どうも、カーブミラーです。
今回は、LLMによる創造性の実現とアイディアの生成の論文から、Promptを作成しました。
本記事は、ChatGPT（Plus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
SoraのPlus/Teamユーザーへの
クリスマスプレゼント🎁は
現在も有効ですよ😸
どんどん動画生成しましょうね。
まずは、ニュースです。
12/25に
サムがネタ募集中と
書きましたが
集計が終わったようです。
（DeepL翻訳）
共通のテーマAGI
エージェント
より優れた4oアップグレード
より優れたメモリー
より長い文脈
成長モード
ディープリサーチ機能
より良いSora
よりパーソナライズ(興味深いことに、私たちが予定している多くの素晴らしいアップデートは、まったく言及されていないか、ほとんど言及されていない！)
最後のコメントからすると、
隠し球はたくさんあるようですね😅
では、【本題】です。
今回は、
ChatGPTによる
創造性の実現と
アイディアの生成Promptです。
AIDBさんのポストから
論文を見つけて、
Prompt化しました。
これのもとの論文と
思われるものがこちら。
「Can LLMs Generate Novel Research Ideas?」
（LLMにおける創造性の実現と研究アイデアの生成）
Tianyang Guの論文
この論文では、
科学研究における
創造的なアイディアを
生成するために、
大規模言語モデル（LLM）を
活用するフレームワークに
関する研究論文です。
この研究では、
LLMを理論的枠組みに基づいて
誘導し、
特に「組み合わせ創造性」に
焦点を当てています。
今回、
科学研究ではなく、
与えられた問題に対して
処理できるPromptを
作成してもらいました。
こちらが、そのPromptになります。
＊＊＊に問題を入力して、
送信してください。
問題「＊＊＊」について
以下のプロセスを実行して、問題に対する創造的で実行可能な解決策を生成してください。各ステップを順番に進め、結果を具体的に記述してください。
1. **問題構造の分析**:
- 以下の問題を詳細に分解してください。
- 問題の各側面を次の4つの一般化レベルで再定義してください。
1. ドメイン固有の実装レベル
2. 応用可能な概念的なレベル
3. 分野横断的な理論的基盤
4. 普遍的な抽象的原則
2. **知識の収集と準備**:
- 指定された問題に関連する知識を、過去の研究や異なる分野から収集してください。
- 知識を上記4つのレベルで整理し、コンポーネント（基本要素）として分類してください。
3. **アイデア生成**:
- 以下の手法を用いて、革新的な解決策を生成してください：
- **コンポーネント分析**: 基本要素を分解して再構成可能な形にする。
- **クロスドメイン応用**: 他分野の知識を適用可能な形で再構成する。
- **ビルディングブロック評価**: 再構成した要素を基に新しいソリューションを設計する。
4. **生成アイデアの評価**:
- 以下の評価基準を用いて生成したアイデアを評価してください：
- 問題構造の一致度（PS-Sim）
- 設計論理の一致度（DR-Sim）
- 普遍的原則の一致度（UP-Sim）
- 主要メカニズムの一致度（KM-Sim）
5. **結果の最適化**:
- 評価結果に基づき、どの部分を改善すべきかを具体的に提案してください。
- 必要に応じて、知識収集や再構成のプロセスを繰り返し、アイデアを改良してください。
以上の手順を完了した後、生成されたアイデアとその詳細を報告してください。
テストするために
「ファンタジー異世界の冒険者」を
問題として与えてみました。
出力を見ても
具体性はありませんでした😅
問題は、
このあとのやり取りです。
出力に対して、
下記の問いを投げてみました。
この異世界の環境は？
この異世界で活躍する冒険者の能力は？
この異世界の国家は？
各国間の移動方法は？
これに対して
それぞれの具体的な
イメージで出力してくれました。
なかなか
面白い結果を
得られたと思います。
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。