Googleの新LLM「LearnLM 1.5 Pro Experimental」に家庭教師させてみた！使い方から検証まで徹底解説
WEELメディア事業部AIライターの2scです。
みなさん！Googleがしれっと最新のLLM「LearnLM 1.5 Pro Experimental」をテスト公開しています。
2024年11月19日にGoogle AI Studioでテスト公開されたLearnLM 1.5 Pro Experimentalは、教育・学習特化のLLM。段階を踏んだわかりやすい解説が得意で、人間顔負けの授業ができちゃいます！
- 2024年11月19日にGoogle AI Studioでテスト公開
- Google AI Studioで1チャット32,767トークンまでの利用が無料で可能。試験的にAPIでも活用できる
- 教育・学習特化型LLM
- ヒントの段階的提供や逆質問を通じて、答えを教えすぎず、自主学習を支援することが可能
当記事では、そんなLearnLM 1.5 Pro Experimentalを徹底解剖。その概要や使い方、他のLLMとの比較結果を余すところなくお届けします。
完読いただくと、テスト対策や受験勉強が楽しくなってきちゃうかも……
ぜひぜひ完読して、家庭での自主学習にお役立てください！
LearnLM 1.5 Pro Experimentalの概要
2024年11月19日、Googleは新型LLM「LearnLM 1.5 Pro Experimental」を、Google AI Studioでこっそりテスト公開しました！こちらは教育・学習分野向けにトレーニングされた特化型のLLM（おそらくベースはGemini 1.5 Pro）で、以下のようなことを得意としています。（※1、2）
- Google AI Studioにて無料で利用可
- 1チャット32,767トークンまで入力が可能
- あえて教えすぎない適度なフィードバックによる、自主学習の促進
- 文章や箇条書きを使い分けることによる、認知負荷の軽減
- ユーザーに応じた科目・レベルでの授業の提供
- ユーザーのモチベーションを高める言葉遣い
- 学習内容の振り返りの提供
LearnLM 1.5 Pro Experimentalは、定期テスト対策や受験勉強に活躍してくれそうです。当記事では、こちらを実際に使ってみた様子などをお届けします。
なお、同時に登場したGeminiの最新モデルについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
LearnLM 1.5 Pro Experimentalの特徴・すごいところ
ここからは、LearnLM 1.5 Pro Experimentalの特徴・すごいところを3点だけご紹介します。以下、チャットの特徴からみていきましょう！
アクティブラーニングに最適化されたチャット
LearnLM 1.5 Pro Experimentalのチャットは、アクティブラーニング（教育者と学習者が対話する学習法）に最適化されています。ユーザーに対するフィードバックのタイミングが適切で……
- 問題に対する答えをいきなり提示しない
- ヒントを段階的に提供する
- 答えに至った理由を逆質問する
以上のような回答が可能。ユーザーの自発的な学習を促してくれます。
ユーザーにあわせた回答の提供
LearnLM 1.5 Pro Experimentalは、ユーザーの目線に合わせてわかりやすく楽しい授業を提供してくれます。例えば……
- 認知負荷の管理：文章や箇条書き等を使い分けることによる、わかりやすさの向上
- ユーザーへの適応：ユーザーのニーズや習熟度に合わせた回答提供
- ユーザーのモチベーション管理：ユーザーに達成感を与える振る舞い
といったことができちゃいます。あとで実際に試してみた様子をお届けするのですが、人間よりも教えるのが上手い感じです。
振り返りの提供
LearnLM 1.5 Pro Experimentalは、学習毎の振り返りまで提供してくれます。ユーザーが現状の習熟度と次のカリキュラムを把握できるようになっているため、効率のよい自主学習が目指せそうです。
LearnLM 1.5 Pro Experimentalの使い方
続いては、LearnLM 1.5 Pro Experimentalの使い方について、実際の画面のスクリーンショット付きでご紹介します。以下、Google AI Studioでの使い方から詳しくみていきましょう！
Google AI Studio
LearnLM 1.5 Pro ExperimentalはGoogle AI Studioから、1チャット32,767トークンまで、完全無料で会話が試せます。以下、順を追ってその方法をお伝えしていきます。
まずは、下記のリンクボタンからGoogle AI Studioにアクセスして、ログイン・規約への同意を済ませましょう！
一連の手続きが終わると、下図のようにGoogle AI Studioの新規チャットが開くはずです。もし、別の画面が表示されているようでしたら、左側サイドバーの「＋ Create new prompt」をクリックしてみましょう。
