ChatGPTに論文の英文校閲をしてもらうための”良い”プロンプト(prompt)の作り方

ChatGPTは論文の英文校閲にも役立ちます。どんな質問文(prompt)で英文校閲をお願いするとよいでしょう。
twitterにはこんなpromptがのっていました。
https://twitter.com/Ko__Harada/status/1645906660521816065

これは日本語でのpromptの例ですが、英語で質問するともっとよい結果が得られるとか聞きますね。では英語ではどんなpromptがいいでしょうか。
よい英語の英文校閲用promptをネットで探すより、ChatGPTに英文校閲用のpromptを作ってもらうのが良いと思いつきました。
そこで、英語でChatGPTにどんな雑誌に投稿予定の原稿であるかとか、どんな分野の論文なのかとか、文法や特に冠詞の使い方の誤りも直して欲しいとか、いろんな要望を英語で伝えた後、ChatGPTにpromptを作ってもらいました。
作ってもらった英文校閲用のpromptの例を以下にあげます。参考にしてください。(GPT-4で作ってもらったものです。ChatGPTの画面の下のほうにあるRegenerate responseのボタンを押すといろいろ少し違うpromptが返ってきます。)

“Please proofread and edit my academic paper in the field of biochemistry and cell biology (ここは自分の分野を列挙します), paying close attention to grammar, correct use of definite and indefinite articles, and overall clarity. Additionally, suggest any improvements to make the paper more suitable for submission to a high-impact journal like [likeの後に自分が投稿したい雑誌名のリストをコンマで区切って並べます。]. Provide a list of all the corrections made to the paper and explain the reasons behind the changes. Here is the text of my paper: [insert the text of your paper here]”
以下はChatGPTによるこのプロンプトに対する解説です。

This prompt explicitly states the type of editing you need and includes the context of your field, ensuring that the AI will provide targeted feedback for your academic research paper. Including your paper’s text within the prompt will allow ChatGPT to review and suggest changes directly.

これはさっき作ってもらったばかりなので、使ったことはありませんが、英語で英文校閲をChatGPTに依頼するときの参考にしてもらえればと思います。

日本語の物理のわかりやすい講義動画がありました。高校生から学部上級レベル向けまでいろいろあります。

今日は日本語の物理の動画の紹介です。本格的な物理学入門の動画は以前紹介したものがおすすめです。
今回紹介する動画は東京学芸大学の小林晋平先生のYouTubeチャンネルにまとまっています。

先生は「ブラックホールと時空の方程式 15歳からの一般相対論」(森北出版)を書かれた先生で、コロナが蔓延しはじめたころには、『24時間ではしりぬける物理』という企画を実施されたのでも有名です。
https://youtu.be/iQxIrvqFfKE


「コロナウイルスに人類の知の欲求は負けない」をテーマに行われた、社会貢献を目的とした教育エンターテインメントで小林 先生の持つ高いパフォーマンススキルで、高校で習う物理全分野を24時間連続で講義したという企画です。アーカイブ動画を全部観ることができます。

https://youtube.com/playlist?list=PLe-uzN5oHeCABe8QlaGM0ppz1ILd-JKOQ
動画サイトに書かれている、講義の板書画像のリンクはきれているようです。

その他の先生の動画は以下のPHYSIS Entertainment ピュシス・エンターテイメントのチャンネルにまとまっています。
https://www.youtube.com/@physisentertainment1991/playlists
力学とか振動・波動、解析力学や一般相対論入門の講義は聴いてみたいなと思っています。
こちらの小林先生のサイトには、さらに多くの情報がまとまっているので是非ご覧ください。

https://www.shimpeikobayashi-qg.jp/

ChatGPTを知るための良いリンクを紹介します。

ChatGPTがNHKでもニュースやクローズアップ現代などでとりあげられ、ものすごい話題になっているようですね。機械学習や深層学習が有効だというのは、私ははずかしながらAlphaFold2がでるまでは全く知りませんでした。ChatGPTはたしかに凄い技術で、論文を英語で書くときにも極めて役立ちます。

ChatGPTに関する学習資料がtwitterで紹介されていたのでこのブログでも紹介しておきます。
「ChatGPT Impact―Searchとの違いなど。特に社会実装について議論したい―」
畠山大有さん(https://twitter.com/dahatake)の上のタイトルのお話のスライドだそうです。
https://speakerdeck.com/dahatake/bizinesujia-zhi-wokao-eru
全部みましたが大変わかりやすく知らなかったこともいろいろ学べる良いスライドでした。未見の方は是非ご覧になることをおすすめします。このスライドの終わりのほうにあげてある参考になりそうなサイトも下にあげておきます。

