勉強会3_LLMを活用する技術について

社内勉強会資料です(2023/11/15)

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1. LLMを活用する技術について
2. はじめに • LLM(Large Language Model(大規模言語モデル))が話題ですが、 LLMを使 用したシステム・アプリケーション開発はどのように行うのか？ →LLMを活用する技術のうち、「LangChain」と「Open Interpreter」について、 簡単に解説や紹介をしていきます。 • 実際にコードも見て、 (時間の許す限り)動かしていきます。 ※最新の情報が反映できていない部分があるかもしれません。
3. LLMとは • Large Language Model(大規模言語モデル)の略 • 大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理モデル • ファインチューニング等により様々な自然言語処理タスクに適応可能 • 例:テキスト生成/分類、感情分析、情報抽出、文章要約、質問応答 →ChatGPTはLLMの応用例の1つ。LLMを対話特化にファインチューニング したもの。
4. LangChain • LLMと連携するアプリの開発を支援するライブラリ • 言語モデルアプリケーションの構築に使用可能な、多くのモジュー ルを提供している • モジュールを個別に使用したり、組み合わせたり繋げて(Chain)複雑 なアプリケーションの作成が可能
5. LangChainの主なモジュール • Language Model : 言語モデルによる推論の実行 └LLM : テキスト生成モデル └ChatModel : チャットモデル • Prompt Template : ユーザー入力からのプロンプトの生成 • Chain : 複数のLLMやプロンプトの入出力を繋げる • Agent : ユーザーの要求に応じてどの機能をどういう順番で実行するかを決定 • Memory : 過去のやりとりに関する情報を保持 • Retrieval : 検索拡張生成 (RAG) • Callback : ロギング、モニタリング、ストリーミングなどで利用
6. Open Interpreter • LLMを活用して開発されたオープンソースのツール • 自然言語による対話を通じてローカル環境でコードを実行し、結果を返す • ローカル環境で動作するため、OSを直接操作させることが可能であり、ファイル容 量やネット接続の制約がない • 対応言語:Python/R/JavaScript/shell/AppScript/HTML • 例えば以下のような様々な事が可能 └「YouTubeから動画をDLしてアニメーションを作成して」「動画に字幕をつけて」 └「ローカルにあるファイルを開いて中身を書き換えて」など →AIアシスタントの開発等に有用
7. Open Interpreterの仕組み 1. ユーザー入力受付＆LLM初期化 2. ユーザー入力に関連したcode snipetsを取得(自然言語で問い合わせると Pythonコードのチュートリアルを返すAPIにリクエストして取得) 3. LLMへの指示とcode snipets、ユーザー入力、ユーザーのOS等の情報をまとめ てpromptを作成し、LLMに投げる 4. エラー発生等うまくいかない場合は目標達成するまで再実行 ↑上記流れを繰り返す • 仕組みの詳細については以下参考 └Open Interpreterのログ解析して、何が行われているのか確認してみた └Open Interpreterの実装を読み解く
8. 実際にコードを見ていきます • GoogleColab • https://colab.research.google.com/drive/1MpqkWFNs0UFH47AJgpGaVc 7umirZCDRd?usp=sharing
9. おわりに • こうした技術を活用して、LLMを使用したシステム・アプリケーション開発を することで、アイデアや工夫次第で様々な可能性が広がると思います。 • 技術の発展スピードが凄く、追うのは中々大変ですが今後も注目であり、こ の先どう進歩していくか色々な意味で楽しみですね(先日もOpenAI DevDay で発表がありましたね)。 • 今回紹介した他にもLLM関連の技術は様々なものがあるので、興味のあ る方は調べてみてください。