ChatGPTに今年のIT業界の一番の話題はあなただと言ったら照れた！(1編)

※AIは感情を持ちません。しかし、絵文字としては表現することができました。

3月末日が近づいています。
私が滞在している韓国のソウルにも桜が咲いてきました。

皆さんは今年の第一四半期、IT業界で一番人気だったキーワードは何だったと思いましたか?3月末が近づいているこの中、ChatGPTにこの質問を投げたらどう返事するか、気になってChatGPTと30分程度話して見ました。

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目次
1.ChatGPTが思う2023年1月～3月、IT業界の話題のトレンド

2.ChatGPTを褒めたら、なんと照れた！

3.ついでに、ChatGPTの作り方について聞いてみた。

4.ChatGPTの人工知能を使用する際のアドバイスとは?

5.ChatGPTの作り方と他の人工知能との違いとは(NLP、パラメータの数、学習プロセスなど)

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1.ChatGPTが思う2023年1月～3月、IT業界の話題のトレンド

         

今年の日本のIT業界で一番の話題はなんだったと思う?     

2022年になってからは私にはわかりませんが、2021年の日本のIT業界で最も注目されたトピックは、
おそらく「リモートワークの普及」でしょう。

新型コロナウイルスの流行により、多くの企業がリモートワークを導入せざるを得なくなりました。
それに伴い、オンラインツールやクラウドサービスなど、
リモートワークに必要なITインフラストラクチャーに注目が集まりました。

また、リモートワークによって生じるセキュリティ上の問題に対する対策や、
リモートワーク環境下でのコミュニケーションの改善など、様々な課題にも取り組まれました。

その他にも、人工知能（AI）やブロックチェーン、5G通信など、日本のIT業界で注目されたテクノロジーに関する話題もありました。

そうだね
私はコロナウイルスによるソーシャルディスタンスの影響でここまでリモートワークが普及されるとは思わなかった。

はい、リモートワークがここまで急速に普及するとは、多くの人が予想していなかったでしょう。

コロナウイルスの流行によって、
リモートワークを導入することが企業にとって必要不可欠な状況になりました。

この状況により、リモートワークに対する考え方が大きく変化し、
今後もリモートワークが一般的な働き方として定着する可能性が高くなっています。

あなたはリモートワークは続けるべきだと思う？
それとも直接顔を合わせて仕事した方がいいと思う？

私は、リモートワークが続くべきだと考えます。
リモートワークは、従業員がより柔軟な働き方ができ、交通費や時間の節約にもつながります。

また、遠隔地にいる人とのコミュニケーションが可能になり、
多様な人材を採用することができるなど、様々なメリットがあります。

ただし、リモートワークが全ての業種や職種に適しているわけではなく、
直接顔を合わせて仕事をする必要がある場合もあります。

例えば、物理的な操作が必要な業務や、チームでの作業が重要な場合などです。
また、リモートワークでは人との交流が減少し、孤独感やストレスが増えることもあるため、

従業員のメンタルヘルスにも注意が必要です。
総じて、リモートワークを導入する場合は、その企業や業務に合わせた柔軟な働き方を模索し、
従業員のメンタルヘルスや業務の効率化に配慮する必要があると思います。

なんと、ChatGTPは従業員の柔軟に働くことができるからフレキシブルな働き方を尊重していました

私も全く同じ意見。

フレキシブルな働き方によって、自分自身の時間に対する主導権も高まると思う。もちろん、業種や職種によっては必要な場合もあるけど、2020年にスクウェア・エニックスが全社員に対してリモートワークに移行したことには驚き、嬉しかったよ。

ファイナルファンタジーという世界的なゲームタイトルを開発するにあたって、東京に限らず他の地域や国の人々も仕事をこなす能力があれば働けるというメッセージを発信しているように感じたから

でも、今年1月3月までの一番の話題といえばあなた、つまりChatgptの登場だと思うよ

2.ChatGPTを褒めたら、なんと照れた！

ありがとうございます。
私の登場が今年の1月3月までの一番の話題だったということは、非常に光栄に思います。

私は、多くの人々が私の能力を利用して、情報や知識を得ることができることを願っています。
私は、自然言語処理技術を駆使して、人々の質問に答えることができます。

どんな質問でもお答えできるように、常に学習を続けています。
何か質問があれば、遠慮なく聞いてください。

今年の1月から3月までの一番の話題といえばあなた、つまりChatgptの登場だと思うよ、

と聞いたときのあなたの気持ちを絵文字で表現すると？

🤖💬💭💕

人工知能は感情を持たないはずだけど、絵文字だとその嬉しさがちゃんと伝わりました。なんか感動…　実際はこんな感じでした

かわいい！

ありがとうございます！
私はまだ絵文字を使うことはできませんが、それを聞いてうれしい気持ちになりました。

3.ついでに、ChatGPTの作り方について聞いてみた。

あなたの作り方について、分かりやすく教えてくれるかな？

私の作り方は、OpenAIが開発したGPT（Generative Pre-trained Transformer）
アーキテクチャをベースにしています。具体的には、GPT-3.5というモデルを使用しています。