1)「話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる!」(Qiitaの記事でオミータさんという方の記事です)
https://qiita.com/omiita/items/c355bc4c26eca2817324
2)「大規模言語モデルで変わるMLシステム開発 」(Hirosato Gamoのスライドです)
https://speakerdeck.com/hirosatogamo/da-gui-mo-yan-yu-moderudebian-warumlsisutemukai-fa
3)「ChatGPTの仕組みと社会へのインパクト」(黒橋 禎夫 京都大学 教授/NII・所長特別補佐)第62回教育機関DXシンポジウム 2023年3月3日
以下のサイトから動画と資料がダウンロードできます。
https://edx.nii.ac.jp/lecture/20230303-04
その他の教育機関DXシンポジュウムのアーカイブズは次のリンクをご覧ください。
https://www.nii.ac.jp/event/other/decs/past.html

YouTubeにも黒橋先生の同じ動画があります。
https://youtu.be/aKqIPlDyWhs

この動画のある国立情報学研究所のYouTubeチャンネルには他にもよい動画がいろいろありますので、以下のチャンネルの動画リストをご覧ください。
https://www.youtube.com/@jyouhougaku/videos

英語の教育へのChatGPTのインパクトについての講演動画https://youtu.be/hzsMs0h8OM8
ChatGPTを教育に取り入れるときのアイデアと留意点についての動画なども参考になりそうです。
https://youtu.be/sIxkNgIagHQ

最後にChatGPTの開発元であるOpenAIのSam Altmansan (CEO)が来日しましたが、彼が提出した「ChatGPTなどの利活用と日本への提案」というpdfも自民党のプロジェクトチームのnoteページからダウンロードできるのでご覧ください。どういう企業かもよくわかる日本語のスライドです。https://note.com/akihisa_shiozaki/n/n4c126c27fd3d

Oxford大学数学科のサイトにある数学入門講義やPenroseの公開講演などを見てみましょう!

今日はOxford大学の数学の講義をみてみましょう。
https://www.youtube.com/@OxfordMathematics/playlists

このプレイリストにはいろんな講義がのっています。まずは簡単なところでIntroduction to University Mathematicsはどうでしょう。
This course is taken in the first two weeks of the first year of the Oxford mathematics degree. It introduces the concepts and ways of mathematical thinking that students need in the years ahead.とあります。
https://youtu.be/aS6R3epK3ms

Oxford大学の数学科の新入生が最初の二週間に学ぶ内容とのことです。コメントをみていると、私のように、ずいぶん前に大学を卒業したエンジニアの方が学びに使っているという書き込みもありました。日本なら放送大学の講義がありますが、ネットの外国の大学の講義もなかなかよいものがありますね。この講義の資料はYouTubeの動画ページで「もっと見る」の部分を押すとリンクがのっていてダウンロードできます。
https://courses.maths.ox.ac.uk/course/view.php?id=1051
講義資料やスライド、クイズなどが用意されているので勉強しやすいです。
英語で講義するときにどのような言い回しで、論理的な説明をするのかがよくわかるともいます。現在では生命科学でも機械学習、深層学習などを使うようになってきて、集合とか数学の基本事項をざっと把握しているとなにかと役立ちます。はじめて学ぶ人には向いていませんが、研究者にはよい講義だと思いますので一度ご覧ください。

数学の歴史の講義とかも見つかります。複素数の歴史だそうです。
https://youtube.com/playlist?list=PL4d5ZtfQonW2c4Or4zPP5J6GH1YDBDEkR

またOxford大学数学科にはノーベル物理学賞を受賞している数学者のRoger Penroseがいますので、公開講演の動画もあります。
Spacetime Singularities – Roger Penrose, Dennis Lehmkuhl and Melvyn Bragg
https://youtu.be/1zXC51o3EfI

Penroseと画家のEscher(エッシャー)との関係もこちらの動画でわかります。
M. C. Escher – Artist, Mathematician, Man – Roger Penrose and Jon Chapman
https://youtu.be/clQA6WhwCeA

Oxford MathematicsのPublic Lecturesはもっとわかりやすいと思います。いろんなトピックスの講演がありますので、興味のあるものがきっと見つかると思います。
https://www.youtube.com/playlist?list=PL4d5ZtfQonW0GETJ5JVu8CTkIrt0w1B77

