@wakairo

QRコードのセル数を少なくするために（つまり、印刷されたときの1つのセルを大きくするために）Versionはできるだけ小さく、また、くっきりと印刷するためにSizeは大きめに設定すると良いようです。 ちなみに、合成したQRコードを家庭用プリンタで縦横4cm弱で印刷しましたが、Versionを10に設定した場合はときどきしか認識に成功しませんでした。そこで、Versionを4に設定したところ、認識率が大分改善しました。

以下の2つの記事を読むかぎりでは、ChatGPTよりは少し改善したものの、新しいBingでも誤った情報を含んだ回答をする場合がまだまだあるようです。
ただChatGPTと違って、新しいBingでは出典を示すリンクが付くので、情報の真偽を確認する手間は軽減しています。

• https://www.sbbit.jp/article/cont1/107309
• https://ascii.jp/elem/000/004/124/4124834/

今のところ、以下の記事が参考になりそうです。

• https://note.com/kajiken0630/n/nc7670842b17a#2a426924-bcb5-4467-80a3-58981fd86a4c
• https://note.com/it_navi/n/nef52f2903021

例えば、「この論文を要約して。[論文のURL]」とか、「～の内容を以下の構成で教えて。概要、背景、課題。」といった問いかけ文は実用性が高そうです。

2023/05/04 順番待ちリストへの登録は不要になりました。 情報ソース

よって、以下は古い情報です。

2023/02/15現在、新しいBingは正式公開されておらず、プレビュー版として利用できるようになっています。

このプレビュー版を利用するには、こちらのページにて、順番待ちリストに参加します。
順番が来ると通知が来て新しい機能が利用可能になります。

参考

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2302/10/news109.html

スラムダンクでは流川と三井のカップリングが人気ということを学習してしまったPerplexity先生。

「流川楓の友達は誰ですか？」という質問に、「バスケ部内で一番親しい人は三井という友達のようです。」と返すPerplexity先生。

さらに「流川楓について教えて下さい。」と質問してみると、「彼は三井寿という名前で呼ばれており」という謎の回答があり、その情報ソースがこちら。

あーあ。

Perplexity先生の面白い回答を投稿するTopicです。

サイトを開いて1発目の質問において、質問文の冒頭に「日本語で答えて下さい。」を入れると日本語で回答をくれる可能性が高いようである。

例：日本語で答えて下さい。wingetとは何ですか？

ちなみに、2つめの質問（やり取り）以降でも確実に日本語の回答を得るための方法は見つけられていません。ご存じの方は、ぜひ教えていただきたく。

関西弁のことは分かっているらしい。怪しい関西弁を話す登場人物のセリフの合成などには使えそう。

「吾輩は猫である。名前はまだ無い。」を大阪弁に翻訳して。

「吾輩は猫でおます。名前はまだあらへんねん。」となります。ただし、大阪弁には多様な言い回しがあるため、表現は異なる場合があります。

津軽弁は、さっぱりらしい。津軽に「ござる」なんて話す地域はないですよね？

「吾輩は猫である。名前はまだ無い。」を津軽弁に翻訳して。

「うちのこは猫でござる。名前はまだござらん。」となります。ただし、津軽弁には方言差があり、地域によって言い回しが異なる場合があります。

「xの記事を、y文字程度で書いて」というコマンドは、けっこう便利そう。

「ChatGPTの紹介記事を、200文字程度で書いて。」に対する185文字の返答は以下の通り。

ChatGPTは、OpenAIによってトレーニングされた大規模な言語モデルです。このモデルは、人工知能技術に基づいて自然言語処理タスクを実行することができます。ChatGPTは、テキスト生成、文書生成、翻訳、Q&Aなど多様なタスクに対応することができます。このモデルは、大量のトレーニングデータを使用して学習されており、驚くほど人間のような文章を生成することができます。

「ChatGPTの欠陥に関する記事を、400文字程度で書いて。」に対する488文字の返答は以下の通り。

ChatGPTは大規模な言語モデルであり、非常に高い精度を誇っていますが、欠陥もあります。

1つ目の欠陥は、トレーニングデータに基づいて学習されているため、偏向性やバイアスが存在する可能性があります。トレーニングデータが性差別的な言葉や暴力的な言葉を含んでいる場合、モデルは同様の言葉を生成する可能性があります。これは、モデルの正当な使用に支障をきたす可能性があります。

2つ目の欠陥は、情報の不正確さです。ChatGPTは、トレーニングデータに含まれる情報に基づいて生成された文章を生成しますが、常に正確な情報を生成することは保証されません。特に、古いトレーニングデータを使用している場合、最新の情報に基づいて生成された文章が不正確な可能性があります。

3つ目の欠陥は、人工的な文章の生成です。ChatGPTは驚くほど人間のような文章を生成することができますが、完全に人工的な文章を生成するため、読者にとって非常に無味な文章が生成される可能性があります。

以上のような欠陥があるため、ChatGPTは単に自動生成された文章を信じることは避け、常に正確な情報を確認することが重要です。

以下の記事にある「以下を要約して」といった定型句は、ChatGPTを操作するコマンド（キーワード）として便利そう。

https://qiita.com/sakasegawa/items/82069c97a1ee011c2d1e