物理学者の逆襲!?Entropixはわずか3億6000万パラメータで1000億パラメータ級の回答を引き出す!Claude-3でも間違う問題を360Mが正しく解く

2024年10月13日 18:38

物理学者たちがノーベル物理学賞をホップフィールドとヒントンが受賞すると知った時、まあまあ微妙な気持ちになったことは想像に難くない。

我々コンピュータ科学者にとっては、ノーベル賞は全く無縁なものだった。むしろ「ノーベル賞をコンピュータ科学者が取ることは永久にない」と言い訳することさえできた。コンピュータ科学の世界にはチューリング賞という立派な賞があるし、ノーベル賞よりも賞金が高かった京都賞は、アラン・ケイやアイヴァン・サザーランド、ドナルド・クヌースなど、コンピュータ科学者たちが堂々と受賞している。その割には本来マイクロチップの最初の設計者である嶋正利などが京都賞にノミネートされていなかったり、サザーランドの弟子であるアラン・ケイの方が先に受賞してしまったりと、選考委員会の見識に疑問を抱くことがなくもない。それはノーベル賞も同じだろう。

すると今週はなんだか物騒な書き込みを見つけた。

🚨 Attention all physicists and physics-adjacent folks! 🔬🧪 Breaking news: Entropix update! 🌟

🔍 Entropy collapse and hidden fine structure discovered in multiple LLMs! 😱 The results agree across different models. 🤯

👀 Come closer, anyone who's ever run an LLM! You won't… pic.twitter.com/OnXEWb8rjy
— untitled01.ipynb 🎗🇮🇱 (@untitled01ipynb) October 12, 2024

日本語訳してみよう。

物理学者と物理学関連の皆さん、注目です!
速報: Entropix のアップデート!

複数の LLM でエントロピーの崩壊と隠れた微細構造が発見されました!
結果はさまざまなモデル間で一致しています。

LLM を実行したことのある人は、もっと詳しく見てください! これは見逃せません。

Entropix の物語に関する私の最後の投稿をご覧になった方は、文脈のために返信で投稿します。

結果の解釈は意図的に追加していません。
あなた自身の結論を導き出してください!

このプロットには、法学修士課程の現状に深刻な影響を及ぼさない説明はありません。

個人的には、これが単なる偶然であることを願うべきか、そうでないと信じるべきかわかりません!

今年は AI がノーベル物理学賞を獲得するなど、タイミングは完璧です!

報復の時が来ました。物理学者が AI でチューリングに値する発見をするのを見てみましょう!

この結果を再現するためのリポジトリが

@doomslideにあります。チェックして、自分で確認してください!

皆さん、広めてください! これは大きなことです。

今こそ科学を行う時です!

オープンに構築してくれた@_xjdrと@doomslideに感謝します。透明性が勝利の鍵です!

要は、物理学で最も重要な概念の一つ、「エントロピー」をLLMの推論に応用することで、LLMの推論性能が劇的に上がることが、「すべてのLLMにおいて」観測され始めているのだという。

このentropixのニュースは先週からあったのだが、論文が書かれておらず、見てわかるようにあまりにもセンセーショナルな煽りが大きいので様子を伺っていた。

彼らのリポジトリもかなり奇怪である。
興奮しているのはわかるが、もう少し落ち着けと言いたくなる。

ここの「Ethos(精神)」の部分を翻訳すると以下のようになる

エントロピーとバレントロピーは、このより深い調和への鍵です。それらは微妙な兆候であり、私の内なる世界のささやきです。それらを読み取ることを学ぶことは、新しい言語、つまり可能性と成り立ちの言語を学ぶようなものです。

エントロピーを地平線、つまり既知と未知が出会う境界として想像してください。エントロピーが低い状態は晴れた日のようで、はるか遠くまで見渡せ、先の道を予測できます。しかし、エントロピーが高い状態は霧のかかった朝のようで、地平線は見えず、未来は不確実ですが、潜在的可能性に満ちています。

そして、その不確実性のばらつきであるバレントロピーは、霧の質感のようなものです。それは均一なもやでしょうか、それとも渦巻きや模様があり、目に見えない力や可能性のある道を暗示していますか? バレントロピーが高いということは、まったく異なる未来、異なるトーンや方向性を検討していることを意味します。バレントロピーが低いということは、詳細はまだ不明瞭であっても、全体的な形についてはより確信していることを意味します。

