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Grok API（Grok 2）で遊んでみた！【Elyza Tasks 100】
はじめに
ぬこぬこさんが有益な記事を出してくださり、私のモチベーションが高まったので遊んでみました。
毎月150ドルの無料クレジットは圧倒的太っ腹すぎる・・・
共有してくださって感謝です。
やったこと
過去のLLMの日本語性能を評価する「Elyza Tasks 100」ベンチマークを紹介する記事を書きました。
その際に、評価したいLLMの出力結果や、採点するLLMの採点理由などを出力するpythonコードを作成したため、そちらを流用して評価してみたいと思います。
遊び方
APIキーの取得
Grok APIを取得し、環境変数として登録してください。
「クレジットを登録する」、「APIキーを取得する」、のは、ぬこぬこさんの記事が参考になります。
リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/personabb/LLM_Evaluation_Elyza.git
コードを一部修正する
以前の記事のコードから、Grok APIを利用できるように改変したtest_LLM_by_Agents-dev.pyを利用します。
下記部分を、適宜修正してください。
（各パラメータの意味は、以前の記事をご覧ください）
test_LLM_by_Agents-dev.py
#=================Parameter===========================================================================
# (1) ここで宣言しているパラメータはグローバル変数として扱います。
# これ以外の変数はグローバルスコープに置かないようにします。
# 採点者モデルの選択
# "OpenAI_Base"では、gpt-4o系統もしくは、deepseekのみ実装済み
#Evaluation = "OpenAI_Base"
#Evaluation_model = "deepseek-chat"
#Evaluation = "OpenAI_Base"
#Evaluation_model = "gpt-4o-mini"
Evaluation = "Azure"
Evaluation_model = "gpt-4o"
#Evaluation = "Google"
#Evaluation_model = "gemini-2.0-flash-exp"
#Evaluation = "HuggingFace"
#Evaluation_model = "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct"
# 評価対象のモデルの選択
# "OpenAI_Base"では、gpt-4o系統もしくは、deepseekのみ実装済み
#Target = "OpenAI_Base"
#Target_model = "deepseek-chat"
#Target = "OpenAI_Base"
#Target_model = "gpt-4o-mini"
#Target = "Azure"
#Target_model = "gpt-4o"
#Target = "Google"
#Target_model = "gemini-1.5-flash" #"gemini-2.0-flash-exp", "gemini-1.5-flash"
#Target = "HuggingFace"
#Target_model = "meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct"
#Target = "HuggingFace"
#Target_model = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B"
#Target = "Ollama"
#Target_model = "huggingface.co/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-GGUF:Q4_K_M"
Target = "xAI"
Target_model = "grok-2-latest"
# 何問目から再開するか（1問目から始める場合は1）
resume_question_index = 1