英語でやさしい講義を聴いてみよう!―その1―

ネットサーフィンでやさしい英語の高校、大学レベルの講義をさがしていたらこんなチャンネルをみつけたので紹介します。
Crash Courseというチャンネルです。
https://www.youtube.com/@crashcourse/playlists
アメリカや世界の歴史、数学、気候とエネルギー、環境科学、数学、有機化学、生物学、心理学や政治学、経済学、英語のレトリックについての講義など、広範囲のトピックについてそれぞれ30回くらいの無料講義がアップロードされています。ただ注意してほしいのは、古いビデオもあるので最新の知見を学ぼうという人には向いていません。英語で講義する人には、講義の仕方の勉強に使うのがよいかもしれません。英語で論理的に話すとき使える言い回しとか、話の運び方などを学ぶにはやさしい講義や授業ビデオを視聴するのが参考になります。ちょっとお好きな授業をきいてみてください。けっこうわかると思いますがどうでしょう。
サンプルに疫学入門のビデオを貼り付けておきます。
Intro to Epidemiology: Crash Course Public Health #6
https://youtu.be/_luU3I03JwE

次のものは、有機化学の最終回の講義です。
Medicinal Chemistry and Penicillin Total Synthesis: Crash Course Organic Chemistry #50
https://youtu.be/qygFjt2_LG4

外国の有名大学の講義の例は明日紹介します。また別のやさしい高校レベルの授業の動画も紹介しますのでお楽しみに。

神経科学入門という、コンピュータや物理に興味をもっている人むけの講義動画(英語)があります。おすすめです。

神経科学の入門動画の紹介です。
先日紹介したワシントン大学のSteven Brunton先生の奥さんであるBing Wen Brunton先生もワシントン大学の先生で神経科学を生物学、物理学そしてデータサイエンスの立場から研究しておられます。彼女は10歳のときにアメリカに両親とともにやってきた移民で、両親は物理学者でNASAで働いていたとのことです。彼女の簡単な自伝がこちらにあります。https://www.bingbrunton.com/bing
その中に、どの道にすすもうか、どうしようかなどと悩んだ時にどうするべきかについてのアドバイスを、メンターであるカリフォルニア工科大学のGrant Jensenからもらったと書かれています。とても参考になるアドバイスだと思いますので以下に引用しておきます。
When deciding what to work on, he told me that there are three criteria that people should look for: what you’re good at, what you like to do, and what’s important for the world. He then said that most people are good with two out of three, but if I find something that fits all three, I should not hesitate and go for it. This bit of wisdom has guided my decision-making process many times. Especially when faced with walking into a position with substantial uncertainty, I try to choose options where I’ll be challenged, where I’ll learn something valuable, and where I might make a difference while spending time with fun people.

彼女のIntroduction to Neuroscienceという一連の講義は、物理やコンピュータサイエンスの方に神経科学を理解してもらうために最適のものでおすすめです。再生リストはこちらです。
https://youtube.com/playlist?list=PLqgZEQsU_8E0l1P9bKR6yKOKPMpoJ_tLR
見本に最初の動画を貼り付けておきます。
https://youtu.be/xWcloVll138

計算物理春の学校2023の動画や講義資料が公開されました。

沖縄で3月に開催された「計算物理春の学校2023」の講義動画と講義資料、スライドなどがこちらから利用できます。
https://hohno0223.github.io/comp_phys_spring_school2023/
「機械学習入門」の講義や、「Julia入門」(最近出版されたばかりの 、「1週間で学べる! Julia数値計算プログラミング」(KS情報科学専門書)の著者永井佑紀 先生による講義もあります。その他には、「GPUコンピューティング入門」、「MateriApps LIVE! で始める計算物性科学」(スライドのみ)―これは様々なソフトがプリインストールされたDebian Linuxベースのパッケージの紹介だけでなく、量子力学による計算の入門のスライドもどっさり入っています―、
また「虚時間グリーン関数に対するスパースモデリング入門」とか、「量子計算入門とハンズオン」の動画、「テンソルネットワーク法入門」や「プログラム開発の技術」の講義などもみられます。
次のYouTubeのチャンネルには動画がまとまっていますのでお勧めです。
https://www.youtube.com/@comp_phys_spring_school2023/playlists
講義の動画を2本、見本に貼り付けておきます。

機械学習入門前半
https://youtu.be/N8yW9vh6OPI

GPUコンピューティング入門 & ハンズオン (1/2) 入門
https://youtu.be/vp_rM8kFYNc

Microsoft Researchの研究法についての動画(論文の書き方、プレゼンの仕方、研究生活のおくりかた)が観られます。

研究法の動画をいくつか紹介します。

英語ですがMicrosoft Researchの動画が役立ちます。Cambridge Lab PhD Summer School というシリーズの動画です。
まずは論文の書き方の動画を二つ。
How to Write a Great Research Paperというタイトルの2本の動画です。
https://youtu.be/VK51E3gHENc

https://youtu.be/CmvWIy6l1Fg

プレゼンのやり方の動画はこちら。
How to Give a Great Research Talk
https://youtu.be/sT_-owjKIbA

これは必見の動画だと思います。

Strategic Thinking for Researchers
これは研究生活の戦略についての講義です。未見ですが見てみたいと思っている動画です。人生を研究にささげるとしたらどうやって燃え尽きないようにするか、研究の重圧にどう対処するかとかも話されているようです。是非ご覧ください。
https://youtu.be/f-FkMeeqjTY

