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yowa-lab.work サイト解析まとめ

基本情報

サイトトップhttps://yowa-lab.work

HTMLサイズ

1ページ平均HTML（バイト）108493.38

内部リンク集計

リンク総数537

外部リンク集計

リンク総数27

メタ情報

meta description平均長95.33
OGPありページ数21
Twitterカードありページ数21

HTML言語 分布

キー割合
ja100.00%

文字コード 分布

キー割合
utf-8100.00%

内部リンク分析（Internal）

ユニーク内部リンク数537
ページあたり内部リンク平均119.05

内部リンク 深さヒストグラム

キー値
0151
1446
2801
31081
521

内部リンク 上位URL

URLリンク総数
https://yowa-lab.work/146
https://yowa-lab.work/%e3%81%af%e3%81%98%e3%82%81%e3%81%ab85
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https://yowa-lab.work/archives/tag/%e5%bc%b1%e3%81%9526
https://yowa-lab.work/archives/1221725
https://yowa-lab.work/archives/1225425
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https://yowa-lab.work/archives/tag/%e8%84%86%e3%81%9525
https://yowa-lab.work/archives/1227124
https://yowa-lab.work/archives/1222224
https://yowa-lab.work/archives/tag/%e3%83%a1%e3%83%b3%e3%82%bf%e3%83%ab%e3%83%98%e3%83%ab%e3%82%b924
https://yowa-lab.work/archives/tag/%e5%bf%83%e7%90%86%e5%ad%a624
https://yowa-lab.work/archives/tag/%e8%87%aa%e5%b7%b1%e6%88%90%e9%95%b724
https://yowa-lab.work/archives/tag/%e3%83%aa%e3%83%bc%e3%83%80%e3%83%bc%e3%82%b7%e3%83%83%e3%83%9723
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連絡先候補（Contacts）

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キーワード分析（KeywordMap）

ワードクラウド上位

語重み
弱さ1
脆さ0.486574
このように0.331239
また0.303636
さらに0.220826
例えば0.138554
これにより0.112286
弱さを受け入れることで0.112286
弱さを受け入れることは0.102929
しかし0.10241
まず0.084215
たとえば0.079738
このセクションでは0.0732
強さ0.069008
と述べており0.0655
これは0.0655
弱さを共有することで0.063791
弱さは0.063791
弱さリーダーシップ0.05856
数字で検証0.05856
総まとめ0.05856
次のセクションでは0.05856
と述べています0.056535
自己開示は0.056535
弱さを受け入れ0.056143
次に0.056143
ブラウンは0.048306
現代社会では0.047843
最後に0.045228
これが0.045228
弱さ共有0.04392
強がり0.04392
とは0.04392
弱さシェア0.04392
弱さ宣言0.04392
弱さ開示0.04392
弱さノート0.04392
の作り方0.04392
弱さをさらけ出すことは0.04392
弱さを見せることで0.04392
心理学者のブレネー0.039869
弱さを認めることは0.037429
このプロセスを通じて0.037429
このプロセスは0.037429
の価値0.033921
本記事では0.033921
自分の弱さを受け入れることで0.033921
心理学的には0.033921
弱さは単なる欠点ではなく0.033921
ここでは0.033921

共起語上位

語1語2スコア共起ページ数
Revolution弱さの革命3.60010642
サイトを保存するメールアドレス2.81050620
OpenAIの最新AIモデル当サイトの記事は2.78694520
ChatGPTOpenAIの最新AIモデル2.78694520
4oChatGPT2.78694520
4omini2.78694520
miniを活用して作成されています2.78694520
このモデルはを活用して作成されています2.78694520
このモデルは従来のGPT2.78694520
Turboと比較して従来のGPT2.78694520
Turboと比較して知能と効果のテストで優れた性能を示しています2.78694520
具体的には知能と効果のテストで優れた性能を示しています2.78694520
Massive具体的には2.78694520
MassiveMultitask2.78694520
LanguageMultitask2.78694520
LanguageUnderstanding2.78694520
MMLUUnderstanding2.78694520
MMLUベンチマークで822.78694520
のスコアを達成しベンチマークで822.78694520
のスコアを達成し他の軽量モデルであるGoogleのGemini2.78694520
Flash他の軽量モデルであるGoogleのGemini2.78694520
FlashやAnthropicのClaude2.78694520
HaikuやAnthropicのClaude2.78694520
Haikuを上回っています2.78694520
のスコアを記録し数学的推論能力を測定するMGSMでは872.78694520
のスコアを記録しコーディング能力を評価するHumanEvalでは872.78694520
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メール名前2.78694520
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サイトを保存する次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前2.37459515
ChatGPT当サイトの記事は2.26337515
4oOpenAIの最新AIモデル2.26337515
ChatGPTmini2.26337515
4oを活用して作成されています2.26337515
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従来のGPT知能と効果のテストで優れた性能を示しています2.26337515
Turboと比較して具体的には2.26337515
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Multitask具体的には2.26337515
LanguageMassive2.26337515
MultitaskUnderstanding2.26337515
LanguageMMLU2.26337515
Understandingベンチマークで822.26337515

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