ChatGPT4とChatGPT4oの出力の違い

5月 17, 20245月 17, 2024 — Uncategorized — 4 min read

新しくChatGPT4oが出ましたが、いまいちあんまり能力の差を感じません。

また、人によっては出力の幅が狭くなったという人もいるようです。そこで、同じプロンプトを2つのモデルに渡して比較してみます。

TL;TR

chatGPT4oの方が生成速度が速く、文章量もslightly多い。その一方で余計な事は言わなくなっている感じがする。また、temporal chatにするかどうかで回答が変わる。chatGPT4oをtemporal chatを指定しないと、過去のchatGPT4の回答に引っ張られる可能性がある。

prompt 1.

YouTubeでチャンネル登録してるチャンネルが多く、subscribeしているチャンネルが投稿する動画やライブ配信の数がすごく、全てを見切れません。

そこでyoutubeのAPIを使用して、独自のyoutubeクライアントを作成したいです。

この場合のシステム構成を考えてください。

フロントエンドはcloud runかcloudflare pagesでホストする予定です。

chatGPT4

YouTubeのAPIを使用して独自のYouTubeクライアントを開発する場合、以下のようなシステム構成を考慮することができます。

### 1. システムアーキテクチャの概要

#### フロントエンド
- **技術選択**: React.jsやVue.jsなどのモダンなフロントエンドフレームワークを使用。
- **ホスティング**: Cloudflare Pages（静的サイト向け、無料プランが豊富）かGoogle Cloud Run（コンテナベースのアプリケーションを実行する場合）。

#### バックエンド
- **サーバーサイド言語**: Node.js（Express.jsなど）、Python（FlaskやFastAPIなど）。
- **ホスティング**: Google Cloud Run（コンテナを用いたスケーラブルなデプロイが可能）。

#### API通信
- **YouTube Data API**: チャンネルの購読情報、動画リスト、ライブ配信ステータスなどを取得。

#### データベース
- **使用技術**: Firestore（リアルタイムデータ同期が可能）、またはCloud SQL（リレーショナルデータベースが必要な場合）。

#### 認証
- **技術選択**: Firebase Authentication（簡単に導入可能で、Googleアカウントとの連携が容易）。

### 2. データフロー

1. **ユーザー認証**: ユーザーはGoogleアカウントを使用してアプリにログイン。
2. **APIリクエスト**: 認証済みのユーザーがYouTube Data APIを通じて購読しているチャンネルとその動画情報をリクエスト。
3. **データ処理**: バックエンドで取得したデータを処理し、ユーザーが興味のある内容をフィルタリング。
4. **データ表示**: フロントエンドで加工されたデータをユーザーに表示。ユーザーは動画を選択して直接視聴または詳細情報を確認できる。

### 3. セキュリティとパフォーマンス
- **セキュリティ**: HTTPSを使用し、APIキーは環境変数または秘密管理ツールで保護。
- **キャッシュ**: Cloudflare Workersなどを使用して、頻繁にアクセスされるデータをキャッシュし、APIの利用制限を避ける。
- **スケーラビリティ**: Cloud RunやFirestoreを使用して、需要の増加に応じて自動的にスケールアップ/ダウン。

この構成は、YouTube Data APIを活用しながら、クラウドベースのサービスを効果的に利用してユーザーフレンドリーなクライアントを構築することができます。

chatGPT4 (temporal chat)

YouTube APIを使ってカスタムYouTubeクライアントを作成する際のシステム構成は、以下のようになります。このアーキテクチャは、使用される技術の選択肢に応じて柔軟に調整可能ですが、基本的な構成要素として以下のものが必要です：

### 1. フロントエンド

#### 技術スタック
- **フレームワーク:** ReactやVue.jsなどのモダンなJavaScriptフレームワークを使用すると、インタラクティブでレスポンシブなUIを構築できます。
- **ホスティング:** Google Cloud RunかCloudflare Pagesでホストすることが可能です。Cloud Runはコンテナベースで動的なサーバーサイドコードを実行するのに適していますが、Cloudflare Pagesは静的サイトとクライアントサイドレンダリングに特化しています。

#### 機能
- ユーザーが自分のYouTubeアカウントにログインし、購読しているチャンネルの動画リストを取得。
- 動画のフィルタリングやソート機能。
- 動画を見るための直接リンクや埋め込み機能。

### 2. バックエンド

#### 技術スタック
- **言語:** Node.js、Python、またはGoなど。
- **サーバー:** Google Cloud FunctionsまたはAWS Lambdaなどのサーバーレス環境、またはGoogle Cloud RunでDockerコンテナを使用。