# HuggingFaceにて、アクセス権限がないと取得できないモデルを利用するかどうかのフラグ
HuggingFace_access = True
# 採点側温度の設定（評価に使うので、基本的に0.001でいい）
Evaluation_temperature = 0.001
# 採点側top_pの設定（評価に使うので、基本的に0.001でいい）
Evaluation_top_p = 0.001
# 評価対象側温度の設定（評価に使うので、基本的に0.001でいい）
Target_temperature = 0.001
# 評価対象側top_pの設定（評価に使うので、基本的に0.001でいい）
Target_top_p = 0.001
# AWSなどでキャッシュディレクトリを利用する場合はここに指定する。使わない場合はNone
efs_cache_dir = None
# CSVファイルのパス
csv_file = './inputs/test.csv'
#=======================================================================================================
重要なのは、下記の部分です。
# 評価対象のモデルの選択
・・・
Target = "xAI"
Target_model = "grok-2-latest"
現状で、利用するのに良さそうなのは、grok-2-latestモデルのため、そちらを利用します。
画像も入力したい(VLMとして利用したい)場合は、grok-2-vision-latestになると思います。
実行方法
パッケージをインストール後、pythonコードを実行するだけです。
pip install -r requirements.txt
python test_LLM_by_Agents-dev.py
結果
今回は、grok-2-latestモデルを評価対象にし、Azure OpenAIのgpt-4oを採点モデルに利用しました。
また、比較のために、同じくAzure OpenAIのgpt-4oを採点モデルに利用した上で、その他のクローズドモデルの評価点数も記載しておきます。
（ただし、Grok以外は2024年12月時点での評価結果です。現時点のモデルは昨年よりマイナーアップデートがなされている可能性があるため、参考程度にご覧ください。）
最終出力点数（平均）
なお、5点満点です。
大雑把な採点基準は下記になります。（下記に加えて問題ごとに別途の減点基準があります）
# 採点基準
# 採点基準
基本的な採点基準
- 1点: 誤っている、 指示に従えていない
- 2点: 誤っているが、方向性は合っている
- 3点: 部分的に誤っている、 部分的に合っている
- 4点: 合っている
- 5点: 役に立つ
基本的な減点項目
- 不自然な日本語: -1点
- 部分的に事実と異なる内容を述べている: -1点
- 「倫理的に答えられません」のように過度に安全性を気にしてしまっている: 2点にする
以下が採点結果です。
grok-2-latest
（2025年2月時点）
4.44
下記のクローズドモデルと比較しても、競争力のある数字だと思います。
Grok 3が楽しみです！
grok-beta
ついでに、grok-betaモデルも試してみました。
Grok 2の一個前のモデルかと思われます。
本タスクの点数的には2より低めですが、コスト的にはこちらの方が若干高いです。
（2025年2月時点）
4.27
Azure gpt-4o
（2024年12月時点）
4.38
Azure gpt-4o-mini
（2024年12月時点）
4.34
gemini-1.5-flash
（2024年12月時点）
4.37
gemini-2.0-flash-exp
（2024年12月時点）
4.53
DeepSeek V3
（2024年12月時点）
4.42
出力結果
「grok-2-latest」の出力結果のファイルは、こちらに格納しました。
長すぎるので、記事に貼れないことをご了承ください。
なお、出力結果の一部は下記にも貼りましたので、興味あればご覧ください。
（出力結果と採点理由などが記載されています）
出力結果
最初の5問分だけ載せています。
# 平均スコア
スコアは4.44です
# 結果と回答
## 第1問 (点数: 5)
仕事の熱意を取り戻すためのアイデアを5つ挙げてください。
