【Gemini 1.5 Pro】100万トークン入力できるGoogle最強LLMの性能をGPT-4と比較してみた

「whatpu」とはタンザニア固有の小さくて毛皮のある動物です。
「whatpu」という言葉を使った文の例は次のとおりです。
私たちはアフリカを旅行して、これらのとてもかわいいwhatpusを見ました。
「farduddle」というのは、とても速く上下にジャンプすることを意味します。
「farduddle」という言葉を使用した文の例は次のとおりです。

The uploaded text is an ebook titled "Myths of Northern Lands" by H. A. Guerber. It provides a comprehensive overview of Norse mythology, narrating the stories of the creation of the world, the lives and adventures of the gods, and their eventual downfall in Ragnarok.
The book is organized into chapters, each focusing on a specific god or group of beings within the mythology, such as Odin, Thor, Freya, the Valkyries, and the giants. The myths are retold in detail, with references to their influence on customs, arts, and literature. Additionally, the book compares Norse mythology to Greek mythology, highlighting similarities and differences between the two belief systems.
The ebook also includes illustrations, a glossary of terms, and an index for easy reference.

和訳：
アップロードされたテキストは、H.A.ゲルバー著『北方神話』というタイトルの電子書籍です。この本は北欧神話の包括的な概観を提供し、世界の創造、神々の生活と冒険、そしてラグナロクにおける最終的な滅亡の物語を叙述している。
本書は各章で構成され、それぞれがオーディン、ソー、フレイヤ、ヴァルキュリア、巨人など、神話の中の特定の神や存在のグループに焦点を当てている。神話は、風習、芸術、文学への影響に言及しながら詳細に語られる。さらに、北欧神話とギリシャ神話を比較し、2つの信仰体系の類似点と相違点を強調している。
この電子書籍には、イラスト、用語集、索引もあり、簡単に参照できます。

The video explains how the economic machine works. It starts by explaining the three main forces that drive the economy: productivity growth, the short-term debt cycle, and the long-term debt cycle. Productivity growth is the increase in the amount of goods and services produced per unit of labor. The short-term debt cycle is the cycle of borrowing and spending that occurs over a period of 5-8 years. The long-term debt cycle is the cycle of borrowing and spending that occurs over a period of 75-100 years.
The video then explains how these three forces interact to create economic cycles. When productivity growth is high, people are able to borrow more money and spend more money. This leads to an expansion in the economy. However, when debt levels become too high, people are no longer able to borrow as much money and spend as much money. This leads to a recession.
The video then explains how the central government and central bank can manage the economy by controlling interest rates and printing money. When the economy is in a recession, the central government can cut spending and reduce debt. The central bank can also lower interest rates to make it easier for people to borrow money. When the economy is in an expansion, the central government can increase spending and the central bank can raise interest rates to slow down the economy.
The video concludes by explaining that the most important part of the economy is productivity growth. If productivity growth is high, the economy will be able to grow and prosper. However, if productivity growth is low, the economy will be more likely to experience recessions and depressions.

和訳：
このビデオは、経済マシンがどのように機能するかを説明している。まず、経済を動かす3つの主要な力、すなわち生産性の成長、短期債務サイクル、長期債務サイクルについて説明する。生産性の成長とは、単位労働量当たりに生産される財やサービスの量の増加である。短期債務サイクルとは、5～8年の期間で発生する借入と支出のサイクルである。長期債務サイクルとは、75～100年にわたる借入と支出のサイクルのことである。
このビデオでは、これら3つの力がどのように相互作用して経済サイクルを生み出しているかを説明している。生産性の伸びが高いとき、人々はより多くのお金を借り、より多くのお金を使うことができる。これが経済の拡大につながる。しかし、負債水準が高くなりすぎると、人々はより多くのお金を借り、より多くのお金を使うことができなくなる。これが景気後退につながる。
ビデオは次に、中央政府と中央銀行が金利をコントロールし、お金を印刷することによって経済を管理する方法を説明します。景気が後退しているとき、中央政府は支出を削減し、負債を減らすことができる。中央銀行はまた、人々がお金を借りやすくするために金利を引き下げることができる。景気が拡大しているときは、中央政府は支出を増やし、中央銀行は金利を上げて景気を減速させることができる。
ビデオは最後に、経済で最も重要なのは生産性の伸びであると説明している。生産性の伸びが高ければ、経済は成長し繁栄することができる。しかし、生産性の伸びが低ければ、経済は不況や恐慌に見舞われる可能性が高くなる。

