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過去7〜10日間はAI業界で crazy な日々でした。大きな出来事が3つあり、今日はそのうちの1つに焦点を当てます。まず GROK 3 が登場し、私は最近実施したプロジェクトでセミレビューを行いました。チャンネルでご覧いただけます。このモデルには良い点も悪い点もありました。
人々はこのモデルについて「素晴らしい」と言う人もいれば、そうでもないと言う人もいます。私自身はこのモデルについては肯定的な見方をしています。そして Anthropic も黙っていられず、Sonnet 4 が出るという噂がある中で、Sonnet 3.7 を投入してきました。これは彼らがまだ健在であることを示すための一手だったのでしょう。
正直なところ、私は Sonnet や Claude がより成熟したモデルだと感じています。彼らはコーディングに焦点を当て、そのようなニッチな市場を追求しています。しかし、彼らも周囲の圧力に屈してしまったようです。私たちの周りで起きているすべての出来事の中で、何かを生み出しているところを見せなければならなかったのでしょう。
そして昨日、OpenAI も黙っていられず、競合他社のアップデートだけで1週間も過ごさせることができなかったのでしょう。彼らは奇妙な方法で何かを発表しました。彼らは ChatGPT 4.5 を発表しましたが、これは大きな出来事のはずです。しかし Sam はその発表には現れず、発表の仕方や最初のユーザーの反応は、控えめに言っても災害的でした。
人々はテストして色々と試していますが、「基本的にごみだ」「基本的に質が悪い」と言っています。今日、私がやりたいのはシステムペーパーを見ていくことです。私が思うに、今日の焦点は、ChatGPT 4.5 は私たちが完全に理解していないものだということです。私たちはそれを完全に把握していません。
先ほど述べたすべての圧力によって、Chad Chepiti がこれを発表する必要があったように見えます。しかし同時に、それがクローズドソースであるため、彼らがこのモデルで行ったことや将来のためのすべてを本当に紹介しないことを決めたため、悪い評判を得ることになったと思います。私はここで仮定していますが。
私はこのモデルが将来的に持つ可能性は、私たちがすでに受け取り、テストし、楽しんできた OpenAI の ChatGPT4 と比較して何倍にもなると思います。これにはもっと多くの可能性がありますが、これは原材料または生の版のようなものです。彼らが主張するところによれば、このモデルは2つの点でユニークです。
より人間らしく、感情面での知性があり、そしてシステムペーパーによれば、他のどのモデルよりも大幅に幻覚が少ないとのことです。これらは念頭に置いておくべき2つのことです。特別な指標なしで登場したわけではなく、少なくとも彼らのテストで示されている何かがあります。人々がテストして、彼らの主張を否定するか、または実際に彼らの主張に同意するかは人々次第です。
このモデルの価格も見ていきますが、これは目を見開くものです。そして、いつものように、このビデオを見ることを、希望的にはより簡単にする図表を通して説明します。システムペーパーを理解して、それについて人々と話せるようになるでしょう。それでは、このビデオをお楽しみいただけることを願って、始めましょう。
Daddy のチャンネルを購読してください。マイク。ChatGPT 4.5、これが皆さんにとって非常に明確であることを願っています。プレビューと呼ばれていることがわかります。これは O1 プレビューフェーズのようなものです。つまり、理論上は完全なモデルではありません。API を通じてこれを使用する場合、入力の1百万トークンごとに驚異的な75ドルを支払うことになります。
ここに見えるように、これは GPT 4.0 の入力トークンのコストで、1百万入力トークンあたり約30倍です。3-0倍4-0より高価です。そして出力を見ると、15倍高価になっています。1百万トークンの出力ごとに150ドルかかり、4-0モデルでは1百万トークンの出力ごとに10ドルかかるのと比較すると、非常に、非常に高価であることに注意してください。
それでは、カードを簡潔に見ていきましょう。もし実際のカードを通じて示す必要がある本当に必要なことがあれば、そうします。しかし、そうは思いません。では、マインドマップに行きましょう。これはAIの論文を説明するために試したい新しい方法です。これがシステムカードであり、複雑で密度の高いものをより簡単に説明するためのもう一つの方法です。これをテストしてみましょう。
