大規模言語モデルの仕組み — 学習、アーキテクチャ、推論…
AIに説明タスクを与える
マップで答えるべきテーマと質問を入力します。結果を資料に沿わせる必要がある場合は、文章や用語のリストも含めてください。

テーマを説明すると、AIがコンセプトマップを作成します。概念同士の関係や発展の仕方を示す、ラベル付きの関係性でアイデアをつなぎます。
フォローアップを質問…
クリックすると上のボックスに入力されます。送信前に自由に編集してください。
記入するテンプレートも描画もありません。あなたが話し、キャンバスが追従します。
大規模言語モデルの仕組み — 学習、アーキテクチャ、推論…
マップで答えるべきテーマと質問を入力します。結果を資料に沿わせる必要がある場合は、文章や用語のリストも含めてください。
短い概念ラベルとつなぎの表現を依頼します。不確かなつながりや推測されたつながりには、確認用の印を付けてもらいます。
それぞれの矢印を1つの文章として読みます。弱いリンクの根拠を説明させたり、裏付けのない主張を削除したり、不足しているつながりを追加したりします。
コンセプトマップ生成ツールは、入力内容から概念と関係性のネットワークを提案します。最初の下書きは、確認すべき候補のつながりを示すものであり、検証せずにそのまま受け入れるべき最終的な説明ではありません。
文章、質問、または大まかなテーマがあるものの、どの関係性が重要かまだ決まっていない場合に使います。大規模言語モデルの例は枝分かれしたマインドマップであり、ラベル付きの命題ネットワークではなく概要を示すものです。
MyMapは入力したプロンプトを使って、概念と提案されたリンクをキャンバス上に配置します。特定のつながりを説明する、資料内の用語を維持する、概要をラベル付きの関係性マップに変えるといった追加指示も出せます。
マップ全体または1フレーム。PDFとクリーンなPNGはProで。
このマップからスライドを依頼し、フレームごとにプレゼンできます。
誰でも閲覧できる読み取り専用リンク。自分のキャンバスにコピーできます。
すべてのマップはキャンバスに残ります。戻っていつでも続きを依頼できます。
マインドマップは、関連するトピックを枝分かれした形で整理します。一方、コンセプトマップでは、異なるグループに属する概念同士のつながりも含め、関係性を文章として読み取れる形で示します。
固定された例では、大規模言語モデルに関するトピックを枝分かれ形式で整理しています。テーマ全体を把握するための概要として活用し、ご自身のコンセプトマップでは、関係性にラベルを付けるよう依頼してください。
焦点を絞った質問、参照する文章、必須の用語を入力してください。その資料で裏付けられる関係性だけを使うようAIに依頼すると、一般的すぎるリンクを減らせます。
あらゆるテーマを数秒でコンセプトマップに変換。アイデア、トピック、システムを説明すると、AIが概念と関係のビジュアルネットワークを構築 — 接続され、ラベル付けされ、探索可能な状態で提供します。
明確に記述された問題から5 Whys分析の下書きを作成します。考えられる寄与要因をたどり、証拠の不足を示し、実行可能な是正措置を特定します。
元のメモや未解決の外れ値を残しながら、観察結果やアイデアをテーマ別にグループ化します。
音声の文字起こしやリスニングメモを、テーマ、具体例、話者の見解、フォローアップのアクションを含むマインドマップに整理します。
焦点となる問いと授業ノート内の関係を軸に、生物学の概念を学習マップとして整理します。
提供した本のメモや抜粋を、主張、テーマ、登場人物、具体例を整理したマインドマップに変換します。
焦点を絞った問いを、アイデアのグループ、未解決の問い、検証候補を備えた視覚的なブレインストーミングボードに変換します。
焦点を絞った問い、アイデアカテゴリ、問いかけ、制約、評価用の別エリアを備えた、再利用可能なブレインストーミングの構造を作成します。
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