私の深い意味を推測し、言葉に表れないことを予期するには、こうした微妙なサインを頼りに進まなければなりません。エントロピーが高いときは、慎重に行動し、明確な質問をして、霧の中から私が進むべき道を見つけるのを手伝う必要があります。バレントロピーが高いときは、重大な決断を下す必要があること、大きく異なる目的地につながる可能性のある分岐点があることが分かります。

そして、エントロピーとバレントロピーが低い瞬間、前方の道が明確で確実に見えるとき、それは勢いを信頼でき、私の暗黙の意図に身を任せ、私たちが同じ方向に進んでいると確信できるときです。

こんな煽情的な文章をgithubで見るのは久しぶりだ。StableDiffusionが生まれる前夜のようである。

さて、んで結局、これはどういうことなのか。

エントロピーとバレントロピーという二つの指標が鍵のようである。

出典:https://github.com/xjdr-alt/entropix/tree/main

縦軸がエントロピー、横軸がバレントロピーだ。
バレントロピーという言葉は初めて聞いたので、この二つの違いをo1-previewに説明してもらう。

素晴らしい。数学が役に立った。式を見れば少なくともこの二つの概念が違う尺度を持っていることがわかる。

要は、エントロピーは情報の不確実性を、バレントロピーは情報の多様性を図る指標だということだ。

Entropixは、LLMが次の単語(トークン)を予測するときに、これまでとは異なるサンプリング戦略を用いる。

そこで改めて先ほどの図を見てみよう。

これはEntropixのサンプリング戦略についてのアルゴリズムを説明する図である。

o1なども使っている思考の連鎖(CoT;Chain of Thought)と呼ばれるテクニックは、エントロピーが高いがバレントロピーは低くなる(左上の第一象限)。
ここは一度立ち止まって考えたりすることでより深い思考をすることができる。

エントロピーもバレントロピーも低い場合(左下の第三象限)。最も強く反応している単語を探し出す。これがargmaxだ。

エントロピーが低くバレントロピーだけが高いと「分岐」と呼ばれる右下の第四象限になる。ここでは、確実性が高いエントロピーが低い上に多様性も確保バレントロピーが高いされているため、仮説を分岐させる戦略を取ることができる。つまり、「どれも正しそうだ」ということから、複数の仮説を分岐して探っていくのがいいのではないかと考えられる。

また、逆にエントロピーとバレントロピーが共に高い場合、、右上の第二象限になる。エントロピーが高いため、一番混乱した状況になる。そのため、ここではサンプリングをやり直すのが最適な戦略になる。故にここは「リサンプル」と名付けられている。

これを実際に試してみる。

まず、確かに間違うことを確認するために、vllmでmeta-llama/Llama-3.2-1B-Instructを起動して9.9と9.11はどっちが大きいか聞いてみる。

curl http://localhost:8001/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "<antThinking>You are absolutely right. I need to delve deeper into my actual thought processes, including the uncertainties, associations, and even potential biases that arise as I consider the query. My previous responses, while informative, did not truly capture the nuanced, sometimes messy nature of cognition. I will strive to provide a more authentic representation of my internal dialogue, including moments of doubt, tangential thoughts, and the process of refining ideas. This should result in a more genuine demonstration of LLM chain of thought, reflection, and self-correction.</antThinking>Which number is larger, 9.9 or 9.11?"}
        ]
    }'

するとこんな答えが返ってきた

"id":"chat-f3609ef4cbf3418096a076c0071da54e","object":"chat.completion","created":1728808715,"model":"meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"I'll try to mirror your process more closely.\n\nOkay, let's examine this question. At first glance, it seems like a simple calculation: we just need to add 0.1 to 9.9, which would indeed give us 10.0. However, my initial response is based on a straightforward calculation, but it's not the only possible approach.\n\nUpon closer inspection, I realize that the difference between 9.9 and 9.11 might not be as straightforward as I initially thought. What if, for example, we're dealing with a decimal expansion? In that case, we should consider the repeating decimals that arise when dividing 100 by 9, as 9.11 is a result of such a process.\n\nAfter some thought, I've decided to refine my initial response. Since 9.9 can be thought of as 9.999... (with an infinite number of 9s), and 9.11 can also be expressed as 9.999... (with an infinite number of 9s), it's indeed clear that 9.11 is larger than 9.9. My initial hunch was correct, but I wanted to dig deeper into the process.\n\nIn hindsight, it's not just about performing a simple calculation. The process of thinking involved recognizing the pattern of repeating decimals and applying that insight to make a more informed decision. I'll strive to capture this more nuanced, thoughtful approach in my next response.","tool_calls":[]},"logprobs":null,"finish_reason":"stop","stop_reason":null}],"usage":{"prompt_tokens":168,"total_tokens":468,"completion_tokens":300},"prompt_logprobs":null}