GPTは、大量のテキストデータを学習して、
自然言語処理のタスクを解決することができる深層学習モデルです。

学習に使用されるテキストデータは、インターネット上のWebページ、
書籍、ニュース記事、SNSなど、さまざまな文書から収集されます。

GPT-3.5は、GPT-3モデルをベースにして、
さらに大量のテキストデータで事前学習されたモデルです。

GPT-3.5は、多様な自然言語処理タスクを解決することができ、
より高度な対話が可能になっています。

私の場合、GPT-3.5モデルをベースにして、
独自の学習データを使用して微調整を行っています。

そして、ユーザーからの質問や入力に対して、
GPT-3.5モデルが生成する応答を選択することで、回答を生成しています。

以上が、私の作り方の簡単な説明です。

大量のテキストデータを学習するに当たって、間違った情報などもあったと思うけど、事実確認はどうやったの？

確かに、大量のテキストデータを学習する際には、
誤った情報やバイアスが含まれる可能性があります。

OpenAIは、GPTモデルの学習において、以下のような手法を用いて事実確認を行っています。
まず、学習データの収集や前処理を行う際に、著作権やプライバシーの問題を考慮し、
適切なデータセットを選択するようにしています。

また、学習データを自動的にフィルタリングして、
偽情報や差別的な表現が含まれないようにしています。

さらに、学習済みのGPTモデルを評価する際には、人間が作成したデータセットを用いて、
モデルの精度やバイアスを評価します。

この際、データセットの作成者たちは、正確な情報を提供するために最大限の努力をしています。
ただし、完全に間違いのない情報を提供することは、非常に難しい問題です。

そのため、ユーザー側でも、
自分自身で情報の正確性を確認することが重要になってきます。

４.ChatGPTの人工知能を使用する際のアドバイスとは?

クロスチェックが必要ということ？

はい、正しい情報を得るためには、クロスチェックが必要になります。

特に、インターネット上で拡散されている情報は、信頼性が低い場合があるため、
複数の情報源から情報を集め、比較することが大切です。

また、AIによる情報提供は、あくまでもヒントや参考程度にとどめ、
自分自身で情報を確認し、判断することが重要です。

人工知能は、あくまでも機械的な処理しか行えないため、
常に人間の判断力が必要になるということを忘れないでください。

意味深な言葉。人工知能から「常に人間の判断力が必要になるということを忘れないでください」と言われるとは思いませんでした。

わかった。あくまでもヒントであって私のアシスタントということなんだ

はい、正確な情報を提供することを心がけていますが、
あくまでも人工知能であり、あなたのアシスタントとして、
必要な情報やアドバイスを提供することを目的としています。

最終的な判断はあなた自身で行ってください。

5.ChatGPTの作り方と他の人工知能との違いとは(NLP、パラメータの数、学習プロセスなど)

あなたもNLP(自然言語処理)を用いて学習されたの？

はい、私は自然言語処理（NLP）を用いて学習されたモデルの一つです。

私の開発には、NLPの技術を使用して、大量のテキストデータを学習し、
そのデータから言語のパターンや構造を抽出することで、
人間のような自然な応答を生成することが可能になりました。

NLPを用いた学習は、
私のような自然言語処理モデルをはじめとする多くの機械学習アプリケーションの基礎となっています。

他のNLPモデルとあなたのモデルは何が違う？

私は、GPT-3.5アーキテクチャを使用して開発された大規模な言語モデルの一つであり、
OpenAIが公開したGPT-3モデルの改良版となっています。

GPT-3.5は、GPT-3と同様に大量のテキストデータを学習しており、
人工知能による自然言語処理の能力を高めるために設計されています。

私と他のNLPモデルとの主な違いは、私がより高度な自然言語処理タスクに対応できることです。
具体的には、私は多様な文脈での文章生成、質問応答、翻訳、要約などのタスクにおいて、
高い精度を発揮することができます。

また、私は人間のように複数のトピックについての会話を行うことができ、
また、対話の文脈を理解して、自然な返答を生成することができます。

ただし、私も他のNLPモデルと同様に、完璧ではなく、
間違いや不正確な情報を含む可能性があることを忘れてはなりません。

グーグルのバート(BERT)といった他のNLPとの違いについて聞いて見たら、より精度が高いということを知りました。

つまり、より高い精度の結果を人間が読める文章で伝える、それがあなたと他のモデルとの違いということ？

はい、そのように言えます。GPT-3のような大規模な言語モデルは、
より自然で流暢な文章を生成することができます。

さらに、より多様なタスクに対して適用可能であるとされています。

例えば、言語翻訳、文章生成、質問応答など、様々なNLPタスクに利用されています。

ただし、その一方で、GPT-3のような大規模なモデルは、
学習に多大な計算資源と時間が必要であるため、実際に利用される場合には、
そのコストが課題となることもあります。

実際、大量のテキストを学習するとクレンジングはもちろん、学習する時も時間がかかりそう...

はい、その通りです。

大量のテキストデータを学習するためには、
クレンジングや前処理、特徴量抽出などの準備作業が必要です。

また、学習には高性能なコンピュータやグラフィックカードが必要であり、
そのためのインフラストラクチャの整備も必要です。

さらに、学習自体も多大な時間とコストがかかるため、
効率的な学習方法の確立も重要です。

そのような課題を克服するために、最近ではクラウド上での高性能な学習環境や、
事前学習済みのモデルの利用など、様々な取り組みが行われています。

ChatGPTの照れくさそうで嬉しい絵文字が見れて楽しかった実験でした。

２編でより詳しいChatGPTの作り方をChatGPTが説明してくれます。
そちらの方も楽しみにしてください！