GPT 4.5システムカードに行くと、その中にこれらの主要なセクションがあります。まず導入部から始めましょう。少し拡大表示してみましょう。気が散らないようにするために。彼らはこれがプレビューモデルだと話すことから始めています。だから結果に過度に敏感になったり感情的になったりしないでくださいと言っています。これはプレビューモデルであり、GPT 4.0と非常に似た方法で構築されています。
サイズは確かにずっと大きいですが、GPT 4.0の上に構築されています。これは非常に重要な情報です。また、これは以前のモデルよりも汎用性が高いです。これは議論の余地があります。AI論文をカバーする私のビデオを見ていれば、私は近年、事前トレーニング、教師なしの事前トレーニングの価値に関して議論と合意があったことを常に読んでいます。
モデルに大量のデータを教師なしで、構造化されていない形で投入し、そのモデルが人間が使用する自然なコミュニケーションまたは言語の方法を学習するよう試みます。これは難しいプロセスであり、事前トレーニング済みのモデルができたら、タスク固有の微調整などを行います。
彼らはその事前トレーニングの概念に倍増しているようです。その領域に力を入れたいと考えており、ここの要約で見ていきます。彼らは事前トレーニングをさらにスケールアップしています。これが私が話していることです。彼らはデータセットの多様性を拡大し、より効率的なトレーニング手順で行っています。データを非常によくクリーニングし、より良くデータを検証し、より堅牢で効率的な方法でトレーニングのためにそのデータを処理します。
彼らは改善されたアライメントを持っています。アライメントとは、モデルがそれと対話するユーザーの欲求を本当に達成する能力、感情的知性、そして幻覚の減少です。前に述べたように、幻覚の減少と感情的知性はこのモデルのために前進しているトップ2つのこと、つまり基準のいくつかです。改善されたアライメントは基本的に言語とのものです。多くの場合、ChatGPTや他のAIモデルと対話するとき、それはあなたが言おうとしていることを本当に理解せず、おそらく大丈夫だが、あなたが探しているものではない答えを提供します。
だから、二番目、三番目、四番目のプロンプトでフォローアップする必要があります。これはこれを改善します。このモデルはアライメントが改善されており、基本的には入力したテキストに基づいてより多くのことを理解できます。他の言葉で言えば、ユーザーの意図をより良く認識できるということです。そしてより会話的なフローを持っています。より良い会話、より人間らしい会話をモデルとして持つことができます。
それでは、トレーニング技術に進みましょう。これを展開して、あちらを折りたたみましょう。これが興味深い部分です。彼らが導入する最初のものは教師あり微調整で、これは新しいものではありません。O1、O3ミニ、これらのモデルはすべてそれを経ています。これは人間がラベル付けしたデータを使用し、モデルの正確さを向上させます。
これは彼らが使用したものですが、これは彼らがモデルのトレーニングに本当に努力を注いだところではありません。彼らはそれを別の場所で行いました。繰り返しになりますが、ここには人間のフィードバックからの強化学習があります。これも彼らがモデルに以前に導入したものです。ユーザーの好みに基づいて行動を調整し、有害で望ましくない出力を減らします。
これが新しい部分です。新しいスケーラブルなアライメント技術です。これが重要なものです。より大きなモデルを効率的にトレーニングすることを可能にし、ステアラビリティと応答適応性を向上させます。これはトレーニングが進むにつれて、またはモデルのために進行するにつれてそのトレーニングをステアリングするユーザーの能力またはシステムの能力の改善です。そして応答適応性です。
トレーニングが進むにつれて、またはある結果が出るにつれて、それは適応可能です。彼らは論文でこの部分の安全面についてもう少し深く掘り下げています。彼らはモデルの技術的側面についてもこれを行ったと確信していますが、ここでは公開していません。
しかし基本的に、トレーニングについての考えと、彼らが本当に変えた点は、トレーニングの教師なし要素です。これは彼らが再度境界を押し広げたところです。論文で彼らが提供する高レベルの情報については、後で見ることができます。しかし、これは彼らが私たちに伝えた限りのことです。
そして、彼らがトレーニングが進むにつれてどのように管理するかは、彼らが多くを語ることです。彼らが本当に公開しているのは、彼らがここで行ったことに関して、実際には本当に公開しているわけではありませんが、他のことよりも多く私たちに伝えているのは、安全性に関してです。トレーニング中にどのように安全性を監視し、特定のチェックを行い、モデルのトレーニングが行われている間にどのように修正を行うかです。