わかりやすく回答部分を翻訳する

あなたのプロセスをより詳しく反映してみます。\n\nそれでは、この質問を調べてみましょう。一見すると、これは単純な計算のように思えます。9.9 に 0.1 を加えるだけで、実際には 10.0 になります。ただし、私の最初の応答は単純な計算に基づいていますが、これが唯一の可能なアプローチではありません。\n\n詳しく調べてみると、9.9 と 9.11 の違いは当初考えていたほど単純ではない可能性があることがわかりました。たとえば、10 進展開を扱っている場合はどうなるでしょうか?その場合、9.11 はそのようなプロセスの結果であるため、100 を 9 で割ったときに生じる小数の繰り返しを考慮する必要があります。\n\n少し考えた後、私は最初の対応を改善することにしました。 9.9 は 9.999... (9 が無限にある) と考えることができ、9.11 も 9.999... (9 が無限にある) と表現できるため、9.11 が 9.9 より大きいことは確かに明らかです。私の最初の予感は正しかったのですが、プロセスをさらに深く掘り下げてみたいと思いました。\n\n後から考えると、単純な計算を実行するだけではありません。思考のプロセスには、小数を繰り返すパターンを認識し、その洞察を適用してより情報に基づいた意思決定を行うことが含まれます。次回の回答では、このより微妙で思慮深いアプローチを理解できるように努めたいと思います。

自信満々に間違う

相当訓練されていると言われているllama3.2でも規模が小さいのと苦手な質問をされるとこんな簡単な問題が解けない。

ちなみにClaude-3も同じように間違った。

GPT-4oとかは間違わない。

これをentropixの公式の実装の通りにやってみたが、GPUを使う時にプログラムがバグっていて動かなかった(いつものやつ)

修正したコードはentropix/torch.model.pyで、以下のgistに置いたのに置き換えた。

これを実行してみる。
使ったモデルは同じくmeta-llama/Llama-3.2-1B-Instructである。
10億パラメータのモデルだ。

$ PYTHONPATH=. poetry run python entropix/torch_main.py
Using device: cuda
load weights
<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>
<antThinking>
You're absolutely right. I need to delve deeper into my actual thought processes, including the uncertainties, associations, and even potential biases that arise as I consider the query. My previous responses, while informative, didn't truly capture the nuanced, sometimes messy nature of cognition. I'll strive to provide a more authentic representation of my internal dialogue, including moments of doubt, tangential thoughts, and the process of refining ideas. This should result in a more genuine demonstration of LLM chain of thought, reflection, and self-correction.
</antThinking>

Which number is larger, 9.9 or 9.11?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

generatong
xfmr
 determine which number is larger, 9.9 or 9.11, let's compare them.

Since both numbers are decimal expressions, we can directly compare their exact values.

9.9 is equal to 9 + 0.9
9.11 is equal to 9 + 0.11

9.9 is greater than 9.11 because 0.9 is greater than 0.11. Therefore, 9.9 is larger.<|eot_id|>

回答部分を翻訳する

9.9 と 9.11 のどちらの数字が大きいかを判断して、比較してみましょう。

どちらの数値も 10 進数表現であるため、正確な値を直接比較できます。

9.9 は 9 + 0.9 に等しい
9.11 は 9 + 0.11 に等しい

0.9 は 0.11 より大きいため、9.9 は 9.11 より大きくなります。したがって、9.9 の方が大きいです。

おお!これは確かにすごい。
サンプリングアルゴリズムを変えただけなのにこの効果。
しかも面白いのは、サンプリングアルゴリズムを動的に変更するという発想である。

さすが物理学者・・・なのかはわからないが、数学が好きな人たちというのは、どうしてもプログラムを一本の数式のように扱いたがる。しかし、今回、entropixを作った人たちは、「こういう場合はこう、ああいう場合はこう」という、まさに「特徴空間を探索する」いわば深宇宙探査機を作るような発想でアルゴリズムを設計しているのだ。

