無料がありまして、
僕はまだ全然、アカウントは作ったけど無料バージョンを使っています。
でもそれでも1回の音声配信の1回分の文字起こしを書き言葉に直すぐらいのことは全然余裕でできるわけなんですね。
だけどちょっと使いすぎると、
11時までは無料バージョンでは使えませんよ、
有料版に登録するのはこちらですよ、みたいなのが出てきますね。
さっき確か8時半ぐらいにそれが出たので、
8時半から11時なので、
大体2、3時間ぐらい待たなければまた使えないという状況に今はなっています。
でもまず無料版でやるんだったら、
少なくともチャットGPTの今の無料版はGPT3というやつなので、
それに比べたらこちらの方が質は高い回答が出てくるように思います。
だけどそれから長さに関してもこのチャットGPTよりは全然長いものが使えるので、
このクロードはお勧めですね。
だけどチャットGPTの方は質はそれほど高くないけど、
無料でずっと使えて本当に使い放題ですよね。
かつあまり長い文章、長いテキストを扱わないで済む、
そういう人はチャットGPTの無料版でもいいかもしれませんが、
例えば僕みたいにブログを書くとか、
あるいは本を出版するとか、あるいは論文を書いている人とか、
そういう人にとってはこのクロードというのは非常に使い勝手が良くて、
もしかしたらとても使いすぎるんだったら有料版に入ってもいいぐらいかもしれませんね。
有料版は今のところ1ヶ月20ドルで使えるそうです。
それでは本日のムラスペはここまでになりますね。
もしこのクロードという新しい大規模言語モデル型の人工知能を
使ってみたい方がいらっしゃいましたらハートマークをお願いします。
ちょっと早いかなと思ったら涙。
向いてないかなと思ったら涙のマークでもいただければと思いますが、いかがでしょうか。
それでは本日もムラスペにご参加くださいまして、ありがとうございました。
今日のこの長文を扱えるLLMクロード、
このコンテンツにつきましてご感想とかコメントなどがありましたら、
ぜひムラスペのハッシュタグ付きでご共有いただければと思います。
それでは本日も良い一日をお過ごしください。
そして冒険は続きます。
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