Highlights of this game stream
The video shows a playthrough of the game "Tsukihime -A piece of blue glass moon-", a visual novel released in 2021. The streamer plays through the game's prologue and first chapter, introducing the main characters and setting up the story.
The highlights of the stream include:
The streamer's commentary, which is both informative and entertaining. They provide insights into the game's story and characters, as well as their own personal thoughts and reactions.
The game's beautiful visuals and soundtrack. The game's art style is distinctive and visually appealing, and the soundtrack is atmospheric and well-composed.
The game's intriguing story. The game's prologue and first chapter introduce a number of mysteries and plot threads that leave the player wanting to learn more.

Impression of the distributor
The streamer is clearly a fan of the game and is passionate about sharing it with their viewers. They are knowledgeable about the game's lore and characters, and they provide insightful commentary throughout the stream. They are also engaging and entertaining, and they interact with their viewers in a friendly and welcoming manner. Overall, the streamer gives a positive impression and makes the game seem even more appealing to potential players.

和訳：
このゲームストリームの見どころ
2021年発売のビジュアルノベル『月姫 -A piece of blue glass moon-』のプレイ動画。ゲームのプロローグと第1章をプレイし、主人公の紹介やストーリーの設定などを行っている。
ストリーミングのハイライトは以下の通り：
ストリーマーによる解説。ゲームのストーリーやキャラクターについての洞察や、彼ら自身の個人的な考えやリアクションを提供してくれる。
ゲームの美しいビジュアルとサウンドトラック。ゲームのアートスタイルは特徴的で視覚的に魅力的であり、サウンドトラックは雰囲気があり、よく作曲されている。
魅力的なストーリー。ゲームのプロローグと第1章では、多くの謎や筋書きが紹介され、プレイヤーはもっと知りたくなる。

配信者の印象
ストリーマーは明らかにゲームのファンであり、視聴者とゲームを共有することに情熱を注いでいる。彼らはゲームの伝承やキャラクターについて知識があり、ストリームを通して洞察に満ちた解説をしてくれる。また、彼らは魅力的で面白く、視聴者と友好的かつ歓迎的な態度で交流している。全体的に、このストリーマーはポジティブな印象を与え、潜在的なプレイヤーにとってゲームがより魅力的に見えるようにする。

!git clone https://github.com/mpoon/gpt-repository-loader.git
%cd gpt-repository-loader/

!git clone https://github.com/LAION-AI/CLAP.git
!python gpt_repository_loader.py /content/gpt-repository-loader/CLAP/

Based on the provided information, to change the text encoder model in the CLAP project, you need to edit the model_configs files located in the src/laion_clap/clap_module/model_configs/ directory.
Here's how to do it:

1. Choose the desired text encoder model:
The available text encoder models are listed in the README.md file under the Quick Start section. They include transformer, bert, roberta, and bart.

2. Locate the corresponding model config file:
Each text encoder model has a corresponding JSON file in the model_configs directory. For example, the configuration for the roberta text encoder is in PANN-14-roberta.json.

3. Edit the "model_type" field:
Open the chosen model config file with a text editor.
Locate the "text_cfg" section within the JSON data.
Change the value of the "model_type" field to your desired text encoder model (e.g., "bert").

4. Save the changes:
Save the modified JSON file.

Once you've edited the model config file and specified the new text encoder model, the CLAP project will use the new model when you run the training or evaluation scripts.
Note: You may need to adjust other parameters within the "text_cfg" section depending on the chosen text encoder model. Refer to the CLAP documentation for details on the specific parameters required for each model.