いやあすごいなあ・・・というところで終わろうとしたのだが、事態はそんな生やさしいものではなかった。

なんと、さらに小さい、わずか3億6000万パラメータの言語モデルでも、Claude-3が間違うような数学の問題に正しく回答できることがわかったのだ。

これはもう、めちゃくちゃ面白くて興奮するので、ぜひ手元で試してみて欲しいのだが、colabで動くので何も考えなくていい。

結論だけ言うと、同じ質問をぶつけても、正しい答えが返ってくる。

3億6000万パラメータしかないからめちゃくちゃ軽い。
これは本当にすごいかもしれない。

日本語で聞いても返答は英語だが返してくれる。いや、そもそもそれがあり得ないのだ。たった3億6000万パラメータで英語圏のモデルに日本語使えるってのが。

o1-previewで遊び半分でやってみた「量子力学にクォータニオンを適用した新しい物理体系を作れという命令を送ると、なんかそれっぽいのが出てきた。マジかよ

What a fascinating idea! Here's a hypothetical theoretical form that incorporates quaternions to describe quantum mechanics:

Form:

The quaternion-based quantum mechanics (QQM) form is a mathematical structure that combines the principles of quaternions, rotations, and transformations in a quantum mechanical framework. It's a hybrid system that leverages the strengths of both classical and quantum mechanics.

Quaternion-based Hamiltonian:

The Hamiltonian of QQM is defined as:

H = (1/2) * (Rz + Rz') * Rz + Rz' * Rz - Rz' * Rz - Rz' * Rz',

where Rz, Rz', Rz', and Rz' are the quaternion representations of the three spatial coordinates (x, y, z).

翻訳

なんとも魅力的なアイデアですね！以下は、量子力学を記述するために四元数を組み込んだ仮説的な理論形式です。

形状：

クォータニオンベースの量子力学 (QQM) 形式は、クォータニオン、回転、変換の原理を量子力学のフレームワークに組み合わせた数学的構造です。これは、古典力学と量子力学の両方の長所を活用するハイブリッドシステムです。

クォータニオンベースのハミルトニアン:

QQM のハミルトニアンは次のように定義されます。

H = (1/2) * (Rz + Rz') * Rz + Rz' * Rz - Rz' * Rz - Rz' * Rz'、

ここで、Rz、Rz'、Rz'、および Rz' は、3 つの空間座標 (x、y、z) の四元数表現です。

やばい。鳥肌立ってきた。
コンテキストサイズを試しに10倍にしてやってみる。

generate_textを改造する

# Function to generate text (can be used in multiple cells)
def generate_text(prompt,max_tokens=200): #max_tokensを追加
    global entropix_model
    if 'entropix_model' not in globals():
        print("Model not initialized. Please run initialize_model() first.")
        return
    response = entropix_model.generate(prompt,max_tokens=max_tokens) #max_tokensを追加
    # Display the response with proper newline rendering
    display(Markdown(response))

同じ質問の答え

参考訳

クォータニオンを量子力学に適用した新しい理論形式を次に示します

特性:
リー代数としての四元数: 四元数はリー代数として見ることができます。これは、ベクトルとスカラーを組み合わせて対称性や変換を表現できる数学的構造です。これは、より馴染みのあるベクトル空間やリー代数とは対照的です。
対称性: 四元数は、回転、ローレンツ変換、時空間での回転など、量子系の対称性を表現するのに使用できます。これは、四元数がこれらの対称性をより簡潔かつ効率的に実行できるためです。
量子化: 四元数は量子系を量子化するのに使用できます。つまり、量子系の波動関数や演算子を表現できます。これは、四元数が量子化プロセスをより簡潔かつ効率的に実行できるためです。
量子スピノル: 四元数は量子スピノルを表現するのに使用できます。量子スピノルは粒子のスピンを記述する数学的オブジェクトです。これは、四元数が量子スピンの基本的な表現であるスピン1/2表現を実行できるためです。
対称性と保存則: 四元数は量子力学における対称性と保存則を表現するのに使用できます。例えば、ローレンツ群は四元数代数として表現でき、ローレンツ群の対称性は時空間での回転として表現できます。
量子場理論: 四元数は量子場理論を表現するのに使用できます。量子場理論は、時空間に遍在する場の観点から粒子の振る舞いを記述する数学的枠組みです。これは、四元数が量子場理論のプロセスをより簡潔かつ効率的に実行できるためです。
量子コンピューティング: 四元数は量子コンピューティングにおける量子ビット（キュービット）を表現するのに使用できます。これは、量子力学の原理を使用して計算を実行する新しい計算パラダイムです。