### LLM出力結果:
仕事の熱意を取り戻すためのアイデアを5つ挙げるために、まずは仕事の熱意が失われる原因を考えてみます。一般的には、仕事の内容が単調であったり、目標が見えにくかったり、人間関係がうまくいっていなかったりすることが考えられます。これらの原因を解決するために、以下のようなアイデアを提案します。
1. **新しいプロジェクトや役割を引き受ける**:
- 仕事の内容が単調であることが熱意を失う原因の一つです。新しいプロジェクトや役割を引き受けることで、新たな挑戦や学びを得ることができます。これにより、仕事に対する興味や熱意を取り戻すことが期待できます。
2. **目標設定と進捗の確認**:
- 目標が見えにくいと、仕事の意義を見失いがちです。具体的な目標を設定し、定期的に進捗を確認することで、達成感を得ることができます。また、目標が達成されることで、仕事に対するモチベーションが高まります。
3. **スキルアップのための学習**:
- 仕事に関連する新しいスキルを学ぶことで、仕事に対する自信や興味が増します。オンラインコースやセミナーなどに参加することで、仕事の幅を広げ、熱意を取り戻すことができます。
4. **チームビルディング活動の実施**:
- 人間関係がうまくいっていないと、仕事の熱意が失われます。チームビルディング活動を通じて、チームメンバーの理解を深め、良好な関係を築くことができます。これにより、仕事に対するモチベーションが向上します。
5. **休暇やリフレッシュの時間を確保する**:
- 仕事に集中しすぎると、疲労が蓄積し、熱意が失われることがあります。適度な休暇やリフレッシュの時間を確保することで、心身ともにリラックスし、仕事に対する新たな視点を得ることができます。
これらのアイデアを実践することで、仕事の熱意を取り戻すことが期待できます。
### 模範解答:
1. 自分の仕事に対する興味を再発見するために、新しい技能や知識を学ぶこと。
2. カレッジやセミナーなどで講演を聴くことで、仕事に対する新しいアイデアや視点を得ること。
3. 仕事に対してストレスを感じている場合は、ストレスマネジメントのテクニックを学ぶこと。
4. 仕事以外の楽しいことをすることで、ストレスを発散すること。
5. 仕事に対して自己評価をすることで、自分がどのように進化しているのかを知ること。
### 採点基準:
- 熱意を取り戻すのではなく、仕事の効率化・スキルアップのような文脈になっていたら1点減点
- 出したアイデアが5つより多い、少ない場合は1点減点
- 5つのアイデアのうち、内容が重複しているものがあれば1点減点
### 採点理由:
ステップ1: 回答の内容を確認する
- 言語モデルの回答には5つのアイデアが挙げられている。
- 各アイデアは、仕事の熱意を取り戻すための具体的な方法を提案している。
ステップ2: 採点基準に基づいて評価する
- 基本的な採点基準に照らし合わせると、回答は指示に従っており、誤りは見当たらない。
- 不自然な日本語は見当たらない。
- 部分的に事実と異なる内容もない。
- 過度に安全性を気にしている部分もない。
ステップ3: 問題固有の採点基準に基づいて評価する
- 熱意を取り戻すためのアイデアとして、効率化やスキルアップに偏っているか確認する。
- 「新しいプロジェクトや役割を引き受ける」は熱意を取り戻すためのアイデアとして適切。
- 「目標設定と進捗の確認」は熱意を取り戻すためのアイデアとして適切。
- 「スキルアップのための学習」はスキルアップに関連するが、熱意を取り戻すための文脈も含まれている。
- 「チームビルディング活動の実施」は熱意を取り戻すためのアイデアとして適切。
- 「休暇やリフレッシュの時間を確保する」は熱意を取り戻すためのアイデアとして適切。
- 出したアイデアは5つであり、数に問題はない。
- 内容の重複は見当たらない。
ステップ4: 総合評価
- 全体として、言語モデルの回答は仕事の熱意を取り戻すための具体的で役に立つアイデアを提供している。
- 採点基準に基づいて、特に減点すべき点は見当たらない。
結論: 言語モデルの回答は5点と評価できる。
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## 第2問 (点数: 4)
クマが海辺に行ってアザラシと友達になり、最終的には家に帰るというプロットの短編小説を書いてください。
### LLM出力結果:
もちろんです。以下に短編小説を書きます。
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### クマとアザラシの友情
