『ChatGPT IN ACTION 実践で使う大規模言語モデル』参加したレポートをChatGPTで記事にしてみました

のぶじゃす

2023年4月5日に参加した「ChatGPT IN ACTION 実践で使う大規模言語モデル」というイベントで得た学びや個人的な考えをまとめます。この記事はChatGPTを使用して作成されました。（丁寧な文章スゴイ！）

イベントの詳細は以下のconnpassよりご覧いただけます。

https://rector.connpass.com/event/278495/

また、イベントの本編は以下のYouTubeアーカイブURLから視聴できます。

https://www.youtube.com/watch?v=wJ0b776RHhM

Chat GPTを使ったシェルコマンドランチャーの開発と工夫 @ 株式会社レクター広木大地

シェルコマンドランチャーはChatGPTからプログラムが受け取る形式をJSONで拘束しているそうです。これにより、特定の形式でvalidate出来るから、変なものが混じらずに返答出来るし、parse errorだったらretryすればいいとのことでした。

また、プロンプト自体は英語の方が能力が高いとのことでしたが、目的を渡すのは日本語なので、日本語で渡す事と返す事をプロンプト内で明示しておくことで英語で返ってきちゃうみたいなエラーを防ぐことができるそうです。

シェルコマンドランチャーの開発にあたり、JSON形式に拘束しておくことで、プログラムとのやりとりをスムーズに行うことができる点が特徴的でした。また、プロンプトの言語を明確にすることで、意図しないエラーを未然に防ぐことができる点も参考になりました。

ChatGPTを活用した「AI組織改善アドバイザー」開発の裏側とプロダクト実装の工夫 @ 株式会社リンクアンドモチベーション　梅原穂高

梅原さんは、従来の構造化データ前提での考え方や要件（Before GPT）ではなく、非構造化データ、NLPを活用する（After GPT）ように考えることが大切だと語りました。そして、従来のテストもテストケースを作成して網羅的にテストするのではなく、自然言語データに基づくランダムテストなど、考え方を変えることが必要であるとの考えを示しました。さらに、ランダムテストの内容ですらもGPTにやってもらえばよかったとも述べていました。

ChatGPTを活用した「AI組織改善アドバイザー」開発の裏側とプロダクト実装の工夫 @ 株式会社グロービス　松原元気

松原さんは、ChatGPTを活用した「AI組織改善アドバイザー」の開発において、ChatGPTのAPI公開からわずか1日でプロダクトをリリースしたことについて紹介してくれました。この驚異的なスピード感に私は感動しました。また、松原さんは、学習とChatGPTの相性が良いことにも言及していました。最近では、DuolingoがChatGPTを導入するなど、EdTech業界でもChatGPTが活用され始めていますね。ワクワクします

松原さんは、ChatGPTを使ったプロダクト開発において、薄いUIを採用することで開発スムーズさを追求することができるという点に注目しました。具体的には、実際にLINEに組み込んでいたそうです。省コストで顧客に価値を届け、改善サイクルを回すことができるのは素晴らしいことですね。

ChatGPT利用サービス開発でわかったAIとの接し方 @ 株式会社ファインディ　笹野翔太

笹野さんは、ChatGPTを使った開発において、効果的なプロンプトの作成方法に言及していました。効いたプロンプトとしては、人間側のイメージを前提として伝えることや、全体の文字数、セクション名などを与えることでChatGPTが良い回答を出してくれることがあると述べていました。また、リクエストを2度に分けることも精度の向上に繋がることがあるとのことでした。

一方、効かなかったプロンプトについては、否定的な表現や強制的な命令はChatGPTがうまく対応できず、具体的な表現が必要であると説明していました。例えば、「○○しないで！絶対だぞ！」という表現は、ChatGPTがうまく守ってくれないことがあるそうです。代わりに「○○は不要です」といった具体的な表現を使うとよくなります。また、抽象的な表現を使うと、ChatGPTが勘違いしてしまうことがあるため、下限、上限、平均値などの具体的な目安を提供することが大切だと述べていました。

