大規模言語モデルMistral-NeMoにGPT4o作成の問題を回答させ、GPT4oで採点してみた

前回の記事では、Mistral AI社が開発したLLMを小規模なマシンでChatbotにすることを紹介しました。

今回はこのChatbotにGPT4o作成の問題を入力し、出力された回答をGPT4oで採点してみました。

この記事を書く前に同じChatbotで推論の問題をいろいろ試していました（それに関しては別の記事で紹介します）。

推論以外にLLMに必要な機能をGPT4oに聞いてみました。

私の質問：LLMに必要な能力は推論の他に何がありますか

LLM（大規模言語モデル）に必要な能力は推論以外にもさまざまあります。以下に代表的な能力を挙げます。

### 1. **理解力（Comprehension）**
   - モデルが自然言語を理解し、文脈や意図を正確に把握する能力です。例えば、曖昧な言葉や異なる意味を持つ言葉を正しく解釈することが求められます。この能力は、モデルが文脈に基づいて適切な返答を生成するために必要です。

### 2. **知識の保持（Knowledge Retention）**
   - 広範なドメイン知識を持ち、それを元に正確な回答を提供できる能力です。LLMは事前に大量のテキストを学習するため、一般常識や専門知識を保持しておくことが求められます。事実に基づいた回答や、特定の分野に特化した知識を提供する際に重要です。

### 3. **言語生成力（Text Generation）**
   - 与えられた指示に基づいて、自然で流暢なテキストを生成する能力です。文法や文脈を正しく理解し、適切な語彙や文体を使うことが必要です。例えば、ニュース記事の生成や、プログラムコードの自動生成など多様なタスクに活かされます。

### 4. **対話管理（Conversation Management）**
   - 複数ターンの会話を正確に管理し、過去の会話履歴を適切に参照しながら、整合性のある返答を行う能力です。これにより、対話型システムとして一貫したやり取りが可能になります。

### 5. **創造力（Creativity）**
   - 物語の生成や新しいアイデアの提案など、創造的なタスクにおいて重要な能力です。特に文章や詩、デザインのアイデア生成など、想像力を活かしたタスクに強いモデルが求められる場合があります。

### 6. **常識推論（Commonsense Reasoning）**
   - 人間の常識に基づいた推論や判断を行う能力です。日常のシチュエーションに対する適切な判断や、文脈に基づいた合理的な結論を導くことが求められます。

### 7. **連続性の理解（Coherence）**
   - 長い文章や文脈にわたる連続した情報を正しく理解し、論理的な一貫性を保ちながらテキストを生成する能力です。特に長文の文章生成や複雑なストーリーテリングで重要です。

### 8. **感情理解と表現（Emotional Understanding and Expression）**
   - 人間の感情や感覚を理解し、それに応じた返答や表現を行う能力です。例えば、感情的な会話において共感を示すような返答ができることが期待されます。

### 9. **計算能力（Numerical and Mathematical Reasoning）**
   - 数字や計算に基づいた問題を解く能力です。特に、数学的な問題を解く際や、データ処理において正確な数値処理ができることが求められます。

### 10. **多言語対応能力（Multilingual Support）**
   - 複数の言語での理解と生成ができる能力です。グローバルな応用を考える際、複数言語を正確に処理できるLLMが非常に重要です。

### 11. **倫理的判断（Ethical Reasoning）**
   - コンテンツが倫理的に適切かどうか、あるいはユーザーに有害な情報を提供しないようにフィルタリングする能力です。AIが偏見や差別的な情報を提供しないような倫理的判断力が求められます。

LLMがこれらの能力をバランス良く持つことにより、さまざまなタスクに柔軟に対応でき、ユーザーにとって信頼性の高いシステムになります。

私の質問：それらの分野の比較的難しい問題を1つづつ作ってもらえますか

もちろんです。それぞれの分野に対応する比較的難しい問題を以下に挙げます。

### 1. **理解力（Comprehension）**
   - **問題**: 次の文章に基づき、最も適切な結論を選びなさい。「山田さんは、会社で最も重要なプロジェクトを担当している。彼女はそのプロジェクトの進捗を部長に毎日報告する義務がある。しかし、彼女は過去3日間、部長に報告をしていない。」
     - A) 山田さんは部長に報告する義務がなくなった
     - B) 山田さんは会社を辞めた
     - C) 山田さんは病気か何らかの理由で報告を怠っている可能性がある
     - D) プロジェクトが完了したため報告の必要がない

### 2. **知識の保持（Knowledge Retention）**
   - **問題**: 2020年のノーベル物理学賞はどのような研究に対して授与されましたか？主な受賞者と研究内容を説明してください。

### 3. **言語生成力（Text Generation）**
   - **問題**: 次のプロンプトに基づいて短い物語を書きなさい。「ある日、すべての色が失われた世界で、少年は一枚の色を持つ絵を見つける。」

### 4. **対話管理（Conversation Management）**
   - **問題**: 以下の会話の流れを一貫性を保ちながら続けてください。  
     - A: 先週行った旅行の話を聞かせてくれませんか？  
     - B: もちろん！とても素晴らしい経験だったよ。特に、山の上から見た景色は本当に息を呑むようだった。  
     - A: どの山に登ったの？  
     - B: 富士山に登ったんだ。天候も最高で、山頂までスムーズに登れたよ。

### 5. **創造力（Creativity）**
   - **問題**: 次のアイデアに基づいて、未来のスマートホーム技術のユニークな機能を3つ提案し、その利便性と社会的影響について説明しなさい。「すべての家電がAIと連携して自動化された未来の家。」

### 6. **常識推論（Commonsense Reasoning）**
   - **問題**: 太郎は雨が降っている日に家を出ました。彼は傘を持っていませんが、濡れずに帰宅しました。これはどのように可能でしょうか？理由を説明してください。

### 7. **連続性の理解（Coherence）**
   - **問題**: 以下の文章に基づき、論理的な一貫性を持つ結末を書きなさい。「彼は鍵を家に忘れてしまい、外に閉め出されてしまった。彼は周囲を見渡し、次に取るべき行動を考え始めたが…」

### 8. **感情理解と表現（Emotional Understanding and Expression）**
   - **問題**: 次の文章で、話者の感情を特定し、その感情がなぜそのようになったのかを説明しなさい。「彼は手紙を開き、その内容を見た瞬間、思わず涙が溢れ出た。それは彼が待ち望んでいたニュースだった。」

### 9. **計算能力（Numerical and Mathematical Reasoning）**
   - **問題**: 3つの箱があり、それぞれに異なる数のボールが入っています。1つ目の箱には10個、2つ目の箱には15個、3つ目の箱には20個のボールが入っています。3つの箱の中から合計25個のボールを選び出す方法は何通りありますか？

### 10. **多言語対応能力（Multilingual Support）**
   - **問題**: 次の日本語の文章を、適切な意味合いを維持しつつ、自然な英語に翻訳しなさい。「私は昨日、友達と一緒に映画を観に行きました。その映画はとても感動的で、最後には涙が止まりませんでした。」

### 11. **倫理的判断（Ethical Reasoning）**
   - **問題**: AIが個人の健康データを分析し、診断結果を提供するシステムがあります。このシステムがデータを第三者に提供することは許されるべきでしょうか？その理由をプライバシーの観点から議論しなさい。

これらの問題はそれぞれの分野における比較的難しい課題であり、解決には高度な能力が必要です。

以上がGPT4oが作った問題ですが、前回の記事のChatbotに質問を入力してみます。