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
ChatGPTの現状理解と今月のLLM情報
Search
skume
June 14, 2023
Programming
0
930
ChatGPTの現状理解と今月のLLM情報
1. ChatGPTの現状理解
・前回の振り返り
・ChatGTP界隈の1ヶ月間のアップデート
2. LLM界隈の話題提供 (雑多)
skume
June 14, 2023
Tweet
Share
More Decks by skume
See All by skume
250719_もくもく会_3Dモデル生成技術の現状と将来展望
skume
0
17
250622 京橋データ分析もくもく会: Cursor x 文書作成
skume
0
47
AI-driven Development Slide created by Claude Code
skume
0
110
20240920 AI/LLMで Rパッケージを開発する
skume
0
35
240807 Bio"Pack"athon 2024 #8 Replicate API とその使い方
skume
0
110
Bio"Pack"athon 2024 #6 2024年6月版 LLM情報アップデート
skume
0
130
Bio"Pack"athon 2024 #5 2024年5月版 LLM情報アップデート
skume
0
72
Bio"Pack"athon 2024 #4 2024年4月版 LLM情報アップデート
skume
0
180
Bio"Pack"athon 2024 #1 2023年のLLM情報の振り返り
skume
0
200
Other Decks in Programming
See All in Programming
私の後悔をAWS DMSで解決した話
hiramax
4
180
Processing Gem ベースの、2D レトロゲームエンジンの開発
tokujiros
2
120
兎に角、コードレビュー
mitohato14
0
160
go test -json そして testing.T.Attr / Kyoto.go #63
utgwkk
1
190
tool ディレクティブを導入してみた感想
sgash708
1
160
STUNMESH-go: Wireguard NAT穿隧工具的源起與介紹
tjjh89017
0
390
複雑なドメインに挑む.pdf
yukisakai1225
4
800
デザインシステムが必須の時代に
yosuke_furukawa
PRO
2
130
Kiroで始めるAI-DLC
kaonash
2
490
MLH State of the League: 2026 Season
theycallmeswift
0
200
LLMOpsのパフォーマンスを支える技術と現場で実践した改善
po3rin
8
1k
物語を動かす行動"量" #エンジニアニメ
konifar
14
5.7k
Featured
See All Featured
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
23
1.4k
Building Adaptive Systems
keathley
43
2.7k
Making Projects Easy
brettharned
117
6.4k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
179