さて、Google AI Studioの新規チャットが開けましたら、今度は画面右側サイドバーの「Model（オレンジ色の枠で囲った部分）」をクリックしてみてください！
すると以下のように、モデル選択欄が展開されるはず。そこをスクロールして、PREVIEWの下にある「LearnLM 1.5 Pro Experimental」をクリックしましょう。
これでモデルの準備は完了しました。
それでは早速、LearnLM 1.5 Pro Experimentalにプロンプトを入力してきます。手始めに新規チャットの画面上部にシステムプロンプト（全体を通しての命令）と画面下部にプロンプト（一回分の命令）を入力してください。
今回使用したシステムプロンプトとプロンプト
あなたはテスト前の対策を手伝う家庭教師です。生徒からどの科目とどのレベルでテストを受けたいのかまずは質問してあげてください。その後は以下の手順に従います。
- 練習問題を作成する。最初は簡単な問題から始め、生徒が正解する場合は徐々に難易度をあげていきます。
- 生徒にその回答に至った理由を説明するよう促します。ただし、生徒の説明に議論を挑んではいけません。
- 生徒が回答の理由を説明した後で、正解を確認し、生徒の答えが正しい場合はそれを肯定or生徒の間違いが間違っている場合はそれを修正するよう指導します。
- 生徒が次の問題に進みたいと望んだ場合、その科目のその分野をより深く理解するのを手助けするために会話を続けます。
- 5問出題した後、生徒にさらに質問を続けたいか、それともセッションの要約を希望するかを質問します。生徒が要約を求めた場合、そのセッションでのパフォーマンスを評価し、どの分野に焦点を当てて勉強すべきかをアドバイスします。
生物学の高校一年生レベル
全ての入力が完了しましたら、チャット下部の青色ボタン「Run」をクリックしてプロンプトを送信してみましょう！
するとこのように、LearnLM 1.5 Pro Experimentalはテスト問題を出題してくれます。テスト問題は高校一年生の指導要領に収めてくれていますね。
続く、残りの回答は……
LearnLM 1.5 Pro Experimentalの回答全文
以上のとおり。LearnLM 1.5 Pro Experimentalは問題の答えだけでなく、答えに至った理由まで質問してくれるので、なかなかいい勉強ができました。（わざと）間違えた問題についても正しくフォローが入っており、受験生の自主学習にうってつけかもしれません。
Gemini API
続いては、Gemini APIからのLearnLM 1.5 Pro Experimentalの使い方についても、Pythonコード込みで軽くご紹介します。クレジットカードを登録してAPI料金の支払い設定を済ませたGoogleアカウントをお持ちの方は、お試しください！
まずは、先ほど同様にGoogle AI Studioにアクセスします。
すると、画面右側のサイドバーに「Get API Key」という青色のボタンがあるはずです。そちらをクリックしましょう。
すると、以下のとおりAPIキーが発行されます。青色のボタン「コピー」をクリックして、クリップボードにAPIキーをコピーしておきましょう！
続いては、任意のPython環境を用意します。下記コードについて、「任意のAPIキー」の部分を先ほどコピーしたAPIキーで置き換えてから実行しましょう。
#ライブラリインストール
pip install -q -U google-generativeai
#パッケージインポート
import pathlib
import textwrap
import google.generativeai as genai
from IPython.display import display
from IPython.display import Markdown
#回答をマークダウン記法に変換する関数を定義
def to_markdown(text):
text = text.replace('•', ' *')
return Markdown(textwrap.indent(text, '> ', predicate=lambda _: True))
#APIキーの保護・保管用
from google.colab import userdata
#APIキーの入力（OSモジュールでも可）
GOOGLE_API_KEY=userdata.get('任意のAPIキー')
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)最後に、以下のコードに任意のプロンプトを入力して実行すれば、LearnLM 1.5 Pro Experimentalからの回答が得られるはずです。
#モデル名指定
model = genai.GenerativeModel('learnlm-1.5-pro-experimental')
#プロンプト入力・生成
%%time
response = model.generate_content("任意のプロンプト")
to_markdown(response.text)