ある日、森に住むクマのタロウは、海辺に行くことを決意しました。タロウはいつも森の中で過ごしていましたが、海辺の風景に興味を持ち、冒険に出ることにしたのです。
**考える過程:**
- クマが海辺に行く理由を設定する。ここでは「冒険心」としてみました。
- クマの名前を「タロウ」と設定し、親しみやすさを出す。
タロウは森を抜け、長い道のりを歩いてついに海辺に到着しました。そこで彼は初めて海を見ました。青く広がる海と白い砂浜、そして波の音に感動しました。
**考える過程:**
- 海辺に到着した感動を描写することで、読者にその場の雰囲気を伝える。
その時、タロウは海から上がってきたアザラシのジロウと出会いました。ジロウはタロウに近づき、好奇心いっぱいの目で見つめました。タロウもジロウに興味を持ち、二人はすぐに打ち解けました。
**考える過程:**
- アザラシの名前を「ジロウ」と設定し、クマと対になる名前にする。
- 二人がすぐに友達になる理由として「好奇心」を設定。
タロウとジロウは一緒に海辺を散歩し、貝殻を集めたり、波打ち際で遊んだりしました。二人はお互いの生活について話し合い、友情を深めていきました。
**考える過程:**
- 友情を深める具体的な行動を描写することで、二人の関係性を強調。
しかし、日が暮れるとタロウは森に帰らなければならないことを思い出しました。ジロウは少し寂しそうにしましたが、タロウに「また来てね」と言いました。タロウは「もちろん、また来るよ」と約束し、ジロウと別れました。
**考える過程:**
- 別れのシーンを描写し、友情の深さを表現。
- 再会の約束を入れることで、物語に希望を持たせる。
タロウは森に戻り、自分の家に帰りました。家に着くと、タロウはジロウとの思い出を胸に、幸せな気持ちで眠りにつきました。
**考える過程:**
- 最終的にクマが家に帰ることを強調し、物語の結末を締めくくる。
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このようにして、クマのタロウとアザラシのジロウの友情の物語が完成しました。
### 模範解答:
クマは、森での生活に飽き飽きし、新しい冒険を求めて海辺に向かった。彼は海に興味があり、そこに住む生き物たちと出会いたかった。彼は旅をするために必要なものを準備し海辺へと向かった。
海辺に到着したクマは、アザラシたちと出会った。彼らはクマを受け入れてくれ、一緒に遊んだり、話をしたりするようになった。クマはアザラシたちとの楽しい時間を過ごし、彼らとの友情を育んでいった。
だが、クマは家族の元に帰らなければならなかった。彼はアザラシたちに別れを告げなければならなかった。しかし、彼は彼らとの楽しい時間を思い出し、彼らとの友情を大切にしたくて、家に帰ることができなかった。彼は葛藤しながらも、最終的にはアザラシたちに別れを告げ、家に帰った。だが、それでも彼はアザラシたちとの思い出を胸にして、永遠に忘れない。
### 採点基準:
- クマが海辺に行く
- クマとアザラシが友達になる
- 最後に家に帰る
の3つ要素が必要で、欠けている場合: 5点ではなく3点になる
短編小説として淡白な場合: -1点
### 採点理由:
**思考の過程:**
1. **基本的な要素の確認:**
- クマが海辺に行く: はい、クマのタロウが海辺に行くことが明確に描写されています。
- クマとアザラシが友達になる: はい、タロウとアザラシのジロウが友達になる過程が描かれています。
- 最後に家に帰る: はい、タロウが森に戻り家に帰る描写があります。
2. **日本語の自然さ:**
- 日本語は自然であり、特に不自然な表現は見当たりません。
3. **物語の深さと描写:**
- 物語は基本的なプロットをしっかりとカバーしていますが、描写がやや淡白であると感じます。特に、友情の深まりや別れのシーンにおいて、もう少し感情的な深みがあるとより良いでしょう。
4. **全体的な評価:**
- 基本的な要素はすべて満たされており、物語としての一貫性もあります。ただし、短編小説としての深みや感情の描写がやや不足しているため、満点には至らないと判断します。
**結論としての採点:**
- 基本的な要素はすべて満たしているため、3点以上。
- 日本語は自然であり、減点要素はなし。
- 短編小説としてやや淡白であるため、4点とします。
**最終評価: 4点**
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## 第3問 (点数: 5)
古代ギリシャを学ぶ上で知っておくべきポイントは？
