And the prompt is simple, it's write a six-line poem about squirrels playing koalas at soccer that meets the following constraints.

それは、サッカーでコアラと対戦するリスについての6行詩で、以下の制約を満たすものを書くというものだ。

In line two, the last word should end with I.

2行目の最後の単語はIで終わるべきだ。

In line three, the second word begins with U.

3行目の2番目の単語はUで始まる。

In line five, the second to last word is eucalyptus.

5行目の最後から2番目の単語はユーカリだ。

And in the final line, each word has two syllables.

そして最後の行では、それぞれの単語が2音節になっている。

So first we'll try with GPT-4L.

まずはGPT-4Lで試してみよう。

And we'll see that the answer from GPT-4L meets some of the constraints, but not all of them.

GPT-4Lからの答えは、いくつかの制約を満たしているが、すべてではないことがわかるだろう。

The reason it's hard for GPT-4L is it has to get it correct on the first try.

GPT-4Lが難しいのは、最初のトライで正解しなければならないからだ。

It can't check that it meets the constraints and then revise the poem.

制約を満たしているかどうかをチェックし、それから詩を修正することはできない。

Now let's try the same poem with O1 preview.

では、同じ詩をO1プレビューで試してみよう。

And we'll see that differing from GPT-4L, O1 preview starts thinking before giving the final answer.

そして、GPT-4Lとは異なり、O1プレビューは最終的な答えを出す前に考え始めることがわかるだろう。

And you can view a summary of the thinking process of the model.

そして、このモデルの思考プロセスの要約を見ることができる。

So first you can see it's starting to think about different words for rhyming.

だからまず、韻を踏むためのさまざまな単語を考え始めているのがわかる。

Then you can see it wants to make sure the last word matches I.

そして、最後の単語がIと一致することを確認しようとしているのがわかるだろう。

It thinks about words like alibi.

アリバイのような言葉を考える。

It's analyzing word endings, and it's thinking about words like ski.

語尾を分析し、スキーのような言葉について考える。

Then it's piecing together phrases, but it thinks they don't quite fit.

そしてフレーズをつなぎ合わせていくのだが、どうもしっくりこない。

It's thinking about phrases where the second word starts with U.

それは、2番目の単語がUで始まるフレーズを考えることだ。

Then it's tweaking the words to fit the two-syllable rule for line six.

そして、6行目の2音節ルールに合うように単語を微調整する。

It's digging into various two-syllable word combinations.

様々な2音節の単語の組み合わせを掘り下げている。

Then it's checking whether the poem aligns with all the guidelines.

そして、その詩がすべてのガイドラインに合致しているかどうかをチェックする。

It's working through the poem to analyze the soccer aspect.

詩を通してサッカーの側面を分析しているんだ。

And now let's look at the final poem.

では、最後の詩を見てみよう。

So in the second line, the word safari does end with I.

だから2行目のsafariはIで終わっている。

In the third line, the second word unleash does begin with U.

3行目のunleashはUで始まる。

In the second to last line, eucalyptus, the second to last word is eucalyptus.

最後から2行目のユーカリは、最後から2番目の単語がユーカリである。

And finally, in the final line, under moonlight creature scatter, indeed, each word has two syllables.

そして最後の行、月明かりの下で生き物は散り散りになる。

So this is an example of a prompt where, because the model can generate candidates and do reasoning before giving the final answer, it's able to give a higher quality response.

つまりこれは、最終的な答えを出す前に候補を生成し、推論を行うことができるため、より質の高い回答を出すことができるプロンプトの例である。