ndxbn.github.io

You asked:

ファインチューニングは、プロンプトによって制御できる範疇を超えた Fix UP も施せる、って感じ？

Gemini Replied:

はい、その理解で合っています。ファインチューニングは、プロンプトによる制御の範疇をはるかに超えた、モデルそのものの能力を根本的に調整するものです。

プロンプトによる制御とファインチューニングの違い

例えば、医療分野のAIモデルを開発する場合、プロンプトで「あなたは医者です。以下の症状について説明してください」と指示するだけでは、専門的な医療用語や文脈に沿った正確な回答は難しい場合があります。しかし、ファインチューニングによって医療論文や診断記録などの専門データでモデルを再学習させると、プロンプトなしでも医療に関する質問に正確に答えられるようになります。これが、ファインチューニングがプロンプト制御を超えた修正を可能にする理由です。

You asked:

Gemini Gem はプロンプトによる制御のボイラープレートみたいなかんじ？

Gemini Replied:

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はい、その通りです。Geminiの「Gem（ジェム）」は、プロンプトによる制御のボイラープレートのようなものです。

Gemの役割と特徴

Gemは、毎回同じような指示を繰り返し入力する手間を省き、特定のタスクを効率化するために作成する、カスタマイズされたGeminiのバージョンです。

結論として、ファインチューニングがモデルそのものの能力を根本的に変更するのに対し、Gemはユーザーが特定のタスクのためにプロンプトを再利用しやすくするための機能と言えます。

New Google Gemini Gems Beats Custom GPTsという動画は、このGeminiのGems機能がChatGPTのGPTsと比較してどのように優れているかを示しており、ユーザーがどのようにしてボイラープレートなプロンプトを節約できるかを説明しています。

[

New Google Gemini Gems Beats Custom GPTs - YouTube

Skill Leap AI · 6.7万 回の視聴

](https://www.youtube.com/watch?v=MWw2j6xj1_Y)

You asked:

その動画の内容を箇条書きでまとめて

Gemini Replied:

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はい、承知いたしました。検索結果に基づいて、動画の内容を箇条書きでまとめます。

この動画は、Google Geminiの「Gems」機能とOpenAIのChatGPTの「Custom GPTs」機能を比較・レビューするものです。

動画の主な内容

You asked:

特化したい知識のテキストブックをアップロードして利用する Gems を使うのと、Notebook LM でソースに追加して使うのでは、どのように違いますか？どのような観点で使い分けるとよいでせうか？

Gemini Replied:

ご質問ありがとうございます。この2つの機能は、似ているようで目的が大きく異なります。

結論から言うと、「Gems」は特定のタスクを効率化するための「AI専門家」を作成するツールであり、**「NotebookLM」は複数の資料を横断的に読み解くための「研究・執筆アシスタント」**です。

以下に、それぞれの違いと使い分けの観点をまとめます。

1. Gems（ジェムズ）

目的: 特定の役割やタスク（例：栄養士、フィットネスコーチ、特定のスタイルの作家など）に特化した、再利用可能なAIを作成すること。アップロードされたテキストは、そのGemの専門知識を形成する「知識ベース」として機能します。

特徴:

どのような時に使うか:

2. NotebookLM

目的: 複数のドキュメント（テキストブック、研究論文、議事録など）を読み込ませ、その内容を要約、分析、そして質問に回答させること。ユーザーの個人的な研究や執筆をサポートすることに特化しています。

特徴:

どのような時に使うか:

使い分けの観点

観点 Gems NotebookLM
目的 特定タスクの自動化・効率化 資料の読み込みと理解
役割 「特定の分野の専門家」 「あなたの研究アシスタント」
知識の扱い AIの「人格」や「スキル」に組み込む 質問に応じて、資料から情報を抽出
最適ケース - 繰り返し使う定型タスク
- 特定の役割・スタイルでの回答が必要
- チーム内での知識共有ツールとして		 - 複数の資料にわたる情報検索
- 論文やレポート作成のための調査
- 膨大な資料の要約と分析

Google スプレッドシートにエクスポート

ご自身の目的が「特定の専門家AIを作成して反復作業を楽にしたい」のであればGems、「たくさんの資料を読んで分析し、新しい文章を書きたい」のであればNotebookLMが適している、という基準で使い分けるのが良いでしょう。

You asked:

なるほど。ではそれらは競合するのではなく、お互いに補完し合うサービスなのですね。

NotebookLM で研究をし推敲された論文を執筆し、それを Gems で読み込ませて日常生活に活かす、みたいな感じになるのかな？

Gemini Replied:

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はい、その理解は非常に的確です。まさに、**「補完し合うサービス」**という考え方が正しいです。

おっしゃる通り、NotebookLMとGemsの連携は、理想的なワークフローを構築する上で非常に有効です。

補完的なワークフローの例

  1. 【NotebookLMでの研究・執筆】

    • 複数の論文や資料をNotebookLMにアップロードします。

    • NotebookLMの分析機能を使って、資料の要点をまとめたり、論点を整理したりします。

    • その情報をもとに、論理的で推敲された論文や記事を執筆します。

  2. 【Gemsでの知識の応用】

    • 完成した論文や記事を、Gemsの新しいソースとして読み込ませます。

    • そのGemに「この論文の知見に基づいて、一般向けに分かりやすく解説する役割」や「この論文の内容を日常生活で実践するためのアドバイスを生成する役割」といった指示を与えます。

