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ChatGPT関連情報の追い方、個人・業務での使い方、サービスへの組み込み方、 ABEJAでの...
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shogomuranushi
April 19, 2023
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ChatGPT関連情報の追い方、個人・業務での使い方、サービスへの組み込み方、 ABEJAでの取り組み4例、ここ2週間のトピックなど行けるところまで
shogomuranushi
April 19, 2023
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Transcript
ChatGPT Meetup Osaka #1 2023/04/19 Shogo Muranushi @ABEJA 初回なので、 ChatGPT関連情報の追い方、個人・業務での使い方、サービスへの組み込み方、
ABEJAでの取り組み4例、ここ2週間のトピックなど行けるところまで
村主 壮悟(むらぬし しょうご) ABEJA, Inc. - CTO室:室長 - リテール領域システム開発G:マネージャ -
プラットフォームG:意思決定者的に口出す人 - コーポレートIT(セキュリティ):意思決定者的に口出す人 自己紹介 2
会社紹介 3
会社紹介 4 2018年11月のGoogleによるBERTの発表をキッカケに本モデル開発にいたり、2022年に大規模GPTモデルとして完成 4年越し
会社紹介 5 のちに会社で進めていることの紹介のために、まずは事業紹介 デジタルプラットフォーム事業 トランスフォーメーション領域 企業のDXニーズに対応した プロフェッショナルサービスを提供 オペレーション領域 ABEJA Platformを利用して
業務推進 2つの領域の 連携で 顧客のDXを 推進 運用 DX推進の 仕組みづくり
会社紹介 6 ABEJA Insight for Retail
ChatGPTとは。情報の追い方 7
ref: https://note.com/akihisa_shiozaki/n/n4c126c27fd3d ChatGPTとは 8 興味ある人はだいたい知ってるだろうし、細かい説明しても大量過ぎるので 「良記事まとめ」と「追ってる情報元」を中心に
ref: https://note.com/akihisa_shiozaki/n/n4c126c27fd3d ChatGPTとは ~全体概要~ 9 松尾研究室:AIの進化と日本の戦略
ref: https://speakerdeck.com/imai_eruel/chatgpt-imai ChatGPTとは ~技術詳細~ 10 今井翔太(えるエル)さん:ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
ref: https://speakerdeck.com/dahatake/bizinesujia-zhi-wokao-eru ChatGPTとは ~技術詳細~ 11 畠山 大有さん:ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える
-
https://comemo.nikkei.com/n/nf3132b57539c ChatGPTとは ~経営者視点~ 12 LayerX 福島さん:LLMがなぜ大事なのか?経営者の視点で考える波の待ち受け方
https://note.com/npaka/n/n00e5c66b6c18 ChatGPTとは ~良情報源①~ 13 note:npakaさん
https://twitter.com/shota7180 ChatGPTとは ~良情報源②~ 14 Twitter:木内翔大さん
https://twitter.com/shota7180 ChatGPTとは ~良情報源③~ 15 Twitter:LangChain公式、LlamaIndex公式
個人的な使い方(業務での活用例) 16
個人的な使い方(業務での活用例) 17 会社の目標管理のとある項目を検証させてみた
個人的な使い方(業務での活用例) 18 CTO・CIO・CISO・VPoEでそれぞれの役割を議論させてみた
個人的な使い方(業務での活用例) 19 100行のSQL文を読むのが面倒だったので解説させてみた。シンプルな構文にできるか試してみた
個人的な使い方(業務での活用例) 20 自社サービスの提供価値を聞いてみた。GPTの活用アイデアを聞いてみた
個人的な使い方(業務での活用例) 21 データ活用レベルを5段階で表現させてみた。店舗運営で何のKPIに寄与するのか、重要な指標は何か
個人的な使い方(業務での活用例) 22 テストデータを生成させてみた。個人情報も適当に生成してくれる(が有名人の名前も..)
個人的な使い方(まとめ) 23 十分使える。 そのままでも良いものもあれば、多少足りないものもあるけど60%-70%くらいのものでも後30%手を加えるだけにな るし、言語化や構造化もしてくれて十分楽です。 専門的なところは自分の方が優れていて、現時点ではどうしても弱い部分があるかもしれませんが、自身の専門外の部 分を補完してくれるので、より活躍の幅が広がるのかなと思います。 たとえば - エンジニアリングに特化してたけどマネージャをやることになった。何からケアすれば良いかわからない。1on1っ
て何をすれば...? - 事業運営もしないといけない。何からすれば..?会計知識も..? みたいな時にとりあえず聞いてみて、回答がキッチリ出る場合はそれで良いし、回答が出なくても言語化と構造化され たところから深掘りしていくのもアリと思いました。
自社・サービスへの組み込み方 24
1. パターン a. Training i. Fine-tune b. Prompt Design i.