#### 機能
- YouTube Data APIへのリクエストを処理し、必要に応じてデータをフェッチして加工。
- ユーザー認証とセッション管理（OAuth2を使用）。
- データベースとの連携（任意）：ユーザー設定やフィルタリングルールを保存。

### 3. YouTube Data API

- **主要なAPIエンドポイント:**
  - `subscriptions`: ユーザーの購読リストを取得。
  - `videos`: 特定のチャンネルまたは条件に基づいて動画情報を取得。
  - `liveBroadcasts`: ライブ配信の情報を取得。

### 4. 認証

- **OAuth 2.0:** ユーザーが自分のYouTubeアカウントに安全にログインできるようにします。GoogleのOAuth 2.0フローを利用してアクセス許可とトークンを管理。

### 5. データベース（オプション）

- **利用技術:** Firestore, Google Cloud SQL, MongoDB Atlasなど。
- **機能:** ユーザーの設定、カスタムフィルター、視聴履歴などの保存。

### システムのデプロイメントと運用

- CI/CDパイプライン（GitHub Actions, Cloud Buildなど）を使用して、コードの変更を自動的にデプロイ。
- モニタリングとロギング（Google Cloud Monitoring, Cloudflare Analyticsなど）。

このシステム構成は、フロントエンドとバックエンドが分離されているため、柔軟性が高く、拡張が容易です。また、サーバーレス技術やマネージドサービスを活用することで、インフラの管理負担を軽減し、開発に集中できます。

ChatGPT4o

YouTubeのAPIを使用して独自のYouTubeクライアントを作成するシステム構成を考えました。以下の構成では、ユーザーが登録しているチャンネルの動画やライブ配信を効率的に管理・表示するためのシステムを実現できます。

### システム構成

1. **フロントエンド**:
   - **技術スタック**: 
     - **React** (またはNext.js) を使用してインタラクティブなユーザーインターフェースを構築。
   - **ホスティング**: 
     - **Cloud Run**または**Cloudflare Pages**を使用してホスト。
   - **機能**:
     - ユーザー認証 (Google OAuth 2.0)
     - 登録チャンネルの動画リスト表示
     - 動画検索機能
     - 新着動画・ライブ配信通知機能

2. **バックエンド**:
   - **API サーバ**: 
     - **Node.js**と**Express**を使用して構築。
   - **ホスティング**: 
     - **Google Cloud Run**でホスト。
   - **機能**:
     - YouTube APIとの通信
     - ユーザー情報の管理 (登録チャンネル、見た動画など)
     - データのキャッシュと更新
     - 通知の配信 (Firebase Cloud Messagingを使用)

3. **データベース**:
   - **技術スタック**: 
     - **Firestore** (リアルタイムデータベース)
   - **機能**:
     - ユーザー情報の保存
     - 登録チャンネルリスト、動画視聴履歴の保存
     - 通知履歴の保存

4. **認証**:
   - **技術スタック**: 
     - **Firebase Authentication**を使用。
   - **機能**:
     - Googleアカウントを使用したシングルサインオン

5. **API キー管理**:
   - **Google Cloud Secret Manager**を使用して、YouTube APIキーやその他の秘密情報を安全に管理。

### ワークフロー

1. **ユーザー認証**:
   - ユーザーがGoogleアカウントを使用してログイン。
   - Firebase Authenticationが認証を管理。

2. **データ取得**:
   - ログイン後、フロントエンドがバックエンドにAPIリクエストを送信し、YouTube APIを使用して登録チャンネルの情報を取得。
   - 必要に応じてデータベースに保存し、キャッシュを更新。

3. **データ表示**:
   - フロントエンドがバックエンドから取得したデータを表示。
   - 新着動画やライブ配信を強調表示。

4. **通知**:
   - 新しい動画やライブ配信がある場合、Firebase Cloud Messagingを使用してユーザーに通知。

### メリット

- **スケーラビリティ**: Cloud RunやCloudflare Pagesを使用することで、トラフィックに応じてスケールできます。
- **リアルタイムデータ**: Firestoreを使用することで、リアルタイムにデータを更新・表示できます。
- **セキュリティ**: Firebase AuthenticationとCloud Secret Managerを使用することで、安全に認証とAPIキーの管理ができます。

この構成で、ユーザーが登録しているチャンネルの動画やライブ配信を効率的に管理・表示できるYouTubeクライアントを作成することができます。

chatGPT4o(temporal chat)

