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厳密にではなく、ニュアンスをくみ取るようなイメージで、読み物として読んでください。
読みやすくするため、あえて言い切るような表現にしているところもあります。
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[LLMでの学習用途について]
「MDファイルをLLMにアップロードして理解を深める」ということを提案しています。LLMはMDファイルと相性が良く、回答の質が上がります。
※MD=マークダウン、LLM=チャットGPTやGeminiなど
この取り組みを行うときはLLMの高速モデルではなく、proモデルを使用したほうがいいです。長文の読み込みやニュアンスの理解に優れているため、Geminiを推奨します。（例:Gemini 3.1proなど 26年3月）
各記事にMD形式の記事全文をワンクリックでコピーできるエリアがあるので、それをObsidian等のMDファイル対応のノートアプリに保存するという形をイメージしています。
コピーされる記事全文は"""で括られており、タイトルも含まれているので、これをそのままLLMの質問欄にペーストして以下の「具体的な手順」を行うことも可能です。（"""で囲まれた部分をファイルと見立てるイメージです。）
ただ、以下の手順はテキストよりもMDファイルで行う方が推奨です。例えるなら、テキストは水に溶けるインクで、MDファイルはガチャガチャのカプセルです。スレッドを重ねていくとMDファイルで行っていた方が回答の質が高くなります。
具体的な手順⇩
1.MDファイルをLLMにアップロードして、以下の文章を入力して質問する。
※1つの質問内にMDファイル＋上記のテキスト
2.回答を確認する。
3.自分の考えや疑問点などを質問する。
| オプション | ファイル自体の評価を軸にした指示
1.の質問を以下のものに変えてそれぞれ試してみてください
※補足コラム
LLMに「客観的に」という言葉を使用すると、意図しない回答が返ってくることが多いです。例えば、抽象的・概念的な記事に対して、
- 「定量的なデータが示されていません」
- 「筆者の主観的な経験に依存しています」
- 「実証的なエビデンスに欠けるため、客観的な評価は困難です」
といったような具合です。
それを防止するために、例えば、「フラットに」「俯瞰的に」「第三者の視点で」「中立に」
こういった表現が考えられます。しかし、これらにすると今度は「良い評価や悪い評価でさえもバイアスである」と解釈するリスクが高まります。
加えて、LLMの特性として、「指示を決め込みすぎるとLLMのポテンシャルが十分に発揮されない」というものがあります。目的が定まった定型作業であればいいのですが、創造的/抽象的/包括的な回答を期待しているときにはこれに注意する必要があります。
以上のことを踏まえると、「評価してください」というのはバランスのいい言葉となります。
加えて、「どうですか」もお勧めです。
「どうですか」という言葉の強みは、LLMに特定の枠組みを与えないことです。
あえて指示を限定しないため、LLMは目の前にあるテキストの文脈やニュアンスそのものに強くフォーカスして出力を生成しようとします。入力されたテキストが抽象的で深い思考を含んでいればいるほど、LLMもそれに引っ張られて、深い回答や、予期せぬ面白い切り口を返してくる可能性が高まります。