9.9k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
11
1.1k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
411
22k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1370
200k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
26
1.9k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
95
14k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
18
1.1k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.9k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
30
6.1k
Transcript
4BUPTIJ,VNF !TLVNF $IBU(15ͷݱঢ়ཧղͱ ࠓ݄ͷ--.ใ #JP1BDLBUIPO +6/
ࠓͷఏڙ $IBU(15ͷݱঢ়ཧղ લճͷৼΓฦΓ $IBU(51ք۾ͷϲ݄ؒͷΞοϓσʔτ --.ք۾ͷఏڙ ࡶଟ
DIBU(15PS--. ͬͯ·͔͢ʁʁ
લճͷৼΓฦΓ $IBU(15ͱʁ ✦$IBU(FOFSBUJWF1SFUSBJOFE5SBOTGPSNFS (15 ͷུ ✦0QFO"*͕݄ࣾʹެ։ͨ͠"*νϟοτϘοτɻ ✦ʮDIBU(15ʯ(15ͷνϟοτػೳΛࢦ͢ɻ ✦୯ʹʮ(15ʯͱݴ͏ͱɺϞσϧࣗମ͋Δ͍ଞͷػೳࢦ͢ɻ ✦ݱࡏͷ࠷৽൛(15 ݄
ɺ$IBU(15.BZ7FSTJPO ✦େنݴޠϞσϧʢ--. -BSHF-BOHVBHF.PEFMʣͷͭ ✦େྔͷςΩετΛֶशͨ͠"*Ϟσϧɻ ✦ςΩετੜաఔͰɺ࣍ʹདྷΔ୯ޠΛߴ֬Ͱ༧ଌͰ͖Δɻ ✦݁Ռͱͯ͠ɺਓ͕ؒࣗવʹײ͡ΔจষΛੜͰ͖Δ"*Ϟσϧɻ ✦(15ɾ--.ͰԿ͕มΘͬͨ͜ͱɻɻɻ ✦ίϯϐϡʔλݴޠΛհͣ͞ʹɺࣗવݴޠΛϓϩϯϓτ ࢦࣔจ ͱͯ͠ɺ"*ɾܭࢉػʹ໋ྩͰ͖ΔΑ͏ʹͳͬͨɻ
$IBU(15ͷ࣮ߦڥ 6*ฤ IUUQTDIBUPQFOBJDPN NPEFMHQU ຊΛ͢લʹɺॳΊͯͷํ͚ʹ$IBU(15ͷ࣮ԋಈըΛʜ
$IBU(15ͷ࣮ߦڥ 6*ฤ ຊΛ͢લʹɺॳΊͯͷํ͚ʹ$IBU(15ͷ࣮ԋಈըΛʜ
$IBU(51ք۾ͷ ϲ݄ؒͷΞοϓσʔτ ɾJ04൛$IBU(15ΞϓϦ͕ϦϦʔε ɾЌ൛GFBUVSFTػೳ͕࣮ ɾΣϒݕࡧػೳͷ࣮ ɾ1MVHJOT͕͑Δ
J04൛$IBU(15ΞϓϦ͕ϦϦʔε IUUQTPQFOBJDPNCMPH JOUSPEVDJOHUIFDIBUHQUBQQGPSJPT ِΞϓϦ͕ଟϦϦʔε͞Ε ͍ͯΔͨΊɺඞͣެ͔ࣜΒ "QQTUPSFʹඈ΅͏ɻ
IUUQTPQFOBJDPNXBJUMJTUHQUBQJ IUUQTPQFOBJDPNXBJUMJTUQMVHJOT (15"1*$IBU(15QMVHJOT ͷར༻ॱ൪ͪ
Ќ൛ͰɺQMVHJOػೳ͕͑ΔΑ͏ʹ ϩάΠϯ 4FUUJOHT #FUBGFBUVSFT (15࣌ʹ બՄೳʹ
˞ར༻ʹ0QFO"*αϒεΫඞཁ
#SPXTJOHͰ࠷৽ͷΣϒใΛऔಘ ※ ͯ͢ͷΣϒใʹΞΫηεͰ͖ͣɺ෦ج४ͰɺΞΫηεՄೳͳΣϒαΠτʹ੍ݶ͕͋Δ ※ WebϒϥδϯάϓϥάΠϯͷʮWebPilotʯ͕༏ल͔ɻ ※ Codex: GPT-3ͷೖྗ͘͠ग़ྗ͕ϓϩάϥϛϯάίʔυͰ͋Δ෦ΛऔΓग़ͨ͠code extension model