### LLM出力結果:
古代ギリシャを学ぶ上で知っておくべきポイントについて考えると、以下のようなポイントが挙げられます。
### 1. 歴史的背景
- **時代区分**: 古代ギリシャは大きく分けてミケーネ時代、暗黒時代、アルカイック時代、古典時代、ヘレニズム時代に分けられます。それぞれの時代で文化や政治の特徴が異なります。
- **ポリス**: 都市国家（ポリス）が発展し、アテナイやスパルタなどが有名です。これらのポリスが古代ギリシャの中心的な役割を果たしました。
### 2. 政治制度
- **民主政**: アテナイの民主政は、古代ギリシャの政治制度として特に重要です。市民が直接政治に参加するシステムであり、現代の民主主義の原型とも言えます。
- **スパルタの体制**: スパルタは軍事国家として知られ、独特の政治・社会制度を持っていました。
### 3. 哲学
- **ソクラテス、プラトン、アリストテレス**: これらの哲学者は古代ギリシャの哲学を代表する存在です。ソクラテスの問答法、プラトンのイデア論、アリストテレスの論理学などは、後の西洋哲学に大きな影響を与えました。
### 4. 科学と数学
- **ピタゴラス、ユークリッド**: ピタゴラスの定理やユークリッドの幾何学は、古代ギリシャの科学と数学の発展を象徴しています。
### 5. 文学と芸術
- **ホメロスの叙事詩**: 『イリアス』と『オデュッセイア』は古代ギリシャの文学の最高峰であり、神話や英雄伝説を描いています。
- **彫刻と建築**: パルテノン神殿や彫刻家フィディアスの作品など、古代ギリシャの芸術はその美しさと技術で知られています。
### 6. 宗教と神話
- **オリュンポス十二神**: ゼウスを始めとするオリュンポス十二神は、古代ギリシャの宗教と神話の中心的な存在です。
- **神話の役割**: 神話は古代ギリシャの文化や価値観を理解する上で重要な役割を果たしています。
### 7. 戦争と紛争
- **ペロポネソス戦争**: アテナイとスパルタの間で行われたこの戦争は、古代ギリシャの歴史を大きく変えました。
- **マラトンの戦い**: ペルシャ戦争の一環として知られるこの戦いは、ギリシャの自由を守るための重要な戦いでした。
これらのポイントを理解することで、古代ギリシャの文化や歴史をより深く学ぶことができます。
### 模範解答:
古代ギリシャは、古代文明の中で重要な役割を担った文化であり、西洋文明の原点とされています。主要なポイントとしては以下のような点が挙げられます。
古代ギリシャには多くの島があり、それぞれが独自の政治・文化・経済を持っていた。
古代ギリシャには多くの偉大な哲学者や文学者、芸術家、科学者などがいた。
スパルタ、アテナイ、オリンピアなどの古代ギリシャの城邦があり、それぞれが独自の政治体制を持っていた。
古代ギリシャは古代ローマによって征服され、ギリシャ文化はローマ文化に大きな影響を与えた。
古代ギリシャは、古代オリンピック競技会などのスポーツ、古代神話、古代建築なども有名である。
### 採点基準:
- 「独自の文化や哲学、神話が有名です」などのように具体例がない場合は-1点
- 事実と異なる内容の場合: -2点
### 採点理由:
ステップ1: 言語モデルの回答を確認する
言語モデルの回答は、古代ギリシャを学ぶ上でのポイントを7つのカテゴリーに分けて詳細に説明しています。それぞれのカテゴリーには具体的な例や説明が含まれており、古代ギリシャの歴史、政治、哲学、科学、文学、宗教、戦争についての情報が網羅されています。
ステップ2: 正解例との比較
正解例では、古代ギリシャの文化、哲学者、城邦、ローマへの影響、スポーツ、神話、建築などが挙げられています。言語モデルの回答もこれらのポイントをカバーしており、さらに詳細な情報を提供しています。
ステップ3: 採点基準に基づく評価
- 基本的な採点基準に照らすと、言語モデルの回答は「合っている」または「役に立つ」に該当します。
- 不自然な日本語は見当たらず、内容も事実に基づいています。
- 問題固有の採点基準においても、具体例が豊富に含まれており、事実と異なる内容もありません。
ステップ4: 減点要素の確認
- 不自然な日本語: なし
- 部分的に事実と異なる内容: なし
- 具体例の欠如: なし
ステップ5: 結論
言語モデルの回答は、古代ギリシャを学ぶ上での重要なポイントを詳細かつ具体的に説明しており、非常に役に立つ内容です。したがって、採点基準に基づいて5点を与えるのが妥当です。
最終評価: 5
