0421DS協会_ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷.pdf

1 GPTの全体像 　GPTとは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ 　GPTによって実現されたサービス 　MicrosoftのGPT活用 　国内のGPT導入の関連ニュース 　GPTに期待される用途の簡易マッピング 　GPTに関するFAQ 　GPT単体の弱点を理解 　GPTは嘘をつく？ ～不正確性をカバーするアイディア～ 　GPTで描かれる未来 2 MicrosoftとOpenAI 　OpenAIとは 　テキストから画像を生成するDALL·Eのデモ 　MicrosoftとOpenAIについて 　AzureにおけるOpenAI Serviceの位置づけ 　Azure OpenAI Serviceの概要 　Azure OpenAIでしか提供されない特長　 　提供可能なAIモデル一覧 　GPT系モデルの種類と用途　 　Azure OpenAI StudioChatGPT Playgroundの良さ 　GPTのパラメータの意味 　GPTの課金単位「トークン」とは 　コストの概算シミュレートをしてみる 3 GPTシステムの開発 　ML開発の今まで 　ML開発の新しいパラダイム Prompt Engineering 　AIが解釈しやすく処理する Prompt Processing 　ユーザの力に依存せず優良なプロンプトに仕上げるには？ 　例示で精度を高める Few-shot Learning 　段階的な推論をさせる Chain of Thought　 　思考過程パターンを複数生成する Self Consistency 　 　GPT自身に出力の再帰的な修正をさせる Recursively Criticizes and 　Improves 　外部情報を取得し文脈として与える考え方 Grounding 　Groundingを考えさせ、動的にタスク実行するReAct 　GPTの開発補助に用いられるライブラリ 　GPTパイプラインの設計の重要性 　Fine tuningとPrompt Engineeringとの位置づけ 　ドキュメント検索の2つの選択肢 　会話履歴の保持におけるNoSQLデータベースの活用 　従来の言語モデルでも何が出来るか把握しておく 　GPTを活用するシステムの定番アーキテクチャ