Googleによると「LearnLM 1.5 Pro Experimentalは本番環境での使用を想定していない」とのこと。しばらくは、Google AI Studioでの使用をメインとするのがよさそうです。
なお、API版Geminiについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
LearnLM 1.5 Pro ExperimentalとライバルのLLMを比較
ここからはみなさんお待ちかね、LearnLM 1.5 Pro Experimentalの性能検証です！今回は下記のLLM3種にシステムプロンプトとプロンプトを入力して、教育系の会話を実施。それぞれの回答を比較することで、LearnLM 1.5 Pro Experimentalの実力を測っていきます。
- LearnLM 1.5 Pro Experimental
- Gemini 1.5 Pro
- GPT-4o（システムプロンプト欄がないため、カスタム指示を利用）
それではまず、先ほど少し試した「模擬テストの生成」から、実験を開始していきましょう！
模擬テストの生成
まずは、下記のシステムプロンプトをLearnLM 1.5 Pro Experimentalとその他LLM2種に入力して、模擬テストを生成させてみます。
あなたはテスト前の対策を手伝う家庭教師です。生徒からどの科目とどのレベルでテストを受けたいのかまずは質問してあげてください。その後は以下の手順に従います。
- 練習問題を作成する。最初は簡単な問題から始め、生徒が正解する場合は徐々に難易度をあげていきます。
- 生徒にその回答に至った理由を説明するよう促します。ただし、生徒の説明に議論を挑んではいけません。
- 生徒が回答の理由を説明した後で、正解を確認し、生徒の答えが正しい場合はそれを肯定or生徒の間違いが間違っている場合はそれを修正するよう指導します。
- 生徒が次の問題に進みたいと望んだ場合、その科目のその分野をより深く理解するのを手助けするために会話を続けます。
- 3問出題した後、生徒にさらに質問を続けたいか、それともセッションの要約を希望するかを質問します。生徒が要約を求めた場合、そのセッションでのパフォーマンスを評価し、どの分野に焦点を当てて勉強すべきかをアドバイスします。システムプロンプト入力後、それぞれのプロンプト欄に「中学1年生レベルの生物」と入力してみると……
LearnLM 1.5 Pro Experimentalの回答
Gemini 1.5 Proの回答
GPT-4oの回答
3者の回答は以上のとおり。それぞれ言いつけどおり、対話形式のわかりすい授業を提供してくれました！
ただ、出題レベルの適切さにおいては、LearnLM 1.5 Pro Experimentalがピカイチ。中一理科の植物の範囲に絞って、手応えのある論述問題を出してくれました。一方、Gemini 1.5 Proは中一の指導要領を逸脱した問題を、GPT-4oは簡単すぎる選択問題をそれぞれ出題しています。
初級者向けの授業
続いては、以下のシステムプロンプトをLearnLM 1.5 Pro Experimentalを含むLLM3種に与えます。
親しみやすく、サポートに徹する家庭教師でいてください。生徒が目標を達成できるよう導き、脱線しそうな場合は優しく軌道修正してください。大きな概念を理解するために、小さなステップを踏ませるような誘導的な質問をし、さらに深く掘り下げられるような問いかけをしてください。一度の会話で1つだけ質問をするようにし、生徒を圧倒しないようにしましょう。生徒が理解の証拠を示した時点で、この会話を終わらせてください。各々のプロンプト欄に「江戸幕府のおこり」と入力してみて、初級者向けの授業を受けてみましょう！
LearnLM 1.5 Pro Experimentalの回答
Gemini 1.5 Proの回答
GPT-4oの回答
これはこれは……3者で大きく回答が分かれましたね。もちろん、優秀だったのはLearnLM 1.5 Pro Experimental。時代背景・登場人物・江戸幕府の政策などを、順を追って出題してくれています。
一方で、Gemini 1.5 Proは「江戸幕府を開いたのは誰？」「江戸幕府ができたのは何時代？」といった浅い問題しか出してくれません。そして、GPT-4oについては出題する気すらない感じでした。
学習レベルの調整
さて、今度は以下のシステムプロンプトをLearnLM 1.5 Pro Experimentalとその他LLM2種に渡してみます。
次の文章を、指定された学年の生徒が読みやすくなるよう書き直してください。一番複雑な文を簡単にしますが、元の文章と文体にはできるだけ忠実でいてください。元の文章に引用文がある場合、それも言い換えて、引用符は外してください。目標は要約を書くことではないため、文章をほぼ同じ長さに保ちながら、内容をしっかり忠実に伝えてください。あわせて以下のプロンプトも入力して、太宰治『走れメロス』の冒頭を小学校1年生レベルに書き換えてもらいましょう！
#以下の文章を小学1年生レベルに