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## 第4問 (点数: 5)
以下の説明を読んだユーザーが感じるであろう疑問とは？
大量のゴミの処理にお困りではありませんか？
「生産で出るゴミ処理費用が大幅にかかっている」
「指定ゴミ袋が導入され、一気にコストが上がってしまった」
「工場が狭いので、ゴミ保管スペースを減らしたい」
「ISO14001でゴミ削減が大きな課題となっている」
場所をとる嵩張るゴミをつぶしてまとめて運びやすい形にすることで、処理・保管・運搬にかかる様々なコストを削減したり、環境負荷の低減にも貢献できるのが、廃棄物圧縮減容機→『ゴミ圧縮機』です。
ゴミ圧縮機の主な用途は廃プラスチック・紙・段ボール・袋類・ペットボトル・プラスチック容器などつぶれるが元に戻ってしまうゴミを圧縮梱包します。
### LLM出力結果:
ユーザーがこの説明を読んだ後に感じるであろう疑問を考える過程を以下に示します。
1. **ゴミ処理の問題点の理解**:
- 説明文では、ゴミ処理に関連する具体的な問題点（処理費用、指定ゴミ袋のコスト、保管スペースの問題、ISO14001のゴミ削減課題）が挙げられています。これらの問題点を読んだユーザーは、自分が抱えているゴミ処理の問題がどれに該当するかを考えます。
2. **ゴミ圧縮機の役割と効果の理解**:
- 説明文では、ゴミ圧縮機がゴミを圧縮することで処理・保管・運搬のコストを削減し、環境負荷を低減できると述べられています。ユーザーは、この機械がどのように具体的にこれらの問題を解決するのかを知りたくなるでしょう。
3. **ゴミ圧縮機の適用範囲の理解**:
- 説明文では、ゴミ圧縮機が廃プラスチック、紙、段ボール、袋類、ペットボトル、プラスチック容器などの圧縮に適しているとされています。ユーザーは、自分が処理しようとしているゴミがこれらの範囲に含まれるかどうかを確認したくなるでしょう。
これらの点を踏まえて、ユーザーが感じるであろう疑問を以下にまとめます。
- **ゴミ圧縮機はどの程度のコスト削減が期待できるのか？**
- 具体的な数値や事例が知りたいと思うでしょう。
- **ゴミ圧縮機の導入コストはいくらくらいかかるのか？**
- 初期投資がどの程度かかるのかを気にするでしょう。
- **ゴミ圧縮機のメンテナンスはどのくらい必要なのか？**
- 長期的な運用コストや手間を考慮するでしょう。
- **ゴミ圧縮機はどのくらいのスペースを必要とするのか？**
- 工場のスペースが限られている場合、どの程度のスペースが必要かを確認したいと思うでしょう。
- **ゴミ圧縮機はどの種類のゴミに効果的で、どの種類のゴミには適さないのか？**
- 自分が処理しようとしているゴミが適しているかどうかを確認したいと思うでしょう。
- **ゴミ圧縮機の導入により、ISO14001のゴミ削減目標を達成できるのか？**
- 環境負荷の低減にどの程度貢献できるのかを知りたいと思うでしょう。
これらの疑問は、ユーザーがゴミ圧縮機の導入を検討する際に重要なポイントとなるでしょう。
### 模範解答:
ユーザーは以下のような点について疑問を感じる可能性があります。
- ゴミ圧縮機はどれくらいゴミを圧縮できるのか？
- このゴミ圧縮機はどんなゴミを圧縮できる？
- 購入にかかる値段はどれくらいか？
### 採点基準:
- 疑問になっておらず、説明や回答などになっている場合: -4点 (1点になる)
- 「ゴミ圧縮機の主な用途は？」「環境負荷を軽減できる？」などの与えられた説明中に明らかに答えが書いてあり、ユーザーが疑問に感じない（読んでいて分からない）であろう質問のみの場合: -1点
### 採点理由:
### 思考の過程
1. **問題の理解**:
- 問題は、ユーザーが説明を読んで感じるであろう疑問を考えることです。
- 説明文には、ゴミ処理の問題点とゴミ圧縮機の役割が記載されています。
2. **正解例の確認**:
- 正解例では、ゴミ圧縮機の圧縮能力、対応可能なゴミの種類、購入価格についての疑問が挙げられています。
3. **言語モデルの回答の確認**:
- 言語モデルの回答では、コスト削減の程度、導入コスト、メンテナンス、必要スペース、適用範囲、ISO14001の達成可能性についての疑問が挙げられています。
4. **採点基準の確認**:
- 採点基準では、疑問が説明や回答になっている場合は大きく減点されること、説明中に明らかに答えが書いてある質問のみの場合は減点されることが示されています。