YouTubeのAPIを使用して独自のYouTubeクライアントを作成するためのシステム構成について、以下のように設計することが考えられます。

## システム構成

### フロントエンド
- **ホスティング**: Cloud Run または Cloudflare Pages
- **フレームワーク**: React, Next.js
- **機能**:
  - ユーザー認証 (Google OAuth 2.0)
  - チャンネル登録情報の表示
  - 新着動画やライブ配信のフィルタリングおよび表示
  - 通知機能（オプション）

### バックエンド
- **ホスティング**: Cloud Run
- **プログラミング言語**: Node.js または Python
- **機能**:
  - YouTube Data API v3の呼び出し
  - ユーザーのチャンネル登録情報の取得およびキャッシュ
  - 新着動画やライブ配信の情報を定期的に更新
  - フロントエンドへのデータ提供（REST APIまたはGraphQL）

### データベース
- **GCP Firestore**: キャッシュされたデータやユーザー設定の保存
- **GCP Pub/Sub**: 動画やライブ配信の更新通知

### 認証・認可
- **Google OAuth 2.0**: ユーザー認証
- **Firebase Authentication**: アプリ内での認証管理

### アーキテクチャ図
```plaintext
ユーザー
   │
   │
フロントエンド（Cloudflare Pages または Cloud Run上のNext.js）
   │
   │
   └───▶ バックエンド（Cloud Run上のNode.js または Python）
              │
              │
              ├──▶ YouTube Data API v3
              │
              ├──▶ Firestore（キャッシュおよびユーザー設定保存）
              │
              └──▶ Pub/Sub（動画やライブ配信の更新通知）
```

## 詳細説明

### フロントエンド
- **React/Next.js**: シングルページアプリケーション（SPA）として構築し、ユーザーに対して高速なインタラクティブな体験を提供します。
- **ユーザー認証**: Google OAuth 2.0を使用して、ユーザーが自身のYouTubeアカウントにログインできるようにします。
- **データ表示**: チャンネル登録情報や新着動画、ライブ配信を表示するためのUIを提供します。

### バックエンド
- **YouTube Data API v3**: チャンネル登録情報や新着動画、ライブ配信の情報を取得します。
- **データキャッシュ**: Firestoreを使用して、API呼び出しの負荷を軽減し、データのキャッシュを行います。
- **データ提供**: フロントエンドに対して、REST APIまたはGraphQL APIを提供し、必要なデータを配信します。

### データベース
- **Firestore**: ユーザーのチャンネル登録情報や新着動画の情報をキャッシュするために使用します。また、ユーザー設定（例：通知設定など）も保存します。
- **Pub/Sub**: YouTubeのAPIから定期的にデータを取得し、更新があった場合に通知を送信するために使用します。

この構成により、ユーザーが多くのチャンネルを登録している場合でも、効率的に新着動画やライブ配信を管理・視聴できる独自のYouTubeクライアントを構築できます。

感想

最初、temporal chatを使用せずにchatGPT4とchatGPT4oを比べた所、ほぼ同じような回答だった(順序としては4→4o)。しかし、temporal chatをオンにすると、4oはアーキテクチャ図なども書いてくれた。となると4oは過去の回答を見てそれに合わせていると思われる。

prompt2

中途半端な学歴と経験によって自尊心が肥大してしまい、社会に馴染めなくなってしまった男の物語のストーリーを三幕構成で作成してください。

ChatGPT4(temporal chat)

もちろんです。そのようなテーマを持つ物語は、人間の心理や社会との関わりに深く切り込んだ作品となるでしょう。ここでは、主人公が自身の学歴と経験に翻弄される様子を三幕構成で展開します。

### 第一幕: 背景と問題の設定

1. **導入**
   - 主人公、佐藤健（サトウ タケシ）は、一流大学を中退し、さまざまな職を転々としてきた30歳の男性。健はその中途半端な学歴と様々な職業経験から、自分は普通の人間より優れているという誤った自尊心を持っている。
   
2. **問題発生**
   - 健は新しい職場でのプロジェクトを任されるが、自分の考えが最も優れていると信じ、他のチームメンバーの意見を無視する。その結果、プロジェクトは失敗し、健はその責任を他人に転嫁しようとする。

3. **対立の激化**
   - 職場の同僚や上司からの信頼を失い、孤立が進む中で、健は自分の中途半端な実力と向き合うことを拒否し、ますます他人を非難するようになる。

### 第二幕: 深化と主人公の変化の契機

1. **自己反省**
   - 一人になった健は、かつての友人であり成功した起業家、松本明（マツモト アキラ）に再会する。明は健とは違い、自身の弱さと向き合い、周囲と協力して成功を収めた人物。

2. **転機**
   - 明からのアドバイスと支援を受け、健は自分の過去と向き合い始める。明との会話から、自尊心が肥大化することの危険性と、他人と協力する大切さを学ぶ。

