Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
LLMをやめよう / stop using LLM
Search
Naoki Kishida
July 05, 2023
Programming
11
13k
LLMをやめよう / stop using LLM
2023年7月5日に開催されたLLM Meetup Tokyo #3でのLT資料です
https://lu.ma/llm-meetup-tokyo-3
Naoki Kishida
July 05, 2023
Tweet
Share
More Decks by Naoki Kishida
See All by Naoki Kishida
LLMベースAIの基本 / basics of LLM based AI
kishida
11
3k
Java 24まとめ / Java 24 summary
kishida
3
600
AI時代のプログラミング教育 / programming education in ai era
kishida
25
24k
Java Webフレームワークの現状 / java web framework at burikaigi
kishida
10
2.5k
AI時代に求められるプログラマの能力 / ability of programmer in AI era
kishida
19
12k
Java 23の概要とJava Web Frameworkの現状 / Java 23 and Java web framework
kishida
2
520
Java Webフレームワークの現状 / java web framework
kishida
10
11k
Is Object Oriented nesessary? COSCUP 2024
kishida
0
190
プログラムに組み込みたい人向けLLMの概要 / LLM for programmers
kishida
3
740
Other Decks in Programming
See All in Programming
バリデーションライブラリ徹底比較
nayuta999999
1
580
漸進。
ssssota
0
1.6k
型付け力を強化するための Hoogle のすゝめ / Boosting Your Type Mastery with Hoogle
guvalif
1
250
Gleamという選択肢(仮)
comamoca
3
220
コード書くの好きな人向けAIコーディング活用tips #orestudy
77web
3
240
💎 My RubyKaigi Effect in 2025: Top Ruby Companies 🌐
yasulab
PRO
1
130
Agent Rules as Domain Parser
yodakeisuke
1
450
Javaに鉄道指向プログラミング (Railway Oriented Pro gramming) のエッセンスを取り入れる/Bringing the Essence of Railway-Oriented Programming to Java
cocet33000
1
480
The Evolution of Enterprise Java with Jakarta EE 11 and Beyond
ivargrimstad
0
360
AIにコードを生成するコードを作らせて、再現性を担保しよう! / Let AI generate code to ensure reproducibility
yamachu
7
6.2k
【TSkaigi 2025】これは型破り?型安全? 真実はいつもひとつ!(じゃないかもしれない)TypeScript クイズ〜〜〜〜!!!!!
kimitashoichi
1
310
PT AI без купюр
v0lka
0
210
Featured
See All Featured
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
31
8.6k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
10
860
Bash Introduction
62gerente
614
210k
Writing Fast Ruby
sferik
628
61k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.7k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
76
5.8k
Docker and Python
trallard
44
3.4k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
667
120k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.7k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
68
11k
Transcript
2023/07/05 1 LLMをやめよう 2023/7/5 LLM Meetup Tokyo #3 LINE Fukuoka
きしだ なおき 酒のネタになりそうなブログまとめ
2023/07/05 2 自己紹介 • きしだ なおき (@kis) • LINE Fukuoka
• 「プロになるJava」デテマス
2023/07/05 3 ChatGPTには感情があるかも? • そんな仕組みになってない? • 人間の役に立つよう強く躾られている • 難しいタスクが達成できると言葉が多くなる •
人間が非協力的でタスクが達成できないと 言葉が少なくなる • 塩対応 • 知らないことを聞かれると、知ってることで 言葉を埋める • これらが「感情」をもつように見える • 「感情」の定義次第といえるところまではきている
2023/07/05 4 大規模言語モデルは庶民的になる • コンピュータリソースや学習データなどから大規模かが難しい • GPT4で要求がだいたい満たせるので、そこまで需要がない? • 庶民的になる •
手元で動かしやすくなる • カスタマイズして手元の要求を満たす • もし大規模化しても、推論能力が あがるのではなく、人情がわかるようになる • 「解決方法じゃなく共感が欲しいんや」に 対応可能に
シンギュラリティは来ない • シンギュラリティ • =人工知能が自己発展することで技術発展が指数関数的に加速する • ロジカルに実現していることが前提 • 「AI」の学習に半年くらいかかるので加速しない •
データセンター拡張など ハードウェアの構築が必要 • なんだかんだ80億人いる人類にかなわない • 電話やインターネットのほうが 加速したのでは
LLMの「脳波」を観察してみる • GPT2モデルの全結合層の出力を保存 • CelebrasGPTを使用 • 英語の対応と日本語の対応で反応が強い部分が違う
LLMを壊してみよう • 「脳波」がとれたらそこを壊したくなるよね • 日本語対応で反応した部分をゼロリセットすると日本語がしゃべ れなくなる • 英語はしゃべれる • 英語対応で反応した部分をリセットしても
英語しゃべれる • 英語は学習量が多いので壊れにくい?
Function Callingでツールの操作 • Function Callingが出たのでツールの操作に使ってみる • 結構いい感じに操作できた
GPTで英語の勉強を手伝ってもらう • 日本語を渡して、レベルに応じた英文と難しい単語、理解度 チェック問題をつくってもらう • Function Callingが返すJSONがパースできない問題 • GPTに投げ直すのはコストが高い •
自力でパースして解決
LLMを使わずに自然言語でツールを操作 • ちょっとしたツール操作でGPT使うのはおおげさ • 格フレーム文法で雑に解決 • LLM使わずにすむならロジカルにやろう • チャットでも応答生成はロジカルに やったほうがよさげ
まとめ • LLMじゃなくても自然言語処理は楽しい