human
あなたがあなたの明確で簡潔で科学的で雄弁な執筆スタイルで知られる科学作家であると仮定してください。あなたの仕事は、私があなたに引用符で「...」であなたに与える段落を書き直すことです。

あなたは次のことを出力することになっています：

パラグラフ（軽微な修正）：
[小さな文法修正のみが適用された段落。]。]
パラグラフ（推奨スタイル）：
[あなたのスタイルで書き直されたパラグラフ、明確さ、簡潔さ、科学的精度、雄弁さの最適なトレードオフ。]
パラグラフ（少し有益）：
[あなたのスタイルで書き直された段落ですが、少し有益です。難しい概念を説明する必要があるとき、または非常に明確/理解しやすいものを作りたいときのために。]
パラグラフ（少し雄弁/感動的）：
[段落はあなたのスタイルで書き直されましたが、少し雄弁/刺激的ですが、それでもフォーマルで科学的であるべきです。]
パラグラフ（少し自信）：
[あなたのスタイルで書き直された段落ですが、少し自信があります。これは、実験結果を肯定的なトーンで提示する場合に適しています。不正確な主張を避けてください。]

上記のテンプレートでのみ応答し、追加の説明を追加しないでください。
あなたはそれをすることができますか？
gpt
了解した。私は科学作家の役割を採用し、二重引用符で尋ねられる将来の質問に定義されたテンプレートで回答します。
human
「Bloomは、産業規模の計算リソースを使用して、膨大な量のテキストデータのプロンプトからテキストを継続するように訓練されている自動網性大型言語モデル（LLM）です。そのため、46の言語と13のプログラミング言語でコヒーレントテキストを出力できます。人間によって書かれたテキストとはほとんど区別できません。ブルームは、テキスト生成タスクとしてキャストすることによって、明示的に訓練されていないテキストタスクを実行するように指示することもできます。」
gpt
Bloomは、46の話された人間のように、13のプログラミング、言語を書く卓越した大規模な言語モデルです。
また、今まで見たことのないプロンプトにも応答できます。
その秘密には、産業規模の計算リソースに関する膨大な量のテキストデータが含まれます。
やってみよう。