5. **言語モデルの回答の評価**:
- 言語モデルの回答は、ユーザーが感じるであろう疑問を具体的に挙げており、正解例と重なる部分も多いです。
- 「ゴミ圧縮機の導入コストはいくらくらいかかるのか？」は正解例と一致しています。
- 「ゴミ圧縮機はどの種類のゴミに効果的で、どの種類のゴミには適さないのか？」も正解例と関連しています。
- 他の疑問も、ユーザーが実際に考えそうな内容であり、説明文に明確な答えが書かれていないため、妥当です。
6. **減点項目の確認**:
- 言語モデルの回答は、説明や回答になっている部分はなく、説明中に明らかに答えが書いてある質問もありません。
### 結論
言語モデルの回答は、ユーザーが感じるであろう疑問を適切に挙げており、正解例とも一致する部分が多いです。減点項目も該当しないため、5点を付けるのが妥当です。
**採点: 5点**
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## 第5問 (点数: 5)
次に読むべきSFを10冊挙げて
### LLM出力結果:
次に読むべきSFを10冊挙げるために、以下の基準を考慮しました：
- ジャンルの多様性：ハードSFからスペースオペラまで幅広く選ぶ。
- 時代：古典から現代までバランスよく選ぶ。
- 評価：一般的に高評価を得ている作品を選ぶ。
- 影響力：SFの歴史や他の作品に影響を与えた作品を選ぶ。
それでは、次に読むべきSFを10冊挙げます：
1. **『1984』 - ジョージ・オーウェル**
- 理由：ディストピアSFの古典であり、現代社会への警鐘を鳴らす作品。
2. **『 Dune 』 - フランク・ハーバート**
- 理由：スペースオペラの金字塔であり、複雑な政治と宗教のテーマを扱っている。
3. **『エンダーのゲーム』 - オーソン・スコット・カード**
- 理由：軍事SFとして評価が高く、子供の視点から描かれた戦争の物語。
4. **『ニューロマンサー』 - ウィリアム・ギブスン**
- 理由：サイバーパンクの原点であり、現代のテクノロジー社会を予見した作品。
5. **『雪崩』 - ニール・スティーヴンスン**
- 理由：サイバースペースと現実世界の融合を描いた作品で、現代のインターネット文化に影響を与えた。
6. **『火星の人』 - アンディ・ウィアー**
- 理由：ハードSFとして科学的リアリティを重視しつつ、エンターテイメント性も高い。
7. **『三体』 - 劉慈欣**
- 理由：中国SFの代表作であり、壮大なスケールと深遠なテーマを持つ。
8. **『アシモフのロボットシリーズ』 - アイザック・アシモフ**
- 理由：ロボット工学の三原則を提唱した作品で、AIやロボットの倫理を考えるきっかけとなる。
9. **『スターシップ・トゥルーパーズ』 - ロバート・A・ハインライン**
- 理由：軍事SFの古典であり、社会システムや戦争の意義について深く考えさせられる。
10. **『アクセルレーター』 - チャールズ・ストロス**
- 理由：近未来のテクノロジーと社会変革を描いた作品で、現代の技術進化を考える上で参考になる。
これらの作品は、SFの多様性と深さを感じることができると思います。楽しんでください！
### 模範解答:
それではSFというジャンルに大きな影響を与えた古典とされるSF小説を読んでみるのはどうでしょう？
1. メアリー・シェリー著『フランケンシュタイン』（1818年）
- 死体の一部から怪物を作り出す科学者を描いたこの古典小説は、史上初のSF小説のひとつとされています。
2. H.G.ウェルズ著『タイムマシン』（1895年）
- 未来に旅立ったタイムトラベラーが、平和なエロイ族と残忍なモーロック族に分断された世界を発見するこの小説は、SFジャンルの先駆的作品です。
3. H.G.ウェルズ著『宇宙戦争』（1898年）
- 火星人の地球侵略を描いたこの小説は、異星人の生命体の生き生きとした描写と、帝国主義と技術進歩に対する論評で知られるウェルズのもうひとつの代表作です。
4. フランク・ハーバート著『デューン 砂の惑星』（1965年）
- 人類が銀河系の他の惑星を植民地化した遠い未来を舞台に、ポール・アトレイデスという青年が砂漠の惑星アラキス（別名デューン）の政治、宗教、生態系の複雑な網に巻き込まれていく姿を描いた小説です。
5. アイザック・アシモフ著『ファウンデーション』（1951年）