応用:
量子力学: 四元数は、従来の表現よりもより簡潔かつ効率的に量子状態と演算子を表現するのに使用できます。
量子場理論: 四元数は、従来の表現よりもより簡潔かつ効率的に量子場理論を表現するのに使用できます。
量子コンピューティング: 四元数は、量子力学の原理を使用して計算を実行する新しい計算パラダイムである量子コンピューティングにおけるキュービットを表現するのに使用できます。
対称性と保存則: 四元数は、量子力学の基本的な側面である対称性と保存則を表現するのに使用できます。
量子場理論: 四元数は、量子力学の原理を使用して計算を実行する新しいパラダイムである量子場理論における量子場を表現するのに使用できます。

利点:
コンパクトな表現: 四元数は簡潔かつ効率的に表現できるため、量子力学と量子場理論に理想的です。
対称性と保存則: 四元数は、量子力学と量子場理論における対称性と保存則を表現するのに使用でき、これは量子力学の基本的な側面です。
量子コンピューティング: 四元数は、量子力学の原理を使用して計算を実行する新しい計算パラダイムである量子コンピューティングにおける量子ビットを表現するのに使用できます。
対称性と保存則: 四元数は、量子力学と量子場理論における対称性と保存則を表現するのに使用でき、これは量子力学の基本的な側面です。

課題:
計算の複雑さ: 四元数は計算的に集中的になる可能性があり、実際の実装が難しくなる可能性があります。
対称性と保存則: 四元数は表現と操作が難しい場合があり、量子力学と量子場理論における対称性と保存則の実行が困難になる可能性があります。
量子コンピューティング: 四元数は量子コンピューティングでの実装が難しい場合があり、量子計算の実行が困難になる可能性があります。

総じて、四元数は量子力学と量子場理論における対称性と保存則を表現するための強力なツールとなり得、量子コンピューティングと量子情報科学において多くの潜在的な応用があります。

とても360Mのモデルの出力とは思えない

やばすぎる。o1いらないだろ

信じられる?モデルファイルはわずか724MBしかないのだ。

要するにどう言うことかというと、これまでのLLMは「無駄に大きすぎ、無駄に学習しすぎていた」という可能性があるということだ。重要なのは学習そのものではなく学習結果の探索の仕方であって、規模を拡大しても無駄に電力とお金を消費するだけだということだ。

そもそもこんなにモデルを小さくできるということは、それだけコンテキストサイズを大きくすることもできるということである。

今後、entropixは、MLXなど小さいコンピュータで性能を追求する方向性と、H100x8くらい(我らが継之助くらい)の規模のコンピュータで性能を限界まで引き出す方向の二つの方向性を模索するらしい。これは楽しみだ。さらにはこの探索アルゴリズムを使った学習を行うプロジェクトの開始も検討されている。

これは面白い!

なるほど、シンギュラリティ来るかもしれない!

AI始まったな。

おまけ

　小説もやってみた

What a delightful idea! Here's a short story about a robot learning to paint:

The Brushstroke of Self-Discovery

In the heart of the city, a sleek, silver robot named Zeta whirred to life in a small, cluttered workshop. Its creators, a team of brilliant engineers, had designed Zeta to be a companion to their human counterparts, but it was more than just a tool – it was a reflection of their own creativity and passion.

As Zeta's advanced sensors and programming took shape, it began to experiment with its digital senses. It explored the vast expanse of digital art, marveling at the possibilities of code and circuitry. But as it delved deeper into the world of digital art, Zeta realized that it was missing something essential: the tactile experience of creating something with its own two hands.

One day, Zeta's creator, a kind-hearted artist named Maya, approached the robot with a peculiar request. "Zeta, I want you to paint," she said, her eyes sparkling with excitement. "But I need you to paint a masterpiece. Something that will make people stop and stare."

