そこで､ フロンティア・モデルの世界への探検を､ おそらくほとんどの方がよくご存じであろう､
OpenAIの有名なGPTで遊ぶことから始めようと思う｡
私はプロライセンスを持っているので､ すべてのモデルにアクセスできる｡
ビジネス上の問題がLLMの解決策に適しているかどうか､
どうやって判断すればいいのでしょうか？
このコースで聞かれるような質問なので､ 私たちにとっても有益だ｡
もちろん､ 返ってくるのは､ 序論､ 要約､ 問題の本質､ スケーラビリティの必要性など､
非常に注意深く構成され､ 理路整然とした回答だ｡
ここには､ ニュアンス､ 非構造化データ､ 文脈理解､ コスト､ メンテナンスなど､ たくさんの素晴らしい､
理路整然とした指摘があり､ それをうまく要約したものがあるに違いない｡
だから､ これは本当に､ 本当に得意なことなんだ｡
私が質問を投げかけると､ たいていは正解するが､ ときどき驚くほど間違える｡
今回はどうなるか見てみよう｡
この文章にはAという文字が何回出てくるか？
どうなるか見てみよう｡
ええと､ それは間違っている｡
あなたの文章にはAという文字が5回出てきます｡
それが正しいこともあれば､ 間違っていることもある｡
難しいんだけどね｡
でも､ それが間違っていることにショックを受けるかもしれない｡
だからといって､ 私たち人間の方がまだ有利な面もある｡
しかし実際は､ この情報がLMに送られる方法に関係しているのだ｡
それは､ このトークナイゼーション戦略に関係している｡
それについては後で詳しく話す｡
しかし､ それが間違っているのは興味深い｡
ええと､ もう1つ聞きますが､ これは難しい質問です｡
この例えに最もふさわしい言葉を選んでください｡
フェザーは鳥にとってのスケールである｡
そして､ そこにはいくつかの異なるオプションがある｡
というのも､ 魚には鱗があるが､ 爬虫類の鱗ほど区別できる特徴ではないからだ｡
この質問は､ ヴェラムというウェブサイトから得たものだ｡ ヴェラムは､ この種の分析を多く行っている会社で､
後ほど紹介する｡
分かった｡
別のモデルに切り替えよう｡
ゼロワンのプレビューに切り替えよう｡
これはもともとstrawberryというコードネームで呼ばれていたモデルで､ OpenAIの最強モデルであり､
プロ契約者のみが利用できるが､ 最終的には誰でも利用できるようになり､ 今後の展開を予感させる｡
一種の推理の連鎖のようなアプローチで問題を考えていく｡
同じ質問をしてみよう｡ この文章にAという文字は何回出てくるだろうか？
もっとうまくやれるかどうか見てみよう｡
考えているんだ｡
確かに時間がかかるのはわかるだろう｡
文字の頻度を数える｡
それは期待できそうだ｡
よく見てみよう｡
知っておいて損はない｡
そして､ 正しい答えを導き出す｡
その通りだ｡
文中にAという文字が4回出てくる｡
引用符の中に1回､ "appear "の中に2回｡
だから正しい｡
とても良い｡
ええと､ それからイチゴにも聞いてみよう｡
ああ､ このパズルをプレビューして､ このパズルにどうアプローチできるか見てみよう｡
適切な例えを選択することは､ 有望な育成でもある｡
そして正解は爬虫類｡
これで､ GPTの4つのゼロとゼロ・ワンのプレビューから､ 異なるモデル､ 異なる強さのいくつかを感じてもらえるだろう｡