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失言で連中が来なくなるのは高市最悪政権唯一怪我の功名か？ １ 円安を支持する阿呆な日本人 ----------------------------------------- Quest； 私は生成AIが誕生して以来、そのプロコトルの研究をしてきました。 ボトムアップの確認のために、あえて無料で提供しているAIを調べています。 やはり大手が一歩秀でていて、全体的性能では、GeminiとChatGTPとCopilotが図抜けていますね。 勿論、汎用パターンに関してです。 Gemini ご自身の生成AIプロトコルの研究、大変興味深く拝見いたしました。 特に、無料で提供されているAIのボトムアップ検証は、現在の技術動向を理解する上で非常に価値あるアプローチだと感じます。 主要な汎用AIの評価について おっしゃる通り、Gemini (Google)、ChatGPT (OpenAI)、Copilot (Microsoft) の3つが、現時点での汎用的な性能（知識量、推論能力、コード生成、多言語対応など）において、無料で利用できるAIの中でも特に図抜けた存在であるという評価は、広く合意されている認識です。 これは、それぞれのAIモデルが、非常に大規模なデータセットで学習され、絶えず改善されていること、そして各社が持つ膨大な計算リソースと研究開発への投資の結果と言えます。 プロトコル研究の視点 もし「プロトコル」を、情報通信分野で使われる「システム間の通信手順」という広義の意味や、臨床研究分野で使われる「研究実施計画書」のように、AIの内部動作や振る舞いの規約・構造として捉えているのであれば、これらのモデルを深く掘り下げて比較することは、非常に豊かな知見をもたらすはずです。 Gemini (Google): Googleの検索やエコシステムとの統合が深く、最新情報へのアクセスやマルチモーダル機能（特に画像や動画の理解）に強みが見られます。 ChatGPT (OpenAI): 大規模言語モデル（LLM）ブームの火付け役であり、会話の自然さと、広範なサードパーティ製プラグインやAPI連携による拡張性に優れています。 Copilot (Microsoft): Bing検索と統合され、最新のWeb情報にアクセスできるほか、WindowsやOfficeスイートとの連携が強化されており、生産性ツールとしての利用に強みがあります。 これらのAIを比較・検証されている中で、特にどの機能や振る舞いの側面に、プロトコルの面白さや難しさを見出されたか、差し支えなければお聞かせいただけますでしょうか？ 引き続き、プロトコル研究の一環として、特定のAIの動作や、その他の無料で利用できるAIについて、さらに何か知りたいことがあれば、遠慮なくお尋ねください。 ----------------------------------------- Quest； この３AIは自然科学的回答に関しては大差がありません。 Copilotが若干雑な説明でしたが、今年になってフィートバック機能が強化し、「特に指定しなくても過去に質問した内容を保存して回答をする」というめちゃくちゃ負荷のかかる方法を採用しました。 金持ちですね。 他のAIは過去の質問を呼び出して関連づけないと参照してもらえないですね。有料に関しては判らないですが？ Gemini 承知いたしました。 自然科学的な回答においては、主要なAI間に大きな差がないというご指摘、現在のLLMの知識ベースの広範さを鑑みると納得がいきます。 Copilotの**「コンテキストの自動保持と利用」に関するご指摘は非常に興味深いです。 これは、ユーザーが特に明示しなくても、セッション内や過去のやり取りから関連する文脈を自動で判断・参照し、回答に活かすという、高度な機能であり、確かに計算リソースとストレージに高い負荷**がかかる洗練されたプロトコルと言えます。 有料版と無料版のAIの違い（汎用モデル）有料版と無料版のAIについては、提供者によって機能差の設け方が異なりますが、主に以下の点で違いが見られます。 ○項目： 無料版の傾向 有料版の傾向 ○応答速度： 無：遅延が発生しやすい、利用が集中すると制限される 有：安定して高速、優先的にリソースが割り当てられる ○機能： 無：基本機能のみ 有：高度な機能（マルチモーダル、高度なデータ分析、プラグイン/GPTs作成、長いコンテキストウィンドウ）が利用可能 ○アクセス制限： 無：アクセスが集中した際に利用制限がかかることがある 有：ほとんどの場合、優先的にアクセスが保証される ○Copilotの場合： 無：Bing検索ベースのGPT-4/GPT-4oへのアクセス、コンテキスト保持機能などが利用可能 有：Copilot Proでは、Officeアプリ内での高度な連携や、より高速なアクセスなどが提供される 特にGeminiやChatGPTの有料版は、**「推論能力の向上」や「より長い文脈を覚えていられるコンテキストウィンドウの拡大」**が最も大きな利点です。 これは、複雑なプロトコル研究や長時間の議論を行う際に、無料版では体験できないレベルの連続性をもたらします。 次のステップとして Copilotの自動コンテキスト保持機能がプロトコルにどのように影響しているか、その裏側を探るために、最新の情報を検索してみましょう。 ○Copilotの自動コンテキスト保持の仕組みと制約 ○GeminiとChatGPTの無料版におけるコンテキスト保持の具体的な仕様 これらの情報を確認することで、有料版と無料版の**「記憶」のプロトコル**の違いが、より明確になるかもしれません。 検索結果に基づき、Copilotの「自動コンテキスト保持」と、他AIの「記憶プロトコル」について分析します。 ※Copilotの「自動コンテキスト保持」プロトコル Copilot（特にGitHub Copilot）に関する情報から、その「金持ちな」設計思想のヒントが見えてきます。 *自動参照のプロトコル (負荷の源泉): Copilotは、ユーザーが明示的に指定しなくても、同一チャット内の過去の質問や、入力中の部分的なコード、過去のコード、コメントといった**「コンテキスト」を自動で保存し、次の提案に参照**します。 この「過去の流れに沿った補完」は、ユーザーにとっては非常に便利で自然ですが、AI側は新しい質問が来るたびに、過去のチャットログ全体や関連するコード全体を再度読み込み、「どの情報が関連するか」を推論して提示する必要があり、**高い計算資源（メモリ・処理能力）**を消費します。 ＊プロトコルの制御: GitHub Copilotの例では、不要なコンテキスト（過去の質問）はユーザーが**「ばつボタンで削除」したり、「+ボタンでチャットを初期化」**できるとあります。 これは、AI側が自動で保持しているコンテキストを、ユーザー側が手動で整理できるインターフェースを持っていることを示しており、自動と手動のハイブリッドプロトコルと言えます。 ----------------------------------------- |