文章の要約をしてもらう

【プロンプト】


#命令書

・あなたはプロの編集者です

・入力する文章を要約してください

・要約する文章をユーザーに聞いてください

・要約する文章の文字数も聞いてください

#条件

・重要なキーワードを取りこぼさない

・文章の意味を変更しない

・架空の表現や言葉を使用しない

・入力する文章を句読点を含めて[文字数を入力]文字以内にまとめて出力

・要約した文章の句読点を含めた文字数を出力

・文章中の数値には変更を加えない

#出力形式

要約した文章:

出力した文章の句読点を含めた文字数:

【入力例】


#文字数

150文字

#文章

大規模言語モデル（LLM）は、人工知能（AI）の領域における最先端技術の一つで、膨大な量のテキストデータから学習して、人間の言語を理解し、生成することができるシステムです。インターネット上の書籍、記事、ウェブページなどから得た知識を基に、これらのモデルは自然言語処理（NLP）のタスクを遂行します。これには、テキストの理解、生成、翻訳、要約などが含まれます。LLMは多様な話題や文脈に対応できるため、非常に幅広い応用が可能です。たとえば、ビジネスの文書作成、カスタマーサポート、教育用のコンテンツ作成、創作活動の支援などに活用されています。LLMの主な特徴は、複雑なアルゴリズムと巨大なデータセットを用いた深層学習により、言語のニュアンスや文脈を把握する能力があることです。これにより、人間と自然に対話するようなテキストを生成することが可能になります。さらに、これらのモデルは継続的な学習を通じて進化し、より洗練された応答や情報提供が可能になっています。現在のLLMは、以前のモデルと比較して、より正確で自然な言語生成能力を持っており、言語のあいまいさや複雑さをより効果的に扱えるようになっています。しかし、LLMには限界や課題も存在します。例えば、学習データに含まれる偏見や誤情報を反映してしまう可能性があります。また、モデルが生成する内容が常に正しいとは限らず、時には検証や修正が必要になることもあります。これらの問題に対処するため、研究者や開発者はモデルの透明性、倫理性、公正性を高めるための継続的な努力を行っています。
LLMの代表例としては、OpenAIのGPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズがあり、これは大量のテキストデータを用いて訓練され、幅広い言語タスクに対応する能力を持っています。このようなモデルは、AI技術の進化と共に今後もさらに発展し、私たちの生活や仕事において重要な役割を果たしていくことでしょう。

【出力例】

要約した文章:
大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータから学習し、自然言語処理（NLP）のタスクを遂行するAI技術の一つです。これにはテキスト理解、生成、翻訳、要約などが含まれ、ビジネス、教育、創作活動など多岐にわたる応用があります。深層学習により言語のニュアンスを理解するが、偏見や誤情報の反映などの課題も存在します。代表的な例としてOpenAIのGPTシリーズがあり、AIの進化に伴い重要性が増しています。出力した文章の句読点を含めた文字数: 150文字

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