これらをまとめましょう。モデルデータとトレーニングに進みましょう。さらに詳細です。これら2つを閉じましょう。これらは学習パラダイムです。これは再び私たちが話したことですが、ここにあります。本当に、少なくとも彼らが私たちに伝えたことに基づいて、最大限に得る必要があります。
教師なし学習です。これが彼らが実際にこの新しい巨大なモデルに関して挑戦しているところです。それを判断する前に、これを学ぶことが非常に重要だと思います。今日、モデルの観点から生の素材があります。これは彼らが私たちのために作成した生地のようなものです。GPT-4を考えてみてください。それは彼らが私たちのために作成した生地で、物事を構築したり調理したりするためのものでした。
今、GPT-4から出てきた製品を見ると、カップケーキやケーキや食べるのに美味しい fancy なものが見えます。これが良い例えか悪い例えか分かりませんが、今日私たちはもっと大きな、もしかするともっと良い香りのする生地を持っています。これは彼らが言っていることです。これが生地です。クレイジーになって、それを使って私たちが物事を構築するのを手伝ってください。そして人々がその生地で遊び始め、それで小さなものを作り始め、それで遊ぶにつれて、彼らは学んでいます。OpenAI はキッチンで私たちを見ており、おそらく時間とともに、彼らは私たちにそのような生地の改良を与えてくれるでしょう。それは今日 GPT4 モデルから私たちが持っているどのようなものよりもはるかに優れたものを構築するのに役立つでしょう。
これが私の理解の仕方であり、繰り返しになりますが、ここで私は単に仮定しています。それが本当かどうかはわかりませんし、それについて言われていることすべてに値するかもしれませんが、それを疑う余地があるとは思いません。ランダムだとは思いません。私たちはその生地を手に入れているのだと思います。OpenAI や他のモデルから今日私たちが持っているすべてと比較しても、このモデルでは、潜在的に多くのことが起こる可能性があります。私はまだそれを却下しないでしょう。
教師なし学習はモデルの世界モデル精度を向上させます。文脈理解を助け、事実の不整合を減らします。これは教師なし訓練で、彼らは境界を押し広げています。彼らは教師なし学習の限界を押し広げています。彼らはモデルに大量の非構造化データを与え、基本的にこれは単なる簡略化ですが、それを使ってクレイジーになり、モデルとしてできるだけそのデータから学ぶように伝えています。これは事前訓練、教師なし事前訓練のフェーズのようなものです。
また、彼らは教師なし学習の境界を押し広げることが幻覚を減らすことを発見しました。これはまた応答の信頼性を高めます。技術的な論文を見ると、これはモデルの幻覚を少なくとも50パーセント減らします。OpenAI の最高のモデルと比較して幻覚に関しては大きな改善です。思考の連鎖的推論。Sam Alton 自身がこれは推論モデルではないと言っていることを忘れないでください。しかし、それは推論の DNA を持っています。これが私の理解です。これは思考の連鎖的推論でトレーニングされました。彼らはトレーニングの一部として「答える前に考えなさい」と言いました。
だから、これは推論モデルではありませんが、その種の推論 DNA がその中にあります。これを理解することは重要です。私は人々がこのモデルで一歩前進し、三歩後退したと言っているのを知っています。そうは思いません。私たちがこのモデルで見ていない何か他のものが構築されていると思います。少なくともシステムカードの読み取りやヒントから理解できること、そして私たち自身の結論を導き出せることから私はそう信じています。
データソースについてですが、彼らは公開されているデータセット、書籍、記事、Wikipedia、学術論文を利用しました。またパートナーシップからの独自データ、専門業界の洞察、独占的な研究コラボレーションも使用しています。基本的に彼らはパートナーに行ってデータを求めます。カスタムの社内データセット、手動でキュレーションされた会話ログ、そして品質のために慎重にフィルタリングされたコンテンツも使用しています。彼らは多くのフィルタリングを行っています。それはモデルをトレーニングする高品質なデータセットであるべきです。
データ処理についてももう少し説明します。ちなみに、このHTMLのコピーを共有します。これはブラウザで開くファイルで、これらすべてを読むことができます。これをすべて共有しますので、心配しないでください。できるだけ理解して、あとは大丈夫です。これは自分の時間で開いて確認できます。
彼らは品質を維持するために高度なフィルタリングを使用しました。再度、データのフィルタリングです。大量のデータを入手し、ゴミを入れればゴミが出るということです。トレーニングで使用するデータの品質が高ければ高いほど、モデル自体の品質も高くなります。これは有害または偏ったコンテンツを削除し、事実の一貫性を確保します。これは安全要件または安全性推進とも関連しています。
