ChatGPTとLLMシステム開発について纏めた187ページ資料です。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました! 今後も随時更新していきます。 データサイエンティスト協会での発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU Build…
Build Japanで発表した内容です。 主にLLMの開発上の新しいトレンド説明。 関連する Azure AI のアップデートを挟みました。 (デモ動画は動きませんので悪しからず…) 1. Plugin GPT の本質を考える 「GPT によるツールとの接続」というコンセプトを世に示した Bing Chat ツール連携で爆発的に広がる GPT の可能性 AIがサービス利用を仲介する未来像 Azure OpenAI Service プラグイン Azure OpenAI Service on your data on your data が解決する独自データ導入における課題 2. Prompt Engineering GPT の言語生成過程を改めて確認する GPT の推論時の影響要素 Fine tuning と Prompt Engineering との�位置づけ ユーザサイドの Promp
発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU 2023/4/29 一部修正とAPIに関するページ追加 2023/5/11 ChatGPTの言葉の意味を補足する資料を追加。Azure OpenAI Serviceで使えるモデルの記載を一部修正・最新情報追記。 2023/5/15 一部Fine tuningとPromptに関する記載を修正 2023/5/26 Plugin補足資料を追加 2023/6/12 Fine tuningとPromptingの位置づけを一部修正 2023/6/16 非機能要件に対応するスライドを何枚か追加。リージョン情報などを更新 アジェンダ 1 GPTの全体像 GPTとは何なのか ~チャットAIを例にした動作イメージ~ GPTによって実現されたサービス MicrosoftのGPT活用 国内のGPT導入の関連ニュース GPTに期待される用
3/24にアップした資料が含まれますが、 ベーシックなとこから全部入りにした資料です。 ・今までのAIとGPT ・GPT関連ニュースリリース ・OpenAIとMicrosoftの関係 ・Azure OpenAI Serviceの位置づけ ・ChatGPTなど言語生成モデルの挙動イメージ ・プロンプト(入力)を基点に生まれたML学習の新しいパラダイム ・Prompt Processing ・Few-shot Learning ・Chain of Thought ・ReAct ・Prompt EngineeringとFine tuningの位置づけイメージ ・プロンプトインジェクションについて ・その他の開発観点
GPTはじめ大規模言語モデルの登場により、MLシステム開発にもパラダイムシフトが起こっています。流れが速すぎてやや混沌としてきたので、プロンプトエンジニアリングの考え方をはじめとした新しい概念について有用な引用と共に交通整理をしてみました。 今から始めたい人はまずこれを読むと、どんな点に配慮すべきかがざっくり分かるかと思います。
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