    • こうすることで、専門的な知識を簡単に引き出せる「AI専門家」が完成します。

実際の統合の動き

Google自身も、これら2つのサービスが補完関係にあることを認識しており、実際に連携を強化する動きを進めています。

このように、両者はそれぞれ異なる強み（NotebookLMは深い研究、Gemsはタスクの自動化）を持っており、組み合わせることで、より高度で効率的なAI活用が可能になります。ご提示いただいたような「研究と応用の連鎖」は、まさに理想的な使い方と言えるでしょう。

You asked:

ここまでの話題をまとめて

Gemini Replied:

ここまでの会話の内容をまとめました。

1. 翻訳とAIツールの比較

2. AIモデルの学習と調整

3. Geminiの「Gem」と「NotebookLM」

You asked:

https://www.zdnet.com/article/googles-jules-ai-coding-tool-exits-beta-with-serious-upgrades-and-more-free-tasks/ を要約して。

また、Gemini を使う場合の Google One AI Pro と Jules のサブスクリプションが共通のものなのか、別々の課金が必要になるのかがについて言及されてるかも教えて。

Gemini Replied:

思考プロセスを表示

ZDNETの記事「Google’s Jules AI coding tool exits beta with serious upgrades and more free tasks」の要約と、ご質問への回答は以下の通りです。

記事の要約

この記事は、GoogleのAIコーディングツール「Jules」がベータ版を終了し、正式リリースされたことを報じています。主なアップグレード内容は以下の通りです。

Julesは、Googleの強力な推論モデルであるGemini 2.5 Proによって動いており、コーディングタスクを計画・実行できることが強調されています。また、Julesは大規模なプロジェクトや計画に適している一方、GitHubワークフローを補強する「Gemini CLI GitHub Actions」とは異なる用途を持つことも明確に述べられています。

サブスクリプションに関する情報

記事によると、Julesには以下の3つの料金プランがあります。

記事は、Google One AI Proのサブスクリプションについては言及していません。したがって、JulesがGoogle One AI Proのプランに含まれるのか、それとも別々の課金が必要になるのかについては、この記事からは判断できません。

ソース

You asked:

Gemini Flash でも URL のリンク先のページの内容は参照している？

Gemini Replied:

はい、Gemini Flashは、URLのリンク先の内容を参照して回答を生成することができます。

Geminiモデルは、ウェブ検索を統合してリアルタイムの情報にアクセスする機能を備えています。これには、提供されたURLのページを「閲覧（browse）」する機能も含まれます。したがって、ユーザーがURLを提示し、その内容について質問した場合、Gemini Flashは、そのリンク先の情報を読み取り、回答に反映させることができます。

これは、大規模言語モデルが持つ一般的な知識に加えて、特定のウェブページの最新かつ詳細な情報を組み合わせて、より正確で関連性の高い回答を生成するために利用されます。

You asked:

Gemini Flash と Gemini Pro の違いを教えて

Gemini Replied:

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Gemini Flash と Gemini Pro は、どちらもGoogleの高性能なAIモデルですが、それぞれ異なる目的のために設計されています。主な違いは、速度と性能のバランスにあります。

Gemini Pro

Gemini Flash

まとめ：使い分けの観点

特徴 Gemini Pro Gemini Flash
主な強み 深度、推論能力、精度 速度、コスト効率
処理速度 遅い 非常に高速（約5倍）
ユースケース 複雑な問題解決、高度なコーディング、綿密な調査・分析 チャットボット、大量データ処理、リアルタイム応答
モデルの性質 大規模で高性能なフルモデル 軽量化され、速度最適化されたモデル

Google スプレッドシートにエクスポート

簡単に言えば、「速さが最優先ならFlash」、「深さや正確性が重要ならPro」という使い分けになります。

You asked:

Gemini Flash はどのようにして高速化をシている？

Gemini Replied:

Gemini Flash が高速化を実現している主な方法は、モデルの軽量化と効率的なアーキテクチャにあります。具体的には、以下の点が挙げられます。

1. モデルサイズの縮小（蒸留）

Gemini Flash は、Gemini Pro の持つ膨大な知識と能力を維持しつつ、モデルを大幅に軽量化しています。このプロセスは「モデルの蒸留（Distillation）」として知られており、より大規模なモデル（教師モデル）の学習済み知識を、より小さなモデル（生徒モデル）に効率的に転送する技術です。

この結果、Flashはより少ない計算リソースで動作できるようになり、レイテンシ（応答遅延）が大幅に短縮されます。

2. 推論パスの最適化

モデルのアーキテクチャやアルゴリズムが、推論（入力から出力を生成するプロセス）をより効率的に実行できるように最適化されています。これにより、同じ量の計算でも、より多くのトークンを短時間で処理することが可能になります。

3. コストとパフォーマンスのバランス

Gemini Flash は、あらゆるタスクで最高精度の回答を出すことを目指すのではなく、**「ほぼ最良の答えを最速で出す」**ことを目的としています。そのため、完璧な回答を生成するために必要な計算を省略し、わずかな精度のトレードオフと引き換えに、圧倒的な速度向上を実現しています。

要するに、Gemini Flashは、**「小さなモデルが、大きなモデルの知識を効率よく真似る」**ことで高速化を実現しているのです。これにより、チャットボットのように応答速度が非常に重要なアプリケーションで威力を発揮します。