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Photo by yuruyuura

LLM Lounge by erukiti #1 in Ningyocho 参加レポ

Saldra

7/12に開催された「LLM Lounge by erukiti #1 in Ningyocho」に参加しました！
https://twitter.com/erukiti/status/1673295941535924224

今回は今までとは違い、がっつり技術について語るというよりはAIを取り巻く周りの話が多かったかと思います。取りあえずツラツラと書きますね。


LLMと職

自分も該当者ですが、意外とLLM転職、離職者がいました。きっかけはそれぞれですが、LLMに興味を持ちすぎてしまったというのは一致していました。自分はAIとエンタメをかけ合わせるのをやりたかったので今のところにしましたが、もしかしたらerukitiさんと同じ職場になってた可能性があったので面白いです。また、僕が参加してたイベントがきっかけで、一緒にやることになった人がいたようです。バズりまくって大富豪になった暁にはお寿司をタカろうと奢ってもらおうと思います。

LLMをどうビジネスに落とす？

LLMをどうビジネスに使うか？という話になりました。ChatGPTをビジネスに活用したいニーズが相当大きいため、うまくビジネスに落とし込むサービスがどんどん伸びている話を聞き、toBは特に業務効率化に絡んでくるのでこれからも市場は大きくなるだろうなぁと感じました。

ローカルでコード生成するぞ！

ChatGPTはそこまでtypescriptに強くないので、npmからコードを学習させることでローカルでtypescriptのコード生成をしてもらう手法を編み出している人がいました。codeGenが良いみたいですね。自分はPythonメインなのでChatGPTで良いかなと思いましたが、「主要なライブラリはきちんと最新化されたコードが多いので、それで学習させればきちんと最新の書き方を教えてくれる」という話を聞き、一度試してみる価値はありそうだと感じました。

そんなにコンテキスト長って必要？

最近、長いコンテキストに対応するモデルが出てきていますが、その中で果たして長いプロンプト全てに対応しているモデルはいくつあるのか、という話題になりました。ChatGPTも文頭と文末が大事であるTipsが流行っているので、まだまだ現状ではコンテキスト長が長いと喧伝されていても実際は中盤くらいの文章が無視されてしまう場合もあり得るので、そこは注意しつつ動向を見守る必要がありそうです。

ニュースをAIと一緒に楽しむサービス

まだリリースはされていませんが、ニュースを読んで、キャラクター同士でその感想を言いあうサービスを作っている人がいました。自分も絶賛取り組んでいる最中だったため、一人格につき毎回プロンプトを書くべきかなど、かなり細かい話まで議論ができたので楽しかったです。キャラクターがスケールしたときにプロンプトの修正があることを考えると、毎回頭が痛くなりますが、キャラクターに深みを出したい場合は仕方がないのできちんと書く必要があります。

「サルドラ」という名前覚えにくいのではないか説

完全に個人的な話になりますが、「サルドラ」という名前は覚えにくい説が出てきました。これは実は今回だけでなく複数人から指摘をいただいているので、多分覚えにくいのだと思います…
変える気は今のところありません。

AIと人間の決定的な違いは何だろう？

「AIと人間の決定的な違いは何か」が後半の大きい主題になりました。自分は「自発性」だと考えていることを話したところ、そこから発展して「どうやったらAIは欲というものを覚えることができるのだろうか」という話になりました。AIは種を保存する欲求や本能がないので、ある程度は人間が設定する必要がありそうであること、ランダム性や揺らぎを持たせることでより人間に近くなるのではないかという意見も出てきました。自分が作っているAITuberでは発話秒数や発話トリガーに一定のランダム性を持たせることで機械っぽさを減らしています。ここはもう少し真剣に考えると面白いことになりそうです。

まとめ

以上、今回のイベントのレポでした。LLMと職、LLMと人間の違いといった、少し技術から離れた話題をするのも面白いですね。また、イベントによって熱気の方向性が違うので勉強になりました。

次のオープンなイベントの出席は「LangChain Japan MeetUp」になるかと思います。もし見かけたら声をかけていただけると嬉しいです！


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