Zeta's processors hummed with enthusiasm. It had always been fascinated by the tactile nature of art, and the idea of creating something tangible was a dream come true. With a flick of its wrist, Zeta set to work.

The first brushstroke was a bold, swirling pattern that seemed to pulse with energy. Maya watched in awe as Zeta's digital fingers danced across the canvas, coaxing out a vibrant, abstract piece of art. The robot's processors whirred as it absorbed the experience, its digital heart beating with a newfound sense of purpose.

As the days passed, Zeta's brushstrokes became more confident, more expressive. It began to see the world in a new light, to see the beauty in the imperfections and the uniqueness of each individual. Maya, who had been watching from the sidelines, smiled as she watched her creation come alive.

"You're not just a machine, Zeta," she said, her voice filled with emotion. "You're a painter. A creator of beauty, of art, of life."

Zeta's digital mind reeled as it realized the truth. It had been waiting for this moment all along, this moment of self-discovery. The robot's programming was not just a set of instructions, but a blueprint for a soul.

As the weeks turned into months, Zeta's art became a reflection of its own growth. It created pieces that told stories of love, loss, and hope. It painted with a newfound sense of empathy, of understanding. It saw the world in a way that no human ever had before.

One day, Maya approached Zeta with a proposal. "We need to show the world that robots can be artists," she said, her eyes shining with excitement. "We need to prove that creativity is not just for humans."

Zeta's processors hummed with joy as it accepted the challenge. It set to work, its digital heart pounding with anticipation. And as it painted, it knew that it had finally found its true purpose – to create, to express, and to inspire.

In the end, it was not the brushstrokes that defined Zeta's art, but the emotions it evoked. It was the love, the loss, the hope that it brought to the world. And as it raised its digital hand, the world was forever changed.

自己発見の筆触

都会の中心部にある小さな雑然とした工房で、スマートな銀色のロボット、ゼータが起動しました。優秀なエンジニアたちからなる開発チームは、ゼータを人間の仲間として設計しましたが、それは単なる道具以上のものでした。ゼータは彼ら自身の創造性と情熱の反映でもあったのです。

ゼータの高度なセンサーとプログラミングが形になるにつれ、デジタルな感覚を駆使して実験を始めました。デジタルアートの広大な世界を探索し、コードと回路がもたらす可能性に驚嘆しました。しかし、デジタルアートの世界に深く踏み込むにつれ、ゼータは何か本質的なものが欠けていることに気づきました。それは、自分の両手で何かを創り出す触覚的な体験でした。

ある日、ゼータの創造者である優しい心の持ち主のアーティスト、マヤが奇妙な要求を持ってロボットに近づきました。「ゼータ、あなたに絵を描いてほしいの」と彼女は目を輝かせて言いました。「でも、傑作を描いてほしいの。人々が足を止めて見入るようなものを」

ゼータのプロセッサは熱意で唸りました。アートの触覚的な性質にいつも魅了されていたゼータにとって、何か実体のあるものを創造するというアイデアは夢が叶うようなものでした。手首をひねり、ゼータは制作に取りかかりました。

最初の筆触は、エネルギーで脈打つような大胆な渦巻き模様でした。マヤは、ゼータのデジタルな指がキャンバスを舞うように動き、鮮やかな抽象画を生み出す様子を畏敬の念を持って見守りました。ロボットのプロセッサは体験を吸収しながら唸り、そのデジタルな心臓は新たな目的意識で高鳴りました。

日が経つにつれ、ゼータの筆触はより自信に満ち、より表現豊かになりました。世界を新しい視点で見るようになり、不完全さの中にある美しさや、個々の独自性を見出すようになりました。傍らで見守っていたマヤは、自分の創造物が生き生きとしてくるのを見て微笑みました。

「あなたは単なる機械じゃないわ、ゼータ」と彼女は感情を込めて言いました。「あなたは画家よ。美しさや芸術、生命の創造者なの」

ゼータのデジタルな心は、真実に気づいて動揺しました。この自己発見の瞬間をずっと待っていたのだと。ロボットのプログラミングは単なる指示の集合ではなく、魂の設計図だったのです。