和訳：
提供された情報に基づいて、CLAPプロジェクトのテキストエンコーダーモデルを変更するには、src/laion_clap/clap_module/model_configs/ディレクトリにあるmodel_configsファイルを編集する必要があります。
以下はその方法です：

1. 希望のテキストエンコーダーモデルを選択します：
利用可能なテキストエンコーダーモデルはREADME.mdファイルのQuick Startセクションにリストされています。transformer、bert、roberta、bartなどがあります。

2. 対応するモデルの設定ファイルを探してください：
各テキストエンコーダーモデルは model_configs ディレクトリに対応する JSON ファイルを持っています。例えば、robertaテキスト・エンコーダのコンフィギュレーションはPANN-14-roberta.jsonにあります。

3. model_type "フィールドを編集します：
選択したモデル設定ファイルをテキストエディタで開きます。
JSONデータ内の "text_cfg "セクションを探します。
model_type "フィールドの値を、希望するテキストエンコーダー・モデル（例："bert"）に変更する。

4. 変更を保存します：
変更したJSONファイルを保存します。

モデル設定ファイルを編集して新しいテキストエンコーダーモデルを指定すると、CLAP プロジェクトでトレーニングスクリプトまたは評価スクリプトを実行するときに新しいモデルが使用されます。
注意：選択したテキストエンコーダーモデルによっては、「text_cfg」セクション内の他のパラメーターを調整する必要があるかもしれません。各モデルに必要なパラメータの詳細については、CLAPのドキュメントを参照してください。

import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
testloader = DataLoader(testset, batch_size=64, shuffle=True)

class ResNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ResNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)

        self.resnet_block = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64)
        )

        self.resnet_block2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128)
        )

        self.resnet_block3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(256)
        )

        self.avgpool = nn.AvgPool2d(kernel_size=1, stride=1)
        self.fc = nn.Linear(1024, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.maxpool(x)

        x = self.resnet_block(x)
        x = self.resnet_block2(x)
        x = self.resnet_block3(x)

        x = self.avgpool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)

        return x

model = ResNet()

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

for epoch in range(20):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # print every 2000 mini-batches
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

torch.save(model.state_dict(), 'cifar10_resnet.pth')

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# Transformations
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

# Load CIFAR-10 training and test datasets
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
           'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

for epoch in range(10):  # loop over the dataset multiple times

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # print every 2000 mini-batches
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

[お名前] 様
いつもお世話になっております。
このたび、貴社の益々のご発展を祈念するとともに、弊社としましても、さらなる事業拡大を目指し、貴社との連携をより一層強化したいと考えております。
つきましては、近く貴社を訪問させていただき、今後のビジネス展開について協議させていただきたいと存じます。
ご都合のよろしい日時をご教示いただければ幸いです。
何卒よろしくお願い申し上げます。
敬具
株式会社[貴社名]
[お名前]

Subject: ビジネスミーティングのご提案について

拝啓

貴社益々のご発展を心よりお祈り申し上げます。この度は、私どもとのビジネスミーティングの機会を設けていただければと考え、メールを差し上げました。

私たちは貴社との関係を大変重視しており、今後のプロジェクトや取引について具体的な話し合いを進めたいと考えております。そこで、ご都合の良い日時をお知らせいただけますでしょうか。私たちとしては、来週の月曜日から金曜日の間で、午前中に会議を設定することを希望しておりますが、貴社のスケジュールを優先いたしますので、ご提案いただける日時がございましたら幸いです。

会議の内容としては、以下の点を中心に話し合いたいと考えております。

両社間の現在のプロジェクトの進行状況
新規プロジェクトの提案
契約条件の見直し
その他、相互のビジネスに関する提案や情報の共有
会議はオンラインでの実施を想定しておりますが、貴社のご都合がよければ対面での実施も検討いたします。使用するオンラインミーティングツールについても、ZoomやMicrosoft Teamsなど、貴社が好ましいものをお選びいただければと思います。