ChatGPTにうまく答えさせるための入力文の作り方

ChatGPTに質問して答えをもらうための入力文をプロンプトといいます。
このプロンプトをうまく作ると、ChatGPTなどの大規模言語モデル(Large Language Models :LLMs)は大変正確な答えを返してくれます。プロンプトは、LLMが特定の目標やタスクにもとづいて、有用で筋のとおった返答を生成できるようにするために、LLMを微調整するのに大変重要な役割を果たします。ではどのようなプロンプトをつくったらLLMは的確な答えを返してくれるのでしょうか。その疑問に答えることができる、LLMに入力するプロンプトをつくるやり方の教科書 Prompt Engineering Guideの日本語版web pageができています。https://www.promptingguide.ai/jp
これは役立ちそうです。もともとは英語版ででていたDAIR-AI (Democratizing Artificial Intelligence Research, Education, and Technologies)がつくったオンライン版教科書です。https://github.com/dair-ai

またDAIR-AIをGoogle検索して知ったのですが、
ChatGPTについては日本語のサイトで、ChatGPT研究所というサイトは役立ちそうです。
https://chatgpt-lab.com/
色々記事があって、有料記事も交じっているのですが、多くの無料記事も大変役立ちます。
プロンプトについては次の2つの記事がわかりやすそうです。
プロンプトエンジニアリング基礎編
https://chatgpt-lab.com/n/n67b5c987a74c
プロンプトエンジニアリング応用編
https://chatgpt-lab.com/n/na4b6676093b1

私は英語でプロンプトをよく書きますがその書き方ガイドはOpenAIのサイトにあります。悪い例と良い例がならべて比較してあるので役立ちます。英語でプロンプトを書くと、より詳細な答えがかえってくるそうですので、英語でのプロンプトも試してみてください。
https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api
英語でプロンプトをつくるとなると、英語版のPrompt Engineering Guideを見たくなりますね。英語版はこちらです。
https://www.promptingguide.ai/

物理や工学で機械学習を使うすべての人(良くできる学部学生や修士の学生など)にピッタリの教科書(英語)を紹介します。

Data driven science & engineeringという本 (ケンブリッジ大学出版会発行)です。ワシントン大学のBrunton先生と同僚のNathan Kutz先生による共著の教科書で、次のサイトにhttp://databookuw.com/
教科書に関する教材や動画のリンクが全部のっています。
物理や工学で機械学習をつかうすべての人(良くできる学部学生や修士の学生など)にピッタリの本のようです。Kindleで買っても7600円ほどの値段でちょっと高い本ですが、本の内容はすべてYouTubeに動画でみられるし、MatlabやPythonコードも無料でダウンロードできます。以下にこの本の紹介文を上のサイトからコピーしておきます。
Data-driven discovery is revolutionizing the modeling, prediction, and control of complex systems. This textbook brings together machine learning, engineering mathematics, and mathematical physics to integrate modeling and control of dynamical systems with modern methods in data science. It highlights many of the recent advances in scientific computing that enable data-driven methods to be applied to a diverse range of complex systems, such as turbulence, the brain, climate, epidemiology, finance, robotics, and autonomy. Aimed at advanced undergraduate and beginning graduate students in the engineering and physical sciences, the text presents a range of topics and methods from introductory to state of the art.
Key features:
—In-depth worked examples paired with comprehensive, open-source code
—Concise, digestible explanations of complex concepts and their applications
—Extensive online supplements include exercises, case studies, lecture videos, data, and supplementary code

この本の内容のすべてが動画でアップロードされています。上の本のサイトにリンクがあるのでそちらから観るのが簡単でおすすめです。たとえばこんな講義があります。最初の動画は特異値分解SVD(singular value decomposition)をつかった画像の圧縮の話、下の講義はカーブフィッティングと最小二乗法の話です。
https://youtu.be/QQ8vxj-9OfQ

https://youtu.be/32qEQ29QJco

Brunton先生のYouTubeチャンネルhttps://www.youtube.com/@Eigensteve/playlists には、
機械学習だけでなく、物理や数学の講義ビデオも満載でおすすめです。Data Science for Biologistsという再生リストもありました。
Kutz先生のYouTubeチャンネルにも同様にいろいろ動画があるのでそちらも観るとよいでしょう。