Embedding / Index 1. LlamaIndex / LangChain、ChatGPT Retrieval Plugin ii. Prompt Engineering 自社・サービスへの組み込み方① 25
1. パターン a. Training i. Fine-tune <- めちゃお金と時間かかる b. Prompt
Design i. Embedding / Index <- 以下のツールを使えば簡単 1. LlamaIndex / LangChain、ChatGPT Retrieval Plugin ii. Prompt Engineering <- テンプレ作るだけなので簡単 自社・サービスへの組み込み方① 26
1. パターン a. Training i. Fine-tune <- めちゃお金と時間かかる <- 早く安くだが..(FlexGen、RWKV、
DeepSpeed chat、etc…) b. Prompt Design i. Embedding / Index <- 以下のツールを使えば簡単 <- 技術者の入りとしてオススメ 1. LlamaIndex / LangChain、ChatGPT Retrieval Plugin ii. Prompt Engineering <- テンプレ作るだけなので簡単 自社・サービスへの組み込み方① 27
自社・サービスへの組み込み方② 28 1. LlamaIndex a. LlamaIndex (旧GPT Index)は、LLMと外部データを接続するための中央インターフェースを提供
1. LangChain a. 言語モデルを利用したアプリケーションを開発するためのフレームワーク b. APIを介して言語モデルを呼び出すだけでなく i. 言語モデルを他のデータソースに接続する(tools) ii. 言語モデルがその環境と相互作用すること(agent)を可能にする
自社・サービスへの組み込み方③ 29 ref: https://speakerdeck.com/dahatake/bizinesujia-zhi-wokao-eru
自社・サービスへの組み込み方④ 30
ABEJAでの取り組み 31
ABEJAでの取り組み① ~ 全社でのChatGPT Plus / APIの補助 ~ 32 御多分にもれず、全社でのChatGPT Plus
/ APIの補助をしています。 GitHub Copilot X や Microsoft 365 Copilot とかも生産性爆上げしそうなので注目中。
ABEJAでの取り組み② ~ ABEJA Insight for Retail での取り組み① β開発中 ~ 33
AI体験をしてもらうために一旦は生のAPIをそのまま叩き、使い方を見てどのようなプロンプトが合うのか、どういう データを繋げると効果が高いのかをチャットサービスとして検証するためにサービス組み込み中。 会話履歴をFirestore、スレッド管理をCloudSQLへ。LangChainを使えば変わるんだろうなと思いつつ、ひとまず生 APIを使い下周りの実装や工夫ポイントをチームでノウハウためつつ、LangChainの実装が安定するのを正座で待機 (足が痺れて先に実装するかもだけど) 開発中
ABEJAでの取り組み② ~ ABEJA Insight for Retail での取り組み② β開発予定 ~ 34
店舗での売上におけるPDCAを支援する機能で、PDCA機能というものがある。 店舗での施策案をサジェストしたり、振り返りの壁打ち相手としてもChatGPTは有効。 チャット以外の用途でのサービスへの組み込み、有効性の検証。 目標設定 施策登録 振り返り MLによる売上や来客者数等の予測 GPTによる施策のサジェスト New 振り返りの壁打ち New
ABEJAでの取り組み③ ~ ABEJA Platform での取り組み① β開発予定 ~ 35 精度検証をサクッと行えるように、以下のような Indexing
と Serving を行うレイヤーに加えて、入力するデータソー スの指定や簡易な検索画面を実装予定。そのまま本番環境のAPIとして利用可能。 ただし、LangChainやLlamaIndex等の動向を注視しながら(2週間単位くらいで実装やコンセプトが変わるので)、何 をどう抽象化するのが効果的か検証・検討中。ベクターデータベースを国産フルマネージドサービスとして作るのも面 白そう。社内で欲しい。あとAutoGPTとかも面白いですよね。
ABEJAでの取り組み④ ~ ABEJA LLM Series の取り組み① ~ 36 > 個人情報や企業の機密情報を取り扱う際にデータ
のハンドリングが可能な環境を構築しており、プラ イバシー保護および情報漏洩のリスクマネジメント に対応したサービス提供を行なっています。 => オプトアウトしても、サービスの脆弱性を突か れたりすると漏洩するよね。 特徴① 特徴②
その他雑談 37
近未来的な話 38 現時点でこれらを人手で組み合わせることで、簡単に動画 制作ができてしまう。 組み合わせ不要で自然言語でコンテンツ制作ができる世界 も目の前
近未来的な話 39 これGitHub Copilotに実装されたら神機能になる(し、実 装されるでしょう) リポジトリを読み込むだけで仕様書(図解付き)も作って くれるだろうし、コードにコメントも解説もしてくれる。 引き継ぎが捗るのでは? テストコードもテストデータも生成してくれるし、コアロ ジックに集中できる。
与太話 40 人格を定義できる。TwitterやSlackとかの個人的発言を全 部プロンプトに入れ込めたら「自分」という人格を定義で きるのでは...? Slack上に存在させて、相談があったら自分らしい返信・意 思決定をしてもらう。80%程度の精度でも良いので自分ら しい返信をしてもらうと仕事しなくても寝てられる..? これはある意味、上司からよく言われる「自分の右腕を育 てろ」に対する回答..?
Two weeks topic 41
* 本文章は人間によって作成されました 42
ご静聴ありがとうございました 43