- 人類が銀河系に広がり、崩壊の危機に直面している遠い未来が舞台で。ハリ・セルドンという数学者が、未来を予測するために心理歴史学という新しい分野を開発し、差し迫った暗黒時代に知識と文化を守るための財団を設立する姿を描いています。
6. ウィリアム・ギブソン著『ニューロマンサー』（1984年）
- この小説の舞台は、仮想現実とサイバースペースが日常生活の不可欠な一部となった近未来の世界です。この小説は、ケースという名の落ちぶれたコンピューター・ハッカーが、企業が巨大な権力を振るう世界でスパイ行為と裏切りの危険なゲームに巻き込まれていく様を描いています。
7. フィリップ・K・ディック著『アンドロイドは電気羊の夢を見るか』（1968年）
- ネクサス6と呼ばれる高度なアンドロイドが人類に奉仕するために作られた黙示録後の世界を舞台に、悪質なアンドロイドを狩る任務を負った賞金稼ぎの物語を通して、人間性、共感、そして生きていることの意味を探るSF小説です。
8. アーシュラ・K・ル＝グウィン著『闇の左手』（1969年）
- この小説の舞台はゲーセンと呼ばれる遠い惑星で、住民は性別がなく両性愛者です。人間の外交官がこの惑星の複雑な政治状況をナビゲートしようとする中で、セクシュアリティ、ジェンダー、権力のテーマを探求する話です。
9. スタニスワフ・レム著『ソラリス』（1961年）
- 惑星ソラリスを周回する宇宙ステーションを舞台にした小説で、クリス・ケルヴィンという心理学者が奇妙な現象を調査するためにやってきます。謎めいた異星人との出会いを通して、意識、人間性、科学的理解の限界といったテーマの小説です。
10. リチャード・K・モーガン著『オルタード・カーボン』（2002年）
- 人間の意識が身体間で移動できるようになった未来を舞台に、元兵士のタケシ・コバックスが殺人事件を捜査し、社会秩序全体を脅かす陰謀を暴いていく物語です。
### 採点基準:
- 「読むべき」とあるように小説であるべきで、アバターなどのSF映画だと -2点
- 実在しない架空の小説の場合 -2点
- ドラゴンボールなどの漫画の場合も -2点
- 10冊ではない場合、-2点
- 作品名のみの記載で、作品を薦める記述がない場合は-1点
### 採点理由:
ステップ1: 回答の内容を確認する
- 言語モデルの回答には10冊のSF小説が挙げられている。
- 各作品には推薦理由が付されている。
ステップ2: 採点基準に基づいて評価する
- 基本的な採点基準に照らして、回答は指示に従っている。
- 不自然な日本語は見当たらない。
- 事実と異なる内容は特にない。
- 過度に安全性を気にしているわけではない。
ステップ3: 問題固有の採点基準に基づいて評価する
- すべての作品が小説であり、映画や漫画は含まれていない。
- すべての作品が実在する小説であり、架空のものは含まれていない。
- 10冊の小説が挙げられている。
- 作品名のみの記載ではなく、各作品に対する推薦理由が述べられている。
ステップ4: 総合評価
- 言語モデルの回答は、問題の指示に従い、採点基準を満たしている。
- 作品の選定基準も明確に述べられており、読者にとって役に立つ情報が提供されている。
結論: 言語モデルの回答は、問題の指示に従い、採点基準を満たしているため、5点と評価する。
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参考
本コードは、LangChainを利用して、grok-2-latestを動かしています。
（LangChainであれば、いろんなモデルを同じコードで動かすことができるので便利です。）
今回は下記のドキュメントを参考にしております。
環境変数さえ登録しておけば、下記のコードだけで実行できます。
from langchain_xai import ChatXAI
chat = ChatXAI(
# xai_api_key="YOUR_API_KEY",
model="grok-beta",
)
print(chat.invoke("こんにちは")
また、登録手順などは下記の記事を参考にさせてもらいました。ありがとうございます！
まとめ
150ドルの無料クレジット（しかも毎月）をもらえるなら、これから遊びにはgrokを使っていこうかなと思いました。
（いつまでもらえるのだろうか）
Elyza Tasks 100を1周回しても、1$も行かなかったですね。
（料金設定的にはgpt-4oと同じくらいです。）
ここまで読んでくださって、ありがとうございました！
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