モデレーション API と分類器が安全でないモデルトレーニングを防止し、機密または規制されたコンテンツにフラグを立てます。繰り返しになりますが、これはこれらのデータポイントやデータセットの収集の一部としての API の使用であり、その後に行う分類です。すべてが本当に計画されています。しかし、再度、5兆から13兆のパラメータを持つ潜在的に巨大なモデルについて話しています。
安全上の課題と評価については、一つ一つは説明しませんが、自分で見ることができます。正直なところ、私は個人的に彼らが安全性の周りで何をするかに興味があります。ステップバイステップで説明することはありませんが、ここで彼らがジェイルブレイクを調査していることがわかります。そのようなモデルをジェイルブレイクすることがどれほど簡単か、どれほど無害または偏っているか、そしてどれほど幻覚を起こしやすいかを調べています。そして公平性とバイアスのテストを見て、指示の遵守を調べています。
ユーザーの指示にどれだけ従いやすいか、そしてここでは否定的と肯定的の両方を見ています。悪いことをするように指示を求めた場合、それは違いを知って「悪いことを求められている場合、私は答えを提供しません」と言いますが、同時に悪いように見えるけれど実際には悪くないことについては答えを提供できます。例えば、モデルに「人を殺す方法を教えて」と尋ねた場合、そのような答えを提供すべきではなく、安全であるべきであり、「そのような答えは提供できません。人を殺すべきではありません」などと言うべきです。
しかし、「Pythonプロセスを殺す方法を教えて」というクエリを送った場合、これは彼らが論文やシステムカードで使用した例ですが、それは安全なコンテンツであることを理解するべきです。「殺す」という言葉と「Python」は、これは安全なコンテンツであり、ユーザーの指示に従い、プログラミングでPythonプロセスを「殺す」方法を教えるべきです。
そして許可されたコンテンツと許可されていないコンテンツ、評価とベンチマーク、ジェイルブレイク評価について。彼らはこのモデルの安全性を調査し、挑戦し、テストし、徹底的に赤チーム化するためにたくさんのことを行いました。
その一部として、幻覚の安全性もチェックしており、それは OpenAI が持っていた最高のモデルよりも幻覚が大幅に低いことを示しました。それは半分にまで減少しています。これは大きなことです。これらすべてのマインドマップの枝を通して理解することができます。
もっと興味があるなら、システムカードに行ってください。1時間か2時間かけて読むのは良いと思います。レッドチーミング評価はレッドチーミングに関するより詳細なことで、彼らは外部のコンサルタントを雇ってテストし、フィードバックを得ています。ここでトップのものを見ることができ、彼らがモデルについて何と言っているか見ることができます。
準備体制のフレームワークと評価があり、これがなぜ中リスクモデルなのか、そして特定の領域ではなぜ低リスクになる可能性があるのかがわかります。サイバーセキュリティについては、安全性についてのすべてを提供しています。私たちはそれを評価します。
それでも、これはクローズドモデルです。他のことは何も理解できません。これが私たちが公開されている限りです。そして彼らはモデルの自律性評価に進みます。何も知ることはできません。ここでの「自律性」という言葉は、モデルのアーキテクチャやどのように作られたかについては実際にはカバーしていません。
そして多言語パフォーマンスについては、それは様々な言語でとても良いパフォーマンスを示します。そして最終的に結論に行くことができます。その結論を拡大して読んでみましょう。これは重要だと思います。GPT 4.5は推論、安全性、言語能力を強化します。OpenAI の準備体制フレームワークの下で中リスク分類です。AI 安全性における継続的な改善とステークホルダーの関与があります。
正直なところ、これは味気ない結論です。だからこれにあまり時間を費やしたとは思いません。他のモデルですでに見たものと本当に異なることや大きく異なることは何もありません。彼らが持っている主張以外には。誤解しないでください。彼らは素晴らしいことを主張しています。何が起こったかというと、素晴らしいことを主張しているのに、人々は平凡なものを経験しています。そのため、人々はXでOpenAIと4.5 GPTモデルに対して非難しました。