このように、ChatGPTを使った開発においては、効果的なプロンプトの作成が重要であり、具体的な表現を使うことが精度向上につながるということがわかりました。

さらに、笹野さんが話してくれたプロンプトの効き方については、人間に対する指示や要求と似ているとおっしゃっていました。人間もAIも無茶振りすると、想定する答えは返ってこないですね。

ChatGPTとwhisperを使ったプロトタイピングと今後の展望 @ ROXX 松本宏太

ROXXの松本宏太さんは、ChatGPTとWhisperを使ったプロトタイピングについて話しています。彼らが開発したプロトタイプでは、長時間のインプットに対応するために、WhisperとGPTのチャンク戦略を組み合わせて利用しています。

WhisperとChatGPTを組み合わせることで、現実世界でのAIの活用につながる新たなアプローチが可能となります。ただし、これらの技術はまだ発展途上のため、実際の開発には工夫が必要です。新しい技術が出てくるたびに、このようなテクニックが必要になることは、開発の楽しさの一つだと言えます。

パネルディスカッション

パネルディスカッションでは、LLMを価値あるものにするためのアドバイスやChatGPTがUI/UXにもたらす変化、そしてAI倫理やプライバシーについての議論が行われました。

LLMを価値あるものにするためには、既存の事業の延長線で考えるのではなく、顧客の課題から考え直すことが大切です。また、プロトタイプの作成時には、ベータ版などでプロンプトが未熟な状態で作成してしまうと、ステークホルダーや開発者の熱量が下がってしまう可能性があるため、どうなっていくのかの方向性なども合わせて見ていく想像力が必要だとのことでした。提供価値をしっかり説明して新しい技術を取り入れていくことは、いつの時代でも重要だという印象を持ちました。

次に、ChatGPTがUI/UXにもたらす変化について話し合われました。まだまだ皆さん手探りな印象でした。話題として出たのは、ChatGPTを使うことで、しっかり仕様が決まっていたAPIが自然言語でゆるっとできるようになるアイデアは面白かったです。また、サービス間インテグレーションの柔軟化や、超怠惰なUX、最強のサジェストなども期待されています。一方で、AIのアウトプット＋検索みたいな所が続くと思われ、調べる情報の信頼度によってAIと検索を使い分けるイメージという話も出ました。

最後に、AI倫理やプライバシーについての話題が出ました。プロダクトで使う上では、入力情報をどうやって安全に保存するかが非常に重要だと指摘されました。また、著作権保護の問題もあり、原著をEmbeddedすることで「ちょっと違うけどそれっぽい文章」が書けるという課題もあるということでした。興味深いトピックだったのは、「ChatGPTを使ったプロダクトでアウトプットをどこまで責任を持つか」です。ドメインの中で重要度が高ければ高いほど難しい問題となっていくような印象を受けました。ユーザーへの期待値のコントロールや、1回回答して終わりではなく、ユーザがコントロールできる仕組みが大切だという意見も出されました。

感想まとめ

多くの知見が共有されたイベントでした。ChatGPTの活用事例やAI技術の可能性、AI倫理やプライバシーについてなど、様々な視点からの議論が交わされました。

最後に、今回登壇された各社のスピード感に感動しました。新しい技術を駆使しつつ、AI倫理やプライバシーについてもしっかりと考えていくことが世界に価値を提供するために必要だと改めて感じました。このように、今回のイベントは、AIに関する様々な視点を知ることができ、非常に有意義なものでした。

イベントを開催してくださった方々、ご登壇いただいた方々に感謝の気持ちを込めて、今後も技術革新に挑戦し、世界に新たな価値を提供していくことが重要であると感じました。

YouTubeのアーカイブを見たほうが面白い

イベントの本編はYouTubeにアーカイブとして公開されていますので、興味のある方はアクセスして視聴してみてください。以下がリンクです: https://www.youtube.com/watch?v=wJ0b776RHhM

この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？