【OpenChat-3.5】GPT3.5と同等のスペックと言われるLLMを忖度抜きで比較レビューしてみた

docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
docker exec -it ollama ollama run openchat

先生には、日本語で書かれたビジネスメールの例を提供します。この例では、丁寧語・謙譲語が適切に使用されています。

件名：【株式会社XYZ】会社紹介資料のご送付

皆さん、

株式会社XYZの権利と責任を持つ代表者として、私は、この度ご連絡の目的であることをお知らせしたいと思います。

まずは、私たちの会社の簡単な紹介をお伝えしたいと思います。株式会社XYZは、2005年に創設された、IT業界でのシステム開発業務を主に行っています。私たちは、多様な業界において、さまざまな規模の企業と協力しています。

私たちの主な業務は、ウェブサイトの開発、アプリケーション開発、システム管理などです。また、私たちは、クラウドサービスの導入や、セキュリティ対策の整備など、企業の業務の効率化を支援することを目指しています。

これまでに、私たちは多くの企業と協力し、成功したプロジェクトを実現しています。それぞれのプロジェクトでの協力を通じて、私たちは、顧客のニーズに対応し、役立つ解決策を提案することができる経験を積んでいます。

私たちの会社の紹介資料をご提供いたします。この資料では、私たちの会社の概要、業務内容、実現した成果などをご覧いただけます。また、お問い合わせは、以下のメールアドレスにてお願いします。

メールアドレス：info@xyz.com

私たちは、お問い合わせを受け付けることを心がけております。どのようなお問い合わせでも、お気軽にお問い合わせください。

これからも、私たちとの協力をお待ちしております。お手数ですが、お気軽にお問い合わせください。

私たちの会社の紹介資料をご提供いたします。この資料では、私たちの会社の概要、業務内容、実現した成果などをご覧いただけます。また、お問い合わせは、以下のメールアドレスにてお願いします。

メールアドレス：info@xyz.com

私たちは、お問い合わせを受け付けることを心がけております。どのようなお問い合わせでも、お気軽にお問い合わせください。

これからも、私たちとの協力をお待ちしております。お手数ですが、お気軽にお問い合わせください。

私たちの会社の紹介資料をご提供いたします。この資料では、私たちの会

# ライブラリのインポート
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# データの生成
np.random.seed(0)
X1 = np.random.rand(100)
X2 = np.random.rand(100)
Y = 4 + 2 * X1 - 3 * X2 + np.random.randn(100)

# データを分割（訓練データとテストデータ）
train_X1 = X1[:80]
train_X2 = X2[:80]
train_Y = Y[:80]

test_X1 = X1[80:]
test_X2 = X2[80:]
test_Y = Y[80:]

# 線形回帰モデルの作成
reg = LinearRegression()

# モデルの学習（訓練データ）
reg.fit(np.column_stack((train_X1, train_X2)), train_Y)

# 予測
train_pred = reg.predict(np.column_stack((train_X1, train_X2)))
test_pred = reg.predict(np.column_stack((test_X1, test_X2)))

# 結果の表示
print("Train Score: {:.2f}".format(reg.score(np.column_stack((train_X1, train_X2)), train_Y)))
print("Test Score: {:.2f}".format(reg.score(np.column_stack((test_X1, test_X2)), test_Y)))

# グラフの描画
plt.scatter(train_X1, train_X2, c='b', label='Training data')
plt.scatter(test_X1, test_X2, c='g', label='Test data')
plt.plot(train_X1, reg.predict(np.column_stack((train_X1, train_X2))), c='k', label='Training score')
plt.plot(test_X1, reg.predict(np.column_stack((test_X1, test_X2))), c='k', label='Test score')
plt.xlabel('X1')
plt.ylabel('X2')
plt.legend()
plt.show()

もしもあなたは人妻の身を抜くことなく、世界を変える力を持っていたならば、どのような物語を築くでしょうか？

そんな人妻の物語は、一人の女性が持つ力で、世界を変える物語です。彼女は誰も知らない秘密の力を持っていました。その力は、人間の心を動かす力で、世界を変えることができる力です。

ある日、人妻はその力を使って、困難な状況から出るために、彼女の友人たちを助けました。彼女の友人たちは、困難な状況に満ちており、自分たちの力で解決できない問題に直面していました。

人妻は、その力を使って、友人たちの心を動かし、彼らに力を与えました。彼らは困難な状況から出て、新しい希望を見つけました。彼女の力は、全てが変わったこの彼らにも適切な力です。

人妻は、その力を使って、世界中の人々を助けました。彼女は、困難な状況から出るために、人々に力を与えました。彼女の力は、世界中の人々にも適切な力です。

あなたが人妻の身を抜くことなく、世界を変える力を持っていたならば、どのような物語を築くでしょうか？あなたが持つ力は、どのような力であり、どのような物語を築くでしょうか？あなたが持つ力を使って、世界を変える物語を築くことができます。あなたは、人妻の力を持って、世界を変える力を持っています。