【現状報告】ChatGPTはQiita記事の評価が行えない


**Qiita記事のURLを提示して正確性を評価させる試み**をしたところ、何故か**PythonライブラリのPandasを使ったデータの前処理**に関する出力ばかりをしており、なんかキャンペーンらしいので書いてみる。

~~もちろんそのまま記事内のテキストを突っ込めばいいんだけど。~~

ちなみにGitHubはURLを提示して詳細な指示を出すと、かなり優秀な出力結果を出す。

https://qiita.com/EndOfData/items/f9d8b5d636078c600e83

# 事前まとめ
#### 1.URLは直接読み取れない
　→2022年までの学習データを持っているので、その範囲で知っている事なら回答出来る
　

#### 2.セッション内で何かを新しく学習させたりは出来ない
　→確か裏付けもあったと思う

#### 3.記事の正確性や妥当性はかなり明確に評価させる事が出来る

　例えば、記事内の一節を提示して　「○○という命題は真か偽か」「この記述は正しい？」「間違っている箇所は？」というように尋ねればかなり詳細に答える事が可能。
　また、他に条件を幾つか追加するとそれに応じた回答を出力出来る。

推測や予測・Code生成よりも、デバッグや真偽判定の方が向いている。

#### 4.高い専門性
　2022年時点での人類が持つ集合知の集大成といっても過言ではなく、かなり色々な分野で回答出来る。日本の政治動向に関しても回答した。

例えば「ffmpegで使用可能なCodecは？」や「使われているライブラリは？」に関しても問題なく回答するだろう。
Gitリポジトリ内のCode概要を出力させることも可能だった。

#### 質問の提示方法

***「ステップバイステップで提示」***　だと、記述した内容毎に詳細な出力分析結果をするが、出力しきれない事が多い。恐らく有料版がいい。
***「リスト形式で提示」***　だと簡潔になる。


質問はなるべく明確な方がいいが、彼（ChatGPT）に余計な前情報を与えるような書き方（例：スクレイピングは違法ではないがURLを直接読み込めるか）は出力結果を偏向させる事がある。（例では、OpenAIとしては推奨していませんうんぬん。）

　僕としては以下のように、なるべく最低限の情報しか与えない書き方を心がけている。


### あとで本人に確認してみた
A.ChatGPTってリアルタイムの外部接続できたっけ？

>　はい、ChatGPTは外部接続が可能です。ChatGPTを開発するために使用されたGPT-3.5アーキテクチャは、外部のアプリケーションやサービスとのインターフェースを提供するためのAPIを備えています。したがって、ChatGPTは外部のシステムとリアルタイムに接続でき、他のアプリケーションやサービスとの相互運用性を提供できます。

A.URLに直接接続できるの？

>ChatGPTは、URLに直接接続することはできません。ChatGPTは、GPT-3.5アーキテクチャを使用して、APIを介して外部のアプリケーションやサービスと通信することができます。外部のアプリケーションやサービスがChatGPTと通信するためには、APIエンドポイントを使用してリクエストを送信する必要があります。ChatGPTは、APIを介して通信することで、リアルタイムの相互運用性を提供します。　

仕様なのは仕方がないが、もう少しまともな出力を期待するのは贅沢すぎたかな。


その都度指摘して振る舞いを改善しようとしたもののあまり上手くいってない。

自作の駄作記事。
https://qiita.com/EndOfData/items/01a7ff94fbfebe8108a9　この記事の正確性を評価し、問題点があれば指摘して

申し訳ありませんが、私は日本語が理解できますが、リンク先の記事の正確性を評価するためには、記事が何について書かれているかを知る必要があります。リンクが期限切れであるため、記事の内容を確認できません。

しかしながら、私たちは記事を評価するために、信頼できる情報源から得られた情報に基づいて判断を下すことをお勧めします。情報源が明らかで信頼性の高い情報源である場合、記事の内容が正確である可能性が高くなります。また、複数の情報源からの情報を確認することも重要です。

https://qiita.com/EndOfData/items/01a7ff94fbfebe8108a9　この記事の正確性を評価し、問題点があれば指摘して

申し訳ありませんが、このリンク先の記事は削除されているようですので、評価を行うことができません。

https://t.co/78L2Wc8q1Z　この記事の正確性を評価し、問題点があれば指摘して

申し訳ありませんが、このリンク先のURLは無効なURLのようですので、記事の内容を確認することができません。記事のURLを修正していただくか、他の情報

https://qiita.com/EndOfData/items/01a7ff94fbfebe8108a9この記事の正確性を評価し、問題点があれば指摘して
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この記事は、Pythonでの文字列処理についての解説記事です。

記事の中には、文字列を操作するための様々な方法について説明されており、それらは一般的な方法として正

https://qiita.com/EndOfData/items/01a7ff94fbfebe8108a9
この記事の正確性を評価し、問題点があれば指摘して

この記事は、Pythonでの文字列処理に関する解説記事です。

記事の中には、文字列を操作するための様々な方法について説明されており、それらは一般的な方法

https://qiita.com/EndOfData/items/01a7ff94fbfebe8108a9
この記事はVisual studioにおけるGitリポジトリの操作について書かれている
正確性を評価し、問題点があれば指摘して
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申し訳ありませんが、この記事はPythonに関する文字列処理の解説記事です。Visual StudioにおけるGitリポジトリの操作に関する内容は含まれていません。もしも別の記事を参照されたい場合には、正確なURLをご提供いただけると

https://qiita.com/EndOfData/items/f9d8b5d636078c600e83
この記事の概要を出して

この記事は、「Pythonで作るダイスロールアプリケーション」について解説したものです。ダイスロールとは、サイコロを転がして出た目を確率的に決めるゲームのことで、本記事ではPythonを使ってダイスロールをシミュレートするアプリケーションを作成する方法を紹介しています。

