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“心の力” 124 k

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LLMを使っている方なら一度はこう思ったことがあるのではないで しょうか。「言った通りに動いてくれよ！」…と。 万能のような機能を持ち、銀の弾丸、ゲームチェンジャーと謳われた AI…を使いこなすのは案外大変なのだった！ AIを捻じ伏せて期待通 りのレスポンスを返させるためには一体どうすれば良いんだ！？

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プロンプトを書いていて思うこと “心の力”

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エゴ 絶望の克服 粘 り 強

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ん? 心の力…AI？

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AI？…　AT… 心の力… AT … 心の力 ATフィールド

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エヴァ?

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心の力 ATフィール ね じ

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しょーてぃー Shoty Experience Designer / Prompt Designer

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しょーてぃー Shoty Experience Designer / Prompt Designer プログラミングやエンジニアリングは できない、しがない体験設計野郎 Sho ty r ちび 169.1cm

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好きな使徒 第六の使徒 ラミエル

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Value Discovery

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Easy Peasy.AI

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指令 碇シンジらしさをもっと、様々なシチュエーションに 召喚できる「イカレシンジくん」疑似Agentの作成 支給武器 124k：ChatGPT-4(8k)、3.5 Turbo(16k)、Claude(100k) 研究動機 人間のインタビュー結果から`Living Persona`をどう生 み出すか、汎用的な仕組みをさぐるため

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自由エネルギー理論 自由エネルギー理論（Free Energy Principle）は、 生物がどのようにして複雑で予測しにくい環境で生き 延び、適応するかを説明するための理論です。この理 論は、生物が自身のエネルギーを最小化し、環境との 予測誤差を減らすことで、生存や適応を図ると考えま す。

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人間の感情 人間の感情は、自由エネルギー原理と深く関連してい ます。感情は、私たちが環境や他の人との関係に適応 するためのシグナルとして機能します。例えば、恐怖 や喜びは、私たちが危険や報酬を予測し、その結果適 切な行動を取ることを助けます。このように、感情は 自由エネルギー原理に基づいて生物が生存するための 仕組みの一部です。

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https://www.riken.jp/press/2022/20220114_3/

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自由エネルギー理論を 概念化してプロンプトに

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人間のような予想外の 反応が起こらない...

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いまいちね...

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A.コスト関数最小化問題 自身のエネルギーを最小化し、環境との予測誤差を最 小限にしようとすると人間に時たま見られる、 ありえない意思決定や反射的な言動が現れなかった。 B.外部要因の考慮不足 人間の五感で得るインプット情報項目および、その影 響度。「状況」を考慮しきれていなかった。 C.記憶の重み付け忘れ 短期・長期記憶を明確化しておらず、GPTのcontext windowに頼ってしまっていた。

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A.コスト関数最小化問題 B.外部要因の考慮不足 C.記憶の重み付け忘れ アップデートモデルは維持 特定の変数が矛盾するときに、 ランダム性があがる仕組み 複数の外部要因追加(social cueなど） 意思決定に大きく影響することをインプット 社会→個人の価値サークルを作成 短期・長期記憶に分け、抽象化方法を検討 文脈の中で重要度を決定し、重み付け

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意識的：５％ 無意識：95％ 行動 状況・環境

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しんじくん＆一般化ver

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ながいよ シンジくん

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超簡易版

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8k GPT-4でプロンプト作成

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100k チューニングと課題・解決策分析

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16k GPT3.5で動くのか確認

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長期記憶と短期記憶

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AIの学習速度をコントロールし、人間らしくする

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まとめ %2 コントロールと遊5 2 見えないものを想像す" 2 心の力 -エゴ、粘り強さ-

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完