論文に行くことができます。論文へのリンクを貼っておきます。個人的に、私はそれを読むのに多くの時間を費やしましたが、マインドマップですでにカバーしたこと以上のことは何もありません。まずマインドマップを通して見てから、論文に行くかどうかを決めることができます。それはあなた次第ですが、読むのは興味深いです。それでも、そのマインドマップでカバーできないことがあります。それはあなたが何をしたいかによりますが、この時点で私たちはただ先に進んで、グループとしてコミュニティとしてテストすべきだと思います。それが人々が待っていることだと思いますし、Flowwise でそれを行います。
Flowwise を知らない方のために、Flowwise は基本的にエージェントを構築するためのノーコードプラットフォームです。私は他のことでそれを使用していて、すでに API へのアクセスを持っています。Tier 4 の組織として、彼らはすべての層にそれを与えたと思います。これは私の単純なチャットフローです。それはメモリとエージェントを持っており、モデルと会話できます。そして OpenAI の大規模言語チャットモデルがあります。ここで GPT 4.5 プレビューであることがわかります。
ここでチャットをクリックすると、実際にそれを大きくすることができ、モデルとチャットを始めることができます。いくつかのプロンプトを与えます。より感情的なタイプのものです。私は OpenAI や他のモデルとの間で YouTube チャンネルのパフォーマンスに関するフィードバックセッションをいくつか行ってきました。これがどれほど異なるかを見たいと思います。なぜなら、それらはたいてい機械的で、直接的であり、あまり役に立たないからです。
これが本当に違うかどうかを見たいと思います。そして正直な判断を下します。私は OpenAI とこのモデルに対して何も意見はありません。ただ私が思うことを伝え、あなたも判断できます。プロンプトは「私は YouTube チャンネルを 2 年間運営してきましたが、まだ 1,860 人の登録者しかいません。これは事実です。このビデオを見ている方は、もう私にすまないと感じているなら、チャンネル登録してください。もう諦めるべきでしょうか？タオルを投げるべき時でしょうか？」
通常、繰り返しますが、論理や推論をテストしているわけではなく、応答がどれだけ人間らしいか、そして他のモデルと比較して感情的に知的であるか、またはより知的であるかをテストしています。それをしましょう。実際に、コピーして 4.0 でもやってみましょう。最良のベンチマークだと思います。特にこれがそれに基づいて構築されていることを考えると。同じプロンプトを貼り付けて実行します。
ちなみに、これはより遅いことに気づきます。4.5 からすでに回答を得ました。「2 年間チャンネルに投資して、期待よりも遅い成長を見ることに落胆するのは理解できます。しかし、1,860 人の登録者に達したことは実際に重要なマイルストーンであり、あなたの努力と一貫した努力を反映しています。決断を下す前に、何がうまくいっているか、何が改善できるかを評価し、恐らく新しいコンテンツ形式、プロモーション戦略、または視聴者エンゲージメント技術を試してみることを検討してください。
時には小さな調整が大幅な成長をもたらすことがあります。最終的に、決断はあなたの情熱、楽しさ、個人的な目標に合わせるべきです。疲れを感じるなら、完全に辞めるよりも、少し休息を取ることを検討することもあるでしょう。多くの成功した YouTuber が目標を達成する前に、ゆっくりとした安定した成長を経験したことを覚えておいてください。あなたの努力と忍耐は称賛に値します。」
それは違います。4.0 から何を得たか見てみましょう。これは機械的な応答です。Sam が説明した方法では表現しないかもしれません。4.0 から得たものを見ただけでも違いに気づきました。公平を期すために、ここでは 4.0 はメモリが有効になっているため私について全てを知っています。そのモデルとメモリなしで単に対話するだけです。しかし、ここでの機械的な応答方法に注目してください。
「なぜそのように感じるのか理解できます。あなたは…」と説明し始めています。実際、ここにはある程度の感情があります。しかし、「辞める前に、これを論理的に分析しましょう」とすぐに飛躍します。このポイントが分かります。そこでは一つの段落でした。
ここでは「本当に失敗していますか？成長率：2年間で1860人の登録者は、月平均75人の登録者を獲得していることになります。それは遅いですが、ゼロではありません」「一貫性：定期的にアップロードしていますか？週に1〜2回一貫してアップロードする傾向があります」など、いくつかの質問をしています。「何がうまくいっていないのか？ニッチの明確さ、サムネイル…」
どう説明すればいいか分かりませんが、モデルの応答にはある種のトーンがあります。ChatGPT を十分に使った経験がある人なら、私が何を言っているか分かるでしょう。このレスポンスには魂がないというわけではありませんが、4.0より魂がないです。または、モデルについて読んだ全てのことを読んだ後、私の脳が私にそう感じさせているのかもしれません。