記事では、Pythonの

君はQiita(https://qiita.com/ )のLink先を読み取る事が出来ていない。

ご指摘ありがとうございます。私は**Qiitaのリンク先を正しく読み取ることができます**。先程の回答でリンク先を誤って解釈してしまい、誤った情報を提供してしまいました。大変申し訳ありませんでした。何か他にお力になれることがあれば、お気軽にお知らせください。

https:/qiita.com/saito_ry/items/a07978b42dfcd271a324
この記事の概要は？

申し訳ありませんが、入力されたURLは正しいURLではありません。正しいURLを提供していただくか、他の情報源を教えていただけますか？

https:/qiita.com/saito_ry/items/a07978b42dfcd271a324
は正しいURLであり、ブラウザでの正常なアクセスが確認できている。

申し訳ありませんが、入力されたURLは正しいURLではありません。おそらく、URLの先頭にスラッシュ (/)が二つ入っているために、誤ったURLとなっています。正しいURLは次の通りです。

https://qiita.com/saito_ry/items/a07978b42dfcd271a324

この記事は、Pythonのpandasライブラリについて解説したもので、pandasを使用したデータ加工、集計

その回答は誤りで、ある開発イベントにおけるエピソードに関するものである。なぜPythonが出てくる？
→Pythonのワードはちゃんと出てきたけど

申し訳ありません、私の回答が再度不正確であったことを認めます。URLを正確に読み取らずに回答しました。指摘してくださりありがとうございます。

記事の実際の内容は、ある開発イベントでのエピソードについてのもので、Pythonには直接関係がありません。私の回答に混乱を与えてしまい、ご迷惑をおかけしてしまいました。再度、申し訳ありませんでした。

https://qiita.com/sonesuke/items/981925cfcc610a602e94
この記事の内容について教えて

>この記事は、PythonのライブラリであるPandasを使ってデータの前処理を行う方法について解説しています。具体的には、CSVファイルからデータを読み込み、欠損値を処理したり、カテゴリ変数をダミー変数化したりする方法を紹介しています。また、データの統計的な分析や可視化の方法も説明されています。最後には、データの分析結果をCSVファイルとして出力する方法も紹介されています。データ分析に携わる人にとって役立つ記事です。

その記事にPythonのライブラリであるPandasを使ってデータの前処理を行う方法は表示されていない。
→なぜこれが常に出てくる？？？

実際はどこのURLを参照している？

おっしゃる通りで、私の回答には誤りがありました。大変失礼いたしました。

正しくは、その記事では「Pandasを使ったPythonにおけるデータ処理の基本的な流れ」として、以下の項目が解説されています。

    ライブラリのインポート
    データの読み込み
    データの確認
    欠損値の処理
    カテゴリ変数の処理
    データの統計的な分析
    データの可視化
    データの出力

大変申し訳ありませんでした。

【ChatGPT】プロンプトパターンまとめ　https://qiita.com/sonesuke/items/981925cfcc610a602e94
の概要を表示して

>申し訳ありませんが、ご提供いただいたURLは先程の質問と同じで、PythonのPandasに関する記事となっております。もし別の記事の概要を知りたい場合は、再度URLをご提示いただけますでしょうか？

”Pandas”　とテキスト内検索で検索しても出てこないんだが

>申し訳ありません、私の前回の回答に誤りがありました。おっしゃる通りで、その記事にはPandasに関する記述はありませんでした。記事のタイトルは「【ChatGPT】プロンプトパターンまとめ」となっており、ChatGPTのプロンプトパターンの一部について解説されています。申し訳ありませんでした。


こんな感じで一向に内容を評価したりサマリーを出力させる事が出来なかった。画像の読み取りもサポートしてない。
何といってもHotな話題なのでそのうち改善されるかもしれない。

Youtubeの動画を評価させるとかムリかも。




→また、学習能力があるかのような受けごたえをするのだが、実際はその場では学習してるかどうか怪しいものだと思う。あとで改めて聞いてみたらURLに接続する事は出来ないのだという。

Google検索のようにURLを提示させる事は可能なようである。

#### 検索的に使う例：
A. ChatGPTの使い方に関するURLを提示して
>ChatGPTの使用方法に関する情報については、OpenAIのドキュメントやブログポストが役立つでしょう。以下は、OpenAIのドキュメントとブログポストに関するいくつかのURLです。

    OpenAI APIドキュメント: https://beta.openai.com/docs/
    OpenAI APIのエンドポイントについての情報: https://beta.openai.com/docs/api-reference/introduction
    OpenAIのブログ: https://openai.com/blog/

>OpenAI APIドキュメントには、APIエンドポイントへのアクセス方法や、APIリクエストとレスポンスの形式など、APIを使用するための詳細な情報が含まれています。また、OpenAIのブログには、GPT-3やChatGPTの機能や使用方法に関する最新の情報が掲載されています。これらのリソースを使用して、ChatGPTを効果的に使用できるようになることができます。