3. **決意の新た**
   - 健は職場に戻り、自分の過ちを認め、チームメンバーに謝罪する。初めての謙虚な姿勢は、チームからの意外な支援を引き出す。

### 第三幕: 解決と主人公の変革

1. **新たな試み**
   - 健は新しいプロジェクトを始め、今度はチームの意見を尊重し、積極的に協力を求める。彼の変わった態度に、周囲も協力的になる。

2. **成功への道**
   - 協力と努力の結果、プロジェクトは成功を収める。健は真のリーダーシップとは何か、そして自分自身の限界と可能性を受け入れることの重要性を理解する。

3. **新しい自分**
   - 物語の終わりに、健は自己の成長を実感し、これからは他人と協力していく道を歩むことを決心する。彼は社会との新たな関わり方を見出し、真の自尊心

を築くことを学ぶ。

この物語は、自己中心的な自尊心がもたらす問題と、自己改革を通じた人間の成長を描いています。

chatGPT4o(temporal chat)

### 第1幕：希望と錯覚

**設定：**  
主人公、田中優一（28歳）は地方の大学を卒業し、そこそこの成績で経済学を専攻していた。彼は地元の中小企業で数年間働いた後、都会に進出し、さらなるキャリアアップを目指している。彼は自分が持つ学歴と仕事の経験に自信を持っており、それが彼を成功へと導くと信じている。

**プロットポイント1：都会への移住**  
田中は都会の大手企業に転職することを決意し、地元を離れる。最初のうちは都会の洗練された雰囲気や新しい職場環境に興奮し、自分の選択が正しかったと確信する。しかし、都会の厳しい競争や高いスキルを持つ同僚たちに圧倒され始める。

**プロットポイント2：過信と失敗**  
新しい職場でのプロジェクトで重要な役割を任されるが、彼の過去の経験やスキルが通用せず、プロジェクトは失敗に終わる。彼は自分の能力を過信していたことに気づかず、周囲に対して苛立ちを募らせる。

### 第2幕：挫折と孤立

**設定：**  
失敗によって自尊心が傷ついた田中は、次第に同僚や上司との関係が悪化していく。彼は自分の価値を証明しようと必死になるが、結果的に自らの孤立を深めることになる。

**プロットポイント3：人間関係の崩壊**  
田中は同僚たちに対して上から目線の態度を取り続け、彼らとの協力関係を築くことができない。その結果、職場で孤立し始める。同時に、自分が思い描いていた成功のイメージと現実とのギャップに苦しむ。

**プロットポイント4：内省と気づき**  
孤立と失敗の連続により、田中は次第に自分を見つめ直すようになる。彼は自分が社会に馴染めない原因が、自尊心の肥大と他者への理解不足にあることを認識する。しかし、彼はどのように自分を変えるべきか迷い続ける。

### 第3幕：再生と成長

**設定：**  
田中は自己改革を決意し、少しずつ行動を変え始める。彼は自分のスキルを磨き直し、他者との協力関係を築くことに重点を置く。

**プロットポイント5：新たな挑戦**  
田中は新しいプロジェクトに参加し、今度は他者の意見を尊重しながら仕事を進める。彼はチームワークの重要性を学び、自己中心的な考え方を改めるよう努める。このプロジェクトは成功し、田中は少しずつ自信を取り戻す。

**プロットポイント6：社会への再適応**  
プロジェクトの成功を通じて、田中は職場での評価を回復し、同僚たちとの関係も改善される。彼は自分の過ちを認め、学び続けることの重要性を理解する。最終的に、田中は自尊心を適切に持ちながら、社会の一員として成長し、再び馴染むことができるようになる。

**結末：**  
田中は過去の自分を乗り越え、他者との協力を通じて成功を収める。彼は学歴や経験に固執せず、常に学び続ける姿勢を持ち続けることの大切さを胸に刻む。

感想

chatGPT4が「受け答え」もしているのに対して、chatGPT4oは聞かれたことに厳密に返答している印象(ストーリー以外の内容がない)。しかし、chatGPT4oの返答では各幕にプロットポイントが2つづつ設定されており、違和感がある。プロットポイントとは幕の転換点の事であり、幕の中にプロットポイントがあるのが不思議(そういう使い方をする界隈もあるのかもしれないが、知らない)。回答の満足度としてはchatGPT4に軍配が上がる。chatGPT4oは余計な事を言わないようにチューニングされているのかもしれない。なお、4では`continue generation`が出たが、4oは最後まで一括で出力できた。

Comment

コメントをキャンセル

Home Blogs Forum Themes Social