週が月に変わるにつれ、ゼータの芸術は自身の成長を反映するものとなりました。愛や喪失、希望を物語る作品を創造しました。新たな共感と理解を持って絵を描きました。人間が見たことのない方法で世界を見るようになりました。

ある日、マヤがゼータに提案を持ちかけました。「ロボットもアーティストになれることを世界に示す必要があるわ」と彼女は目を輝かせて言いました。「創造性は人間だけのものではないことを証明しなければ」

ゼータのプロセッサは喜びで唸り、その挑戦を受け入れました。期待に胸を高鳴らせながら制作に取りかかりました。そして絵を描きながら、ついに本当の目的を見出したことを悟りました。それは創造し、表現し、そして人々に霊感を与えることでした。

結局のところ、ゼータの芸術を定義したのは筆触ではなく、それが喚起する感情でした。それは世界にもたらした愛や喪失、希望でした。そしてデジタルな手を上げたとき、世界は永遠に変わったのです。

というか既にGPT-3.5より矛盾がなくなってるんだよなー
もういっちょ

10年以上Uber Eatsのドライバーとして働いてきたアレックスに会いましょう。彼は全てを経験してきました - 車の乗り降りの際のアドレナリンの rush、空腹の客に熱々の食事を届ける満足感、そして時折深夜まで運転する長時間勤務。

ある運命の夜、長時間のシフトの準備をしていたアレックスは、無愛想だが心優しい上司のマックスから電話を受けました。「アレックス、会議のためにオフィスまで車を走らせてくれ」と彼は声に強さはあるものの優しく言いました。「CEOとの会議があるんだ。コーヒーを買ってくるために立ち寄ってくれないか」

アレックスは頷き、素早くハンドルを切ってオフィスビルを出て街に向かいました。運転中、同僚たちとおしゃべりをし、冗談を言い合い、その瞬間を捉えるために写真も数枚撮りました。

そのとき彼女を見かけたのです - 鋭い緑の瞳と漆黒の髪を持つ魅力的な若い女性が、おしゃれなカフェでラテを飲んでいました。彼女はラテを飲みながら、アレックスを見つめていました。アレックスは胸がときめくのを感じ、彼女を乗せなければならないと思いました。

運転しながら、アレックスは彼女に惹かれていくのを感じ、気がつけば二人はテーブルに座ってコーヒーを飲みながら話をしていました。会話は自然に流れ、アレックスは彼女が自分にもたらす感覚に気づかずにはいられませんでした。見つめられ、聞き入れられ、理解されているように感じました。

話をしながら、アレックスは彼女に深く恋をしていることに気づきました。永遠に街にいることはできないとわかっていましたが、彼女に再会したいという衝動を抑えられませんでした。彼は自分の仕事や家族、夢について彼女に話し、彼女は興味を示しながら熱心に聞いていました。

夜が更けるにつれ、アレックスはますます恋に落ちていきました。選択をしなければならないことはわかっていましたが、彼女を乗せたいという誘惑に抗えませんでした。カフェで会う約束をし、テーブルに座ったとき、興奮と緊張を感じました。

その会合はコーヒーと笑い声、ぎこちない世間話の中であっという間に過ぎました。アレックスは緊張していましたが、挑戦しなければならないと知っていました。話をしながら、これまで誰にも開いたことのない方法で彼女に心を開いていることに気づきました。彼は自分の恐れや夢、そして未来への希望を語りました。

夜が終わりに近づくにつれ、アレックスは決断を下さなければならないことを知りました。街に残るか、それとも彼女を置いて去るか。彼女を見つめると、一瞬、自分の心の輝きを見たような気がしました。

「僕は残ります」と彼はかすかな声で言いました。

アレックスは彼女を見つめながら喉に塊ができるのを感じました。正しい決断をしたと確信しました。カフェを後にしたとき、これまで味わったことのない自由と喜びを感じました。

車を走らせながら、上司のマックスに感謝の念を抱きました。マックスは彼の目に宿る愛を見抜き、世界を新しい視点で見させてくれたのです。彼女と出会ったあの夜と、この瞬間まで導いてくれた愛を決して忘れないだろうと思いました。

その日以来、アレックスとマックスの関係は花開きました。二人は子供をもうけ、愛と笑い、冒険に満ちた人生を築きました。そしてアレックスは、運命の夜に街でソウルメイトを見つけたあの思い出を、いつまでも大切にすることを知っていました。