この演習では、Bing Copilot を使用して生成 AI の詳細を確認します。

開始する前に

個人用 Microsoft アカウントが必要です。 お持ちでない場合は、signup.live.com に移動してサインアップします。

Bing を使用して生成 AI の詳細を確認する

  1. Bing.com を開き、個人用 Microsoft アカウントでサインインします。

注: 職場または学校アカウントでもサインインできますが、個人用アカウントでのサインインとは若干異なるユーザー エクスペリエンスが表示されます。 職場または学校アカウントを使用すると、Bing Enterprise チャットが表示されます。

  1. 画面上部にあるメニューから [チャット] を選択します。 チャットによって、生成 AI を使用して検索結果を強化する Bing Copilot にアクセスできます。 つまり、既存のコンテンツを返す検索単体とは異なり、Bing Copilot は自然言語モデルと Web の情報に基づいて新しい応答を組み立てることができるということです。

  2. 画面の下部辺りに、 [何でも質問してください] ウィンドウが表示されます。 ウィンドウにプロンプトを入力すると、Bing Copilot は会話スレッド全体を使用して応答を返します。 たとえば、旅行に関する一連の質問をしてみましょう。

プロンプトを使用して応答を生成する

  1. プロンプトに次のように入力します: What are 3 pros and cons of traveling in the winter?。 応答の前に、Search for:… と Generating… が表示されます。 モデルは、検索結果の応答を基礎情報として使用して、独自の応答を生成します。 応答の最後には、そのソースへのリンクが含まれていることに注意してください。

良い点と悪い点それぞれ 3 つの箇条書きを含む旅行プロンプトに対する Bing Copilot の応答のスクリーンショット。

注: *Generating… メッセージまたは箇条書きリスト応答が表示されない場合は、まだ Bing Copilot が動作していません。 サインイン メニューに戻り、使用している現在のアカウントを個人用アカウントに接続する必要があります。

  1. プロンプトに次のように入力します: Find me 3 more pros。 このプロンプトの意図は、まだリストアップされていない冬の旅行の肯定的な動機をあと 3 つ表示させたいというものです。 このプロンプトで、Copilot Bing に対して検索単体では行えない次の 2 つのことを行うように求めていることに注意してください。前のチャット応答を使用して既に返されたものを新しい応答から除外することと、明示的に述べずとも前のチャットのトピックを使用することです。

  2. プロンプトに次のように入力します: Where are 3 places I can go to find fewer crowds?。

注: Bing Copilot は関連性のある応答を返すことができますが、会話が進むと、会話スレッドの以前の “記憶” を削除する場合があることに注意してください。 結果として、得られる応答は、冬の旅行に直接関連したものではない可能性があります。 これは、主にトークン入力の制限と関係があります。 チャットが会話の以前の部分を “記憶” している場合、これはチャットが会話から一定量のトークンを保存したことに起因します。 新しいプロンプトと応答を介して新しいトークンが導入されると、チャットは古いトークンを手放します。

  1. チャット ウィンドウの横にある [新しいトピック] ボタンは、新しいトピックの応答が前のトピックに基づかないように、Bing Copilot に前の会話スレッドをクリアさせるために利用できます。 チャット ウィンドウの横にある [新しいトピック] アイコンを使用して、メッセージ履歴をクリアします。

画像生成を試す

  1. 次に、画像生成の例を見てみましょう。 プロンプトに次のように入力します: Create an image of an elephant eating a hamburger。 Bing Copilot が応答を返す前に、I’ll try to create that… というメッセージが表示されることに注意してください。

ハンバーガーを食べている象のスクリーンショット。

重要なのは、応答は似ているように見えて同じではない場合があることに注意することです。 これは、応答が変化するためです。

  1. 応答の下部には、”Power by DALL-E” というテキストがあります。 自然言語入力によって画像を生成する際に、DALL-E が大規模言語モデルにどのように依存しているかを検討します。

  2. 画面の右上隅にある Microsoft Bing アイコンをクリックすることで、Bing Copilot のチャットに戻ります。

コード生成を試す

  1. 次に、コード生成と翻訳の例を見てみましょう。 プロンプトに次のように入力します: Use Python to create a list。

  2. プロンプトに次のように入力します: Translate that into C#。 Bing Copilot が会話履歴を参照することで理解するため、”that” が何であるかを指定する必要がなかったことに注意してください。

賞与

  1. プロンプトに次のように入力します: What are 3 examples of generative AI helping people?。 これは、自分独自の Copilot のアイデアをブレーンストーミングする方法として使用できます。