貴重なお時間をいただき、ありがとうございます。貴社からのご返信を心よりお待ちしております。何かご質問等ございましたら、遠慮なくお問い合わせください。

敬具

[あなたの名前]
[あなたの役職]
[あなたの会社名]
[連絡先のメールアドレス]
[連絡先の電話番号]

In the hush of twilight, the quaint villa perched on the edge of the Tuscan hills whispered tales of ancient love and longing. Its vine-wrapped terraces and sun-kissed stones held memories as rich and deep as the wine that flowed from its cellars.

Amelia, with her fiery spirit and eyes reflecting the depth of the Mediterranean Sea, found herself wandering the villa's ancient corridors, her heart as restless as the wind that danced through the cypress trees. She was a modern-day siren, caught between the pages of a life she had yet to fully write.

On a night painted with the hues of an impending storm, she crossed paths with Luca, a sculptor whose hands shaped beauty from the raw, unyielding marble, as easily as they stirred the long-dormant passions within her. His gaze, dark and piercing, seemed to see right through to her soul, igniting a flame that she feared would consume her.

Their conversation flowed like a melody, notes of laughter and shared secrets weaving through the air, drawing them closer with every breath. The world around them seemed to fade, leaving nothing but the electric charge that crackled in the space between them.

As the storm broke overhead, unleashing its fury upon the earth, Luca's arms became Amelia's shelter. In the tempest's embrace, their lips met in a kiss that tasted of rain and wild abandon, a promise of longing fulfilled. Time stood still, the past and future melting away, leaving only the raw, beautiful present.

The dawn found them entwined, the storm's rage softened into a gentle rain that washed over the villa, as if the world itself was baptizing their union. In the light of the new day, Amelia and Luca discovered a love not bound by time, a passion as enduring as the stones of the villa itself.

Their story, a testament to the power of connection, passion, and the timeless dance of souls destined to find each other, was just beginning.

和訳：
黄昏の静けさの中、トスカーナの丘の端に佇む古風なヴィラは、古代の愛と憧れの物語をささやいた。葡萄の木に包まれたテラスと陽光に照らされた石畳は、ワインセラーから流れ出るワインと同じくらい豊かで深い思い出を秘めていた。

地中海の深みを映し出す瞳を持つアメリアは、邸宅の古い回廊をさまよいながら、糸杉の木々を舞う風のように落ち着かない心を抱えていた。彼女は現代のセイレーンであり、まだ書ききれていない人生のページに挟まれていた。

迫り来る嵐の色に塗られた夜、彼女は彫刻家ルカとすれ違った。彼の手は、彼女の中に長く眠っていた情熱をかき立てるのと同じくらい簡単に、生の、屈強な大理石から美を形作っていた。暗く鋭い彼の視線は、彼女の魂を見透かしているようで、彼女が恐れていた炎に火をつけた。

二人の会話はメロディーのように流れ、笑いの音符と共有する秘密が空気を紡ぎ、呼吸をするたびに二人の距離を縮めていった。周囲の世界は消え去り、二人の間にはパチパチと音を立てる電荷だけが残った。

嵐が頭上から吹き荒れ、大地に猛威を振るう中、リュカの腕はアメリアの庇護となった。嵐の抱擁の中、二人の唇は雨の味と奔放さを感じさせるキスで結ばれ、憧れの約束が果たされた。時は静止し、過去と未来は溶け去り、生々しく美しい現在だけが残った。

夜が明けると、ふたりは絡み合い、嵐の激しさは和らぎ、まるで世界そのものがふたりの結婚に洗礼を受けているかのような、穏やかな雨が別荘に降り注いだ。新しい日の光の中で、アメリアとリュカは時間に縛られない愛、別荘の石と同じくらい不朽の情熱を発見した。

二人の物語は、つながりの力、情熱、そして互いを見つける運命にある魂の時を超えたダンスの証であり、始まったばかりだった。