通常とは異なるアクティビティが検出されたため、このセッションにフラグが付けられました。
続行するには、人間であることをご確認ください。
自然言語の指示として表現された多数のタスクでモデルをファインチューニングし、学習中に見たことのないタスクでも新しい指示にうまく従えるようにすること。
インストラクションチューニングでは、指示の形で表現された大量のタスクを使ってベースモデルをファインチューニングします。Wei ら（2022）は FLAN で、これにより未知のタスクでのゼロショット性能が大きく向上することを示しました。また Ouyang ら（2022）は指示データと人間のフィードバックを組み合わせて InstructGPT を構築しました。これが、素の言語モデルを役に立つアシスタントへと変えた手法です。
単にテキストの続きを書くだけでなく、指示されたことを的確にこなせるモデルにするための工程です。
この定義の根拠となる一次資料、査読済み資料、アーカイブ資料です。
同じプロンプトを ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity で並べて実行できます。手持ちのファイルをコンテキストに使い、回答同士を照らし合わせて確認できます。
MultipleChat を無料で試すさらに詳しく
同じプロンプトを複数のモデルに送り、どの回答が通用するか確かめられます。
ヒューマナイザーAIの下書きを別のモデルで書き直し、自然な文章に整えます。
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検出ツールAIらしい文章のパターンを見つけ、必要な部分だけ書き直せます。
ガイド検出ツールが何を測っているかを理解し、誠実に書く方法がわかります。
ワークスペースChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity を1つのワークスペースで。
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