イントロダクション
ChatGPT（チャットGPT）とは、ユーザーが入力した質問に対して、まるで人間のように自然な対話形式でAIが答えるチャットサービスです。2022年11月に公開されてから、回答精度の高さが話題となり、利用者が増加しています。イーロン・マスク氏をはじめとした実業家達が出資している人工知能の研究開発機関「OpenAI」により開発されました。
ChatGPTは、小説の自動生成やゲームでの会話を生成する用途で開発された、「GPT」という言語モデルがベースになっています。GPTは、与えられたテキストの指示に対して自然言語を生成するAIで、インターネット上にある膨大な情報を学習し、複雑な語彙・表現も理解できるのが特徴です。
2023年2月にはChatGPT-3.5がリリースされ、翌月2023年3月にはChatGPT-4がリリースされました。
GPT-3.5の説明
- ChatGPTとは、簡単に言うと、①手前の分に、確率的にありそうな続きの文字をどんどんつなてていくAIで、
- ②このAIに、５兆語ぐらいトレーニングしたら、なんかとても頭がよくなってしまった。
- ③手前の文字に、確率的にありそうな文字をどんどんつなげていくだけで、人間より賢そうな文章を生成することが分かった。大学入試とか合格できちゃう。
とのこと。深津貴之HPより
CHAT GPTの使い方
プロンプトエンジニアリング
「プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）」とは、AI（人工知能）の中でも特に自然言語処理を担うLM（言語モデル）を効率的に使用するために、言語モデルへの命令（プロンプト）を開発・最適化する学問分野です。
AIが実行すべきタスクについて、適切な質問や指示を与えることで、より望ましい結果を引き出します。プロンプトエンジニアリングでは、通常1つ以上のタスクを、プロンプトに基づいたデータセットに変換し、プロンプト学習と呼ばれる方法で言語モデルを訓練します。
プロンプトエンジニアはLM（言語モデル）や、LLM（大規模言語モデル）といった自然言語処理AIに対して、効果的なプロンプト設計を行うことで、意図した通りの回答や文章生成を実現します。
プロンプトエンジニアリングの要素
指示（Instruction）：モデルが実行する特定のタスクや命令
背景（Context）：モデルの回答制度を高めるための追加の情報や文脈
入力データ（Input Data）：モデルに応答を求める入力や質問
出力形式/出力指示子（Output Indicator）：出力タイプやフォーマット
上記はプロンプトに含まれる代表的な要素ですが、モデルに依頼するタスクごとに必要な要素は異なります。
プロンプトエンジニアリングの使い方
Zero-shot prompting
Few-shot prompting
深津式プロンプト
ReActプロンプト
CHAT GPTの応用例
ユーザー定義関数の作成
プロンプト作成のコツ
EXCEL関数の提案１
CHAT GPTの利点と注意点
会話してるように見えるけど、手前の会話の過去ログに、確率的に続きそうな分を繋げてるだけ。
従って、無難な答えしかくれない。また、みんなが間違っていることは同じように間違える。
深津貴之HPより
安全な使用方法と倫理
個人情報漏洩について
以上についてメンバーとディスカッションしながら、学ぶことが出来ました。
