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OpenAI DevDayから考える Generative AI業界の潮流

Shunsuke Ono
December 17, 2023

OpenAI DevDayから考える Generative AI業界の潮流

■ 登壇イベント :LLMProd#3 Production目線で振り返る OpenAI DevDay
https://llm-in-production.connpass.com/event/303685/

■ Algomatic
HP:https://algomatic.jp/
採用情報:https://jobs.algomatic.jp/

Shunsuke Ono

December 17, 2023
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Transcript

  1. 6

  2. • コスト削減 • Function Callingの進化 • JSON mode • 知識更新

    • GPT-4 Fine Tuning可能に • Rate Limit引き上げ • etc 8 © 2023 Algomatic Inc. 連続的(に⾒える)変化 ⾮連続的(に⾒える)変化 • GPTs:⽤途特化のカスタマ イズ‧拡張 • GPT Store:GPTのマーケッ トプレイス • Assistants API:エージェン ティブな挙動⽤の共通機能 • etc 結局、何が変わったか?
  3. • コスト削減 • Function Callingの進化 • JSON mode • 知識更新

    • GPT-4 Fine Tuning可能に • Rate Limit引き上げ • etc 9 © 2023 Algomatic Inc. 連続的(に⾒える)変化 結局、何が変わったか? 「便利」 「わかる」
  4. 10 © 2023 Algomatic Inc. ⾮連続的(に⾒える)変化 • GPTs:⽤途特化のカスタマ イズ‧拡張 •

    GPT Store:GPTのマーケッ トプレイス • Assistants API:エージェン ティブな挙動⽤の共通機能 • etc 結局、何が変わったか? 「既にAPIを、使えばできた事」 「何が、したい?」 「今後、どうなる?」
  5. 12 ❶ 「正しい使い⽅」の理解 の促進 ❷ 「新しい使い⽅」の発明 の促進 ❸ 「普及するAI-UI/UX」の発明 の必要性

    ❹ 「ライトに作り、リーンに改善」という作法 ❺ 「拡張から始め、徐々に⾃動化」という思想 Agenda
  6. ❶ 「正しい使い⽅」の理解の促進 © 2023 Algomatic Inc. 13 「⽣成AI活⽤体験」を増やし、より多くの⼈に「正しい使い⽅」を伝授 • 「⼈類は⽣成AIの正しい使い⽅がわから

    ない」という、普及のボトルネック • ⽤途特化GPTの利⽤のハードルを下げる ◦ カスタムプロンプト ◦ ナレッジ付与 ◦ 外部API連携 • これまでの「ChatGPT」より“深い”活 ⽤が、簡単に ◦ 既に⽞⼈はできた(プロンプト / API × 実装) ◦ より多くの⼈が、簡単に、LLM‧⽣成AIを活⽤ できるような補助輪的位置づけ ⾞に鞭を打っても動かない
  7. ❷ 「新しい使い⽅」の発明の促進 © 2023 Algomatic Inc. 14 「作る‧試す」ハードルを徹底的に下げ、ユースケース探索を簡単に • 技術的不確実性(伸びしろ)の⼤きさ

    ◦ 未知のユースケースはたくさんあるはず • 「既にできたこと」を、誰にとっても 「徹底的に簡単に‧ラクにする」思想 ◦ GPTsやAssistants APIで、「技術的にできるこ と」はこれまでも既にできた ◦ ⾯倒な共通機能を、ラクに作れるように ◦ PoCのハードルが、下がった • PoCのハードルを下げることで、試⾏回 数を⼈類全体で最⼤化
  8. ❸ 「普及するAI-UI/UX」の発明の必要性 © 2023 Algomatic Inc. 15 ChatGPTの延⻑には無い、AI-UI/UXの発明‧既存の体験への溶け込み • APIの進化

    ◦ GPTs等、ユーザの⼊り⼝を抑えたそうな動き はあれど、APIも引き続き進化(Assistants API • ⽤途ごとに適切なUI/UXが発明されたい ◦ チャット(≒汎⽤)UI/UXで実現できることに 限界あり。優秀な⼈間とでも「チャットでの み」のやり取りでは、働きづらい ◦ Cursor、GitHub Copilot Chat • 「能動的にChatGPTを開く」ことなく、 既存の体験の中に、溶け込みたい ◦ 能動的な⾏動前提では、普及し⾟い
  9. ❹ 「ライトに作り、リーンに改善」というお作法 © 2023 Algomatic Inc. 16 まず、動くものをに作る。実験しながらリーンに改善、というお作法 • GPTs‧Assistants

    APIの「ライトに作 る」のやりやすさ • 「まずはミニマム要件で動くものを作 る。そして、要件との差分を埋めるよう 徐々に改善する」というお作法の布教 ◦ ML/DLの時のお作法と同様 ◦ 「やってみなきゃ、どこまでうまくいくかわか らない」ときに有効な⼿法 ◦ 要件の差分を埋めるために、適宜、プロンプト 改善‧ナレッジの付与‧外部API連携‧etc
  10. ❺ 「拡張から始め、徐々に⾃動化」という思想 © 2023 Algomatic Inc. 17 まずは⼈間の「能⼒拡張」、徐々に「⾃動化」という思想 • 現状は「能⼒拡張」的な⽤途がメインか

    ◦ チャットインターフェースでの⼀問⼀答的な 「⾃動化」的ではないユースケースが現状は主 に、想定されていそう ◦ いきなり「⾃動化」は難しいこと多い • その先の「⾃動化」を⽬指す、エージェ ント的な思想も意識されていそう ◦ ワークフローにおける「AI」の守備範囲を広げ ていけるような設計‧思想(ワークフロー全て 置き換えれば、⾃動化) ◦ Assistants API、GPTsの外部API連携 一連のタスク・ワークフロー ⼈間 AI ⼈間 ⼈間 ⼈間 AI ⼈間 AI ⼈間 拡 張 ⾃ 動 化
  11. • Software Engineer • Machine Learning Engineer • Product Manager

    • BizDev(新規事業) 23 © 2023 Algomatic Inc. 時代を代表する会社を作りましょう Twitter(X) @ono_shunsuke ご清聴ありがとうございました!