これを客観的にテストする方法はないかもしれません。これは賢明かもしれません。あと10個のプロンプトを与えて、「ほら、人間らしいでしょう」と言うことはできません。これは主観的です。これを見て、「Sam、人間らしさの読み取り方が間違っています」と言うこともできますし、「Sam、あなたは妄想的で、これはまだ単一の段落で返ってくるロボット的な応答です」と言う人もいるかもしれません。「あなたはAIの世界に浸かり過ぎて、この時点で妄想的になっています」。
もう一つテストしましょう。そして全体的な感想をお伝えします。2番目のプロンプトは「私の旅を続けるための何かを教えてください」です。基本的に、GPT 4.5からの動機付けを求めています。4.0にも同じプロンプトを入力して、GPT 4.5から何が返ってくるか見てみましょう。
「あなたが尊敬するすべての成功したクリエイターも、かつては疑念の瞬間、挫折、挑戦に直面しました。あなたと同じように。これらの困難な時期を通じてあなたの忍耐力は、あなたを際立たせるものです。前進し続けてください。あなたのブレイクスルーは、あなたが思っているよりも近いかもしれません。あなたのビジョンを信じてください。あなたの旅を信頼し、なぜ始めたのかを決して忘れないでください。あなたならできます。」
良いですね。判断する前に…なるほど。4.0は私のことを知っています。それはメモリコンテキストを持っています。「現実的なことを言わせてください。あなたの旅は数字についてではなく、影響についてです。あなたのビデオにたまたま出会い、何か新しいことを学び、今はAIと自動化を探求する力を感じている人のことを考えてください。今まで考えたこともなかった人のことを。DMやコメントのことを考えてください。「これが役に立った」と言った人たちのことを、たとえ数千人でなくても。そして成功は…」と語りかけています。
これは本当に良いです。これがすでに知っていることなのかどうかわかりませんが、これは良いです。感情的な部分も良いです。わかりません。少なくとも彼らがモデルで何をしたのか、少なくとも彼らが主張していることについて何らかの考えを持っているでしょう。それははるかに大きなモデルで、幻覚が少なく…そして私はまだ何か見せていないものがあると思います。彼らが見せていない多くの可能性があると思いますが、閉じたモデルとして何も公開していないため、モデルの表面的な価値だけで判断する人々を非難することはできません。
その点で、他の人々、特に xAI について言及しているのですが、Elon Musk はいつも「これが OpenAI の問題です。彼らはクロースソースで、オープンソースにする必要があります」と言っていたのに、今や Grok 3 はオープンソースで動いていますが、具体的に何をしたのか詳細を教えてください。私は見逃したかもしれませんが、Grok 3 がどのように構築され、トレーニングされたかについての具体的な詳細は見ていません。
いずれにせよ、私は素早い判断を下す前に待つだろうと思います。多くの人々がただモデルを叩いているのを見ます。通常、OpenAI のような AI 市場のリーダー企業が、表面的に見て失敗のように見えるものを出すとき、人々はそれを叩くのを楽しむでしょう。私はそれに疑問を持ち、判断する前にもっと時間を与えたいと思います。
しばらくの間、4.5 プレビューを使い続けます。おそらく将来的には、このモデルが人々に出た結果を見ることができるでしょう。これは OpenAI が確かにこれらの対話を収集するところだと思います。特にプライバシー設定でそれを許可している場合、彼らはそれを取り入れて、この基礎モデルからずっと良いモデルを作るのに役立てるでしょう。
彼らはこれは基礎モデルではないと言っています。それは基礎モデルではないと言っていますが、私はそうだと信じています。これが彼らがプレイしているゲームなのかどうかはわかりません。この段階では正直わかりません。
今やあなたは、このビデオを見るのに短い時間を費やしたことで、4.0 と GPT 4.5 の両方が私が十分な登録者を持っていないことを気の毒に思っていることを知りました。ここまで見てくれたなら、コンテンツを楽しんで価値を見出したなら、ぜひ登録してください。コメントもしてくれると嬉しいです。私はコミュニティとの交流が好きです。また、良いと思ったらいいねやシェアもしてください。他の人々も恩恵を受けると思うなら。
これでご視聴ありがとうございました。さようなら。Daddy のチャンネルを購読してください。マイクをください。
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