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WEBVTT
00:00.020 --> 00:06.230
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、
00:06.230 --> 00:10.550
OpenAIの有名なGPTで遊ぶことから始めようと思う。
00:10.580 --> 00:16.520
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。
00:16.550 --> 00:21.320
ビジネス上の問題がLLMの解決策に適しているかどうか、
00:21.320 --> 00:30.110
どうやって判断すればいいのでしょうか?
00:30.110 --> 00:34.910
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。
00:35.030 --> 00:40.760
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、
00:40.760 --> 00:44.300
非常に注意深く構成され、 理路整然とした回答だ。
00:44.300 --> 00:50.480
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、
00:50.480 --> 00:56.810
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。
00:56.810 --> 01:00.110
だから、 これは本当に、 本当に得意なことなんだ。
01:00.140 --> 01:05.300
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。
01:05.330 --> 01:06.920
今回はどうなるか見てみよう。
01:06.950 --> 01:15.500
この文章にはAという文字が何回出てくるか?
01:16.640 --> 01:18.560
どうなるか見てみよう。
01:18.770 --> 01:20.900
ええと、 それは間違っている。
01:20.900 --> 01:24.170
あなたの文章にはAという文字が5回出てきます。
01:24.410 --> 01:27.380
それが正しいこともあれば、 間違っていることもある。
01:27.380 --> 01:29.750
難しいんだけどね。
01:29.750 --> 01:33.920
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。
01:33.920 --> 01:37.610
だからといって、 私たち人間の方がまだ有利な面もある。
01:37.940 --> 01:42.710
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。
01:42.710 --> 01:45.260
それは、 このトークナイゼーション戦略に関係している。
01:45.260 --> 01:47.180
それについては後で詳しく話す。
01:47.300 --> 01:50.090
しかし、 それが間違っているのは興味深い。
01:50.360 --> 01:55.160
ええと、 もう1つ聞きますが、 これは難しい質問です。
01:55.160 --> 01:59.540
この例えに最もふさわしい言葉を選んでください。
01:59.570 --> 02:03.440
フェザーは鳥にとってのスケールである。
02:03.470 --> 02:05.390
そして、 そこにはいくつかの異なるオプションがある。
02:05.390 --> 02:15.260
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。
02:15.260 --> 02:20.060
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、
02:20.090 --> 02:23.030
後ほど紹介する。
02:23.270 --> 02:23.840
分かった。
02:23.840 --> 02:25.400
別のモデルに切り替えよう。
02:25.400 --> 02:28.190
ゼロワンのプレビューに切り替えよう。
02:28.220 --> 02:34.490
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、
02:34.490 --> 02:40.610
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。
02:40.640 --> 02:45.350
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。
02:45.350 --> 02:55.700
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?
02:56.150 --> 02:58.310
もっとうまくやれるかどうか見てみよう。
02:59.690 --> 03:00.980
考えているんだ。
03:02.480 --> 03:04.970
確かに時間がかかるのはわかるだろう。
03:05.000 --> 03:06.710
文字の頻度を数える。
03:06.710 --> 03:07.850
それは期待できそうだ。
03:07.880 --> 03:09.320
よく見てみよう。
03:09.350 --> 03:10.130
知っておいて損はない。
03:10.130 --> 03:12.560
そして、 正しい答えを導き出す。
03:12.560 --> 03:13.190
その通りだ。
03:13.190 --> 03:16.040
文中にAという文字が4回出てくる。
03:16.040 --> 03:21.320
引用符の中に1回、 "appear "の中に2回。
03:21.320 --> 03:23.090
だから正しい。
03:23.090 --> 03:24.230
とても良い。
03:24.230 --> 03:27.080
ええと、 それからイチゴにも聞いてみよう。
03:27.110 --> 03:33.650
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。
03:33.710 --> 03:41.300
適切な例えを選択することは、 有望な育成でもある。
03:41.300 --> 03:44.510
そして正解は爬虫類。
03:44.510 --> 03:53.960
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。