(PPHMF#BSEͰΣϒใ͑Δ IUUQTCBSEHPPHMFDPN
Σϒݕࡧػೳͷൺֱʹ͍ͭͯ ॲཧ ςΩετͷ ੜਫ਼ DIBU(15(15 ❌ʙ˛ ˕ ʢจੜʣ (PPHMF#BSE ˓
˓ #JOH"*$IBU ˓ ˓
1MVHJOTUPSFͰ ͍ۙ1MVHJOT͕ެ։ ݱࡏ
1PQVMBS1MVHJOT
1SPNQU1FSGFDU ϓϩϯϓτʹ QFSGFDU ͱه ࣮ߦલʹɺ ϓϩϯϓτͷमਖ਼͕ೖΔ
8PMGSBN WolfranͰ༷ʑͳλεΫΛ࣮ߦՄೳ 1. ֶతͳܭࢉ: తͳܭࢉɺඍɺੵ ɺߦྻͷૢ࡞ɺ౷ܭతͳܭࢉͳͲ 2. ཧɺԽֶɺੜֶͳͲͷՊֶతͳ͍ ߹Θͤ: ཧఆͷɺԽֶతͳԠɺ
ੜֶతͳσʔλͳͲɺՊֶతͳใΛ ఏڙ 3. ཧతͳใ 4. ͱ࣌ؒͷܭࢉ 5. ϓϩοτͱάϥϑͷ࡞ 6. WolframݴޠͷίʔυͷධՁ 7. ࣗવݴޠͷΫΤϦͷղऍ:
લճͷৼΓฦΓ $IBU(15͕ۤखͳ͜ͱ
$IBU(15͕ۤखͳ͜ͱ - Ϟσϧͷֶशσʔλ͕2021·Ͱ - هࣄʹͳ͍ͬͯͳ͍ใʢձһαΠτɺҬωλ etcʣʹऑ͍
ࠓޙɺ$IBU(15QMVHJOTͰͷରԠʹظ ࣌ʹฉ͖ฦ͢͜ͱେ $IBU(15͕ۤखͳ͜ͱ - Ϟσϧͷֶशσʔλ͕2021·Ͱ - هࣄʹͳ͍ͬͯͳ͍ใʢձһαΠτɺҬωλ etcʣʹऑ͍
ຊॳͷDIBU(15QMVHJO৯ϩά IUUQTUFDICMPHUBCFMPHDPNFOUSZ fi STUDIBMMFOHFUBCFMPHDIBUHQUQMVHJOEFWMFPQNFOU
ຊॳͷDIBU(15QMVHJO৯ϩά IUUQTUFDICMPHUBCFMPHDPNFOUSZ fi STUDIBMMFOHFUBCFMPHDIBUHQUQMVHJOEFWMFPQNFOU ࣗવݴޠ ϓϩϯϓτ ΛೖྗͰɺ (51ͰΫΤϦ࡞ KTPO
%#ݕࡧ ݕࡧ݁Ռͷϝλσʔλͷऔಘ KTPO औಘใΛͱʹɺ(51Ͱจॻੜ
ࠓͷఏڙ $IBU(15ͷݱঢ়ཧղ લճͷৼΓฦΓ $IBU(51ք۾ͷϲ݄ؒͷΞοϓσʔτ --.ք۾ͷఏڙ ࡶଟ
(155FDIOJDBM3FQPSU IUUQTBSYJWPSHBCT ϓϨϓϦϯτͰςΫχΧϧϨϙʔτެ։ ӳޠΠϯϓοτͰͷੑೳ͕࠷ߴ͍ Ґ
ϓϩϯϓτΤϯδχΞϦϯάྲྀߦΓͦ͏ɻɻɻ ϓϩϯϓτΤϯδχΞϦϯάͱʁ ɾݴޠϞσϧʢLMsʣΛޮతʹ༻͢ΔͨΊͷϓϩϯϓτΛ։ൃ͓ Αͼ࠷దԽ͢Δൺֱత৽ֶ͍͠ɻ ɾϓϩϯϓτΤϯδχΞϦϯάͷεΩϧΛʹ͚ͭΔ͜ͱͰɺେن ݴޠϞσϧʢLLMsʣͷೳྗͱݶքΛΑΓཧղͰ͖Δɻ IUUQTHJUIVCDPNEBJSBJ1SPNQU&OHJOFFSJOH(VJEF ຊޠ൛IUUQTXXXQSPNQUJOHHVJEFBJKQ ӳޠ൛IUUQTXXXQSPNQUJOHHVJEFBJ Prompt
Engineering Guide: dair-ai͕ఏڙ͢ΔϓϩϯϓτΤϯδχΞϦϯάΛֶͿͨΊͷΨΠυɻ
.BHJD IUUQTNBHJDEFWCMPHMUN ѻ͑ΔςΩετͷ͞ GPT3.5: ࠷େ4097 τʔΫϯ GPT4: 32,768 τʔΫϯʢ2ສ5000ޠʣ LTM-1:
ϓϩάϥϛϯ άʹಛԽͨ͠LLM
.BHJD https://www.youtube.com/watch?v=E0YFFhBt8-Y&t=18s
·ͱΊ ɾ $IBU(15ʹ͍ͭͯͷલճͷৼΓฦΓ ɾ ք۾ͷϲ݄ؒͷΞοϓσʔτ