大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのはここから来ています。 ChatGPTの学習データを考えることはその能力を発揮させるときに極めて有効です。質問時も以下のように、『⁠涼宮ハルヒの憂鬱』というライトノベル作品について日本語で聞いたときはSOS団の略称を間違えるなどしますが、英語ではほぼ期待通りの回答を見せます。 図1 『ハルヒの憂鬱』について日本語で聞いた場合の回答 図2 『ハルヒの憂鬱』について英語で聞いた場合の回答 知ったかぶりをするChatGPT ところで、ChatG

学習している内容や日々の考え事など、さまざまな情報を入力しながら自然に整理していくパーソナル・ナレッジ・マネージメント（PKM）ツールが注目されています。 しかし便利ではあるものの使い方が難しかったり、マニアックな設定が要求されたりするPKMツールが多い中、高機能なのに簡単に利用できるRemNoteが、最近モバイルアプリも登場して頭一つ抜けた存在になってきたように思います。そこで本稿では初心者向けにRemNoteの使い方の紹介を通して、PKMの基本的な考え方について深めてみます。 情報が複雑になってきたら、ツールも進化しなければいけない 忘れてしまっては困ることがあると、私たちはメモをとります。買い物でそろえるもの、テレビで耳にしたお得な情報、来週の予定、ちょっとした考え事。どんなことであっても私たちはメモをとります。 手段は紙でもスマートフォンでも変わりません。ふだんは意識しないほど当た