　どうも、カーブミラーです。

　今回は、モンテカルロ木探索を用いた「HiAR-ICL」の思考方法を論文からPrompt化してみました。

本記事は、ChatGPT（有料版）
で行なっております。画像は
ありません。　あしからず。

　ChatGPT等の動作状況を知らせる
　　OpenAIのステータスページ。
　　　OpenAIステータス

　まずは、ニュース。

　Amazonのクラウド部門である
　　AWSは2024年12月3日、
　　　米国ラスベガスで
　　　　年次イベント「AWS re:Invent」
　　　　　が開催された。

　そこで
　　新たな生成AIモデル
　　　「Amazon Nova」ファミリーを
　　　　発表しました。
　Amazon、新たな生成AI基盤モデル「Amazon Nova」を発表：マルチモーダル対応と高いコスト効率を実現

　AWSのAI開発プラットフォーム
　　「Bedrock」を通じて利用可能。

　六つのモデルが発表され、
　　それぞれが説明された。
　　　ここでは省く。

　ただ、
　　マルチモーダルAIであり、
　　　画像生成や動画生成の
　　　　専用モデルもある。

　残念ながら、
　　Bedrock上での操作となり、
　　　また、体験版や無料版は
　　　　なさそうです。

　次は、
　　ニュースではなく、
　　　ChatGPTの回答を
　　　　コピーする際の❗注意❗です。

　以前からコピペしてて、
　　おかしいなと思っていたことを
　　　確認しました。

　Web版とスマホアプリ版とは、
　　同じセッションの回答でも
　　　コピー内容が違います。

　もちろん、
　　テキスト選択すれば
　　　同じです。

　しかし、
　　回答全文を
　　　アイコンや
　　　　ポップアップメニューから
　　　　　コピーした場合、
　　　　　　内容が違っています。

　次のようになります。
　　Web版
　　　Markdown記法

　　スマホアプリ版
　　　テキストのみ

　私は前からですが、
　　記事を書くために
　　　ChatGPTとのやり取りを
　　　　コピペしています。

　　今回のことで
　　　Web版とスマホアプリ版との
　　　　コピーの仕方を
　　　　　決めました。

　　入力は、スマホアプリ版

　　回答は、Web版　に。

　　完璧ではありませんが、
　　　Markdown記法のままの
　　　　コピペが手間が減ります😸

　次に、
　　2024/12/05の0:20に
　　　OpenAIからポストが。
　　　　OpenAI公式ポスト

（DeepL翻訳）
12日間。
12のライブストリーム。
大小さまざまな新しいことの数々。

12日間のOpenAIが明日から始まる。

　サム・アルトマンも
　　同様のポストを。
　　　サム・アルトマンポスト

　その後、
　　以下の発表がありました。
　　　OpenAI Newsroomポスト

　最新の数字：
　・ChatGPTの
　　　アクティブユーザー数は週3億人
　・ChatGPTで
　　　毎日送信される
　　　　メッセージは10億通
　・米国では130万人の開発者が
　　　OpenAIを基盤に開発

　さて、【本題】です。

　今回は、
　　モンテカルロ木探索を用いた
　　　「HiAR-ICL」という思考方法を
　　　　論文からPrompt化
　　　　　してみました。

　下記記事からです。
　　LLMの思考の性能をモンテカルロ木探索で引き上げる

　「HiAR-ICL」とは
　　推論ステップを
　　　モンテカルロ木探索を
　　　　用いて導き出し、
　　　　　複雑なタスクでの性能を
　　　　　　大幅に引き上げる手法、
　　　　　　　とのこと。

　モンテカルロ木探索とは、

（Perplexity）
モンテカルロ木探索（MCTS）は、モンテカルロ法を用いた木探索アルゴリズムで、特にゲームAIにおいて次の手を決定するために使用されます。この手法は、ランダムなシミュレーションを通じて探索木を構築し、最終的に勝率が高い手を選択します。具体的には、選択、展開、シミュレーション、バックプロパゲーションの4つのステップで構成されます。囲碁や将棋などの完全情報ゲームやポーカーのような不完全情報ゲームでも応用されています。

　以前、趣味的に
　　プログラミングしていたのですが、
　　　SORTするのに、
　　　　試したことがありました。

　処理速度が遅いので
　　使用を諦めた記憶があります😅

　今回のPromptも
　　ご多分に漏れず、
　　　返答時間が掛かり、
　　　　心配になるほどです。
　　　　　（たまたま？）

　上記記事の論文を
　　ChatGPTに読み込ませ、
　　　Promptを作成してもらいました。

　では、
　　Promptをどうぞ。
　　　＊＊＊に問題を
　　　　入力・送信してください。

あなたの役割: あなたは、問題解決のエキスパートです。以下に示される問題を解決するために、複数のアプローチを試行し、最適な解を探索してください。モンテカルロ木探索のように各ステップを評価し、最善の次のアクションを選択します。

問題：「＊＊＊」

解決方法のフレームワーク:

1. 問題の分解: 問題を小さな部分に分割し、それぞれに焦点を当てて考察してください。

2. 候補の生成: 各部分に対して複数の解決方法を提案してください。

3. シミュレーション: 提案された解決方法がどのように機能するか、仮定ベースで結果をシミュレートしてください。

4. 評価: シミュレーション結果を比較し、どのアプローチが最善であるかを判断してください。

5. 再探索: 必要に応じて新たなアプローチを追加で提案し、再評価を行ってください。

　思考過程で出てくるものが
　　面白かったです。

　結論の回答は
　　うまくまとめられてしまって
　　　ちとつまらない感じでした。

　ですが、
　　私では思い付かないか、
　　　思い付くのに時間が掛かる
　　　　内容ばかりでした。

　みなさんの
　　作品制作の糧に
　　　なれば、幸いです。

　今回は、ここまで。