ChatGPTとボンズカジノ スポーツベット活用方法について【前編】
昨今話題の生成AIですが、代表的なChatGPTについて当社でも調査を進めています。
社内でのChatGPT活用
ChatGPTの社内活用の方法として、皆様はどのようなことを思い浮かべますか？最近ニュースでよく聞く例として、ある会社の業務内容や社内規定等を社員がチャットで聞ける仕組みをつくる取り組みがあります。
ボンズカジノ スポーツベットは
まずはChatGPT関連について簡単に説明いたします。
ChatGPTにはそのサービスの裏側に機械学習モデルが入っているのですが、それは膨大なボンズカジノ スポーツベットを学習した大規模言語モデル(Large Language Models、通称LLM)となります。
2023年11月現在のChatGPTに搭載されているモデルは2021年9月時点までのボンズカジノ スポーツベットを学習しているといわれており、ネット上の公開情報含む様々なボンズカジノ スポーツベットを参照していると考えられます。ですが当然個々の会社が使っている情報等は学習しておりませんので、例えば「金融エンジニアリング・グループの有給申請方法は何ですか？」等を聞いたとしても正しい答えは返ってきません。つまり既存のモデルをカスタマイズしなければ、ある会社の情報を聞けるような仕組みは作れないのです。
モデルのカスタマイズ方法
モデルをカスタマイズする方法は大きく分けて2つあります。
1つ目はモデルの調整(Fine-tuning)により専用のモデルに調整する方法、2つ目は既存モデルのまま参照する仕組みをつくる方法です。
1つ目のモデルの調整については、新しいボンズカジノ スポーツベットを用意しそれを追加学習する方法となります。これは珍しい言語での質問や専門分野の質問など、モデルが未知のボンズカジノ スポーツベットを取扱うケースでは有効とされています。一方で既存のモデルが高い精度を誇ることや、追加ボンズカジノ スポーツベットの作り方によっては期待した答えが返ってこない場合もあるなどのデメリットもあり必ずしもこの方法を選択する必要はありません。
2つ目の既存モデルのまま参照する仕組みについては、モデルが知らない情報を参照する場合、参照先を文脈(コンテキスト)として命令文(プロンプト)に含め、モデルに質問する方法が一般的となります。こうした、期待する回答が得られるよう、プロンプトに工夫を加えることをプロンプトエンジニアリング(Prompt Engineering、PE)といいます。そしてこのようにモデルの外部情報を参照させる手段として、LangChainが有用となります。
次回
今回はChatGPTの概要についてお伝えしました。次回はモデルの活用方法として有用なLangChainについて解説します。
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