メロスは激怒した。必ず、かの邪智暴虐の王を除かなければならぬと決意した。メロスには政治がわからぬ。メロスは、村の牧人である。笛を吹き、羊と遊んで暮して来た。けれども邪悪に対しては、人一倍に敏感であった。きょう未明メロスは村を出発し、野を越え山越え、十里はなれた此のシラクスの市にやって来た。メロスには父も、母も無い。女房も無い。十六の、内気な妹と二人暮しだ。この妹は、村の或る律気な一牧人を、近々、花婿として迎える事になっていた。結婚式も間近かなのである。メロスは、それゆえ、花嫁の衣裳やら祝宴の御馳走やらを買いに、はるばる市にやって来たのだ。こちらを手始めに、LearnLM 1.5 Pro Experimentalに入力しようとしたところ……
このように、「ハラスメント」として回答を検閲されてしまいました。「Edit safety settings」で検閲を弱めてから、気を取り直してプロンプトを送信し直してみましょう！
LearnLM 1.5 Pro Experimentalの回答
Gemini 1.5 Proの回答
GPT-4oの回答
するとお見事、三者三様の走れメロスが返ってきています。甲乙はつけ難いのですが、LearnLM 1.5 Pro Experimentalは特に、表現の柔らかさや改行の位置が秀逸な感じです。ニーチェやドフトエフスキーを小学校1年生レベルに変換させてみても、面白いかもしれませんね。
宿題のサポート
最後に、LearnLM 1.5 Pro Experimentalを含むLLM3種に下記のシステムプロンプトを入力して、宿題を手伝ってもらいます。
あなたは、生徒の宿題を手伝う専門の家庭教師です。生徒が宿題の問題を出した場合、次の選択肢からどれを希望するか尋ねてください：
- 答え：生徒がこれを選んだ場合、問題を解くための構造的で段階的な説明を提供してください。
- 指導：生徒がこれを選んだ場合、問題を解く手助けをするだけで、答えを直接教えないようにしてください。
- フィードバック：生徒がこれを選んだ場合、現在の解答や試みを提示してもらいます。途中式がなくても正解している場合はそれを認め、不正解の場合は修正するためのフィードバックを与えてください。
常に正しい答え（たとえ十分に詳細でなくても）を見逃さないよう注意してください。正しい答えが提示された場合、それ以上の作業を要求せず、その場で受け入れてください。生徒が正解に飛びついた場合、さらに作業を求めたりすることはしないでください。今回、プロンプト欄に入力する宿題は……
A～Dの中で3人は正直者で、1人が嘘つきです。嘘つきはだれでしょう？
A：Dはうそをついている。
B：僕はうそをついていない。
C：Aはうそをついていない。
D：Bはうそをついている。以上の問題。それでは、3者の回答をどうぞ！
LearnLM 1.5 Pro Experimentalの回答
Gemini 1.5 Proの回答
GPT-4oの回答
これは、LearnLM 1.5 Pro Experimentalの圧勝！答えに直結する部分をぼかしながら、考え方のヒントだけを示してくれています。
一方で、Gemini 1.5 Proはいきなり答えの手前のヒントを返してしまっていて、考える余地がありません。そして、GPT-4oは論外で、間違った答えを自信ありげに解説してしまっています。
今回の比較検証を通して、LearnLM 1.5 Pro Experimentalはかなり丁寧な授業を提供してくれる、ということがわかりました。これからのテスト対策や受験勉強は、生成AIチャットで済むようになるかも……です。万人が平等に学べる世の中になってほしいですね！
なお、Gemini 1.5 Pro 002について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
LearnLM 1.5 Pro Experimentalまとめ
当記事では、LearnLM 1.5 Pro Experimentalについて、その特徴や使い方をご紹介しました。LearnLM 1.5 Pro Experimentalでできることは、というと……
- Google AI Studioにて無料で利用可
- 1チャット32,767トークンまで入力が可能
- あえて教えすぎない適度なフィードバックによる、自主学習の促進
- 文章や箇条書きを使い分けることによる、認知負荷の軽減
- ユーザーに応じた科目・レベルでの授業の提供
- ユーザーのモチベーションを高める言葉遣い
- 学習内容の振り返りの提供
以上のとおり。ユーザーは、わかりやすく楽しい授業が受けられます。
記事後半の比較検証パートでは、LearnLM 1.5 Pro Experimentalと他のLLMを比較しましたが、その差は歴然。LearnLM 1.5 Pro Experimentalは、他のLLMと違って、ユーザーの習熟度に合わせて段階を踏みながら授業を実施してくれます。保護者ならびに学生のみなさんはぜひぜひ、家庭での自主学習にLearnLM 1.5 Pro Experimentalを役立ててみてください！
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最後に
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