AI技術の急速な進歩により、個人でも GPT チャットボットを構築することがより身近になりつつある。
OpenAIの背後にあるエンジンである、生成的に事前訓練されたトランスフォーマーモデルは、独自のAIエージェントやソフトウェアを構築しようとする人々のリソースとなっている。 ChatGPT- は、独自のAIエージェントやソフトウェアを構築しようとする人々のリソースとなっている。
あなた自身のGPT エージェントをカスタマイズする方法を学ぶことで、あなたの特定のユースケースのために、現代で最もパワフルなテクノロジーを活用することができます。それでは始めましょう。
GPT モデルとは？
GPT モデル（generative pre-trained transformer）は、OpenAI によって開発された高度なタイプの言語モデルである。ディープラーニングの技術を使い、人間のようなテキストを理解し生成する。
GPT このモデルは、膨大なテキストデータに基づいて学習され、一連の流れの中で次の単語を予測するため、質問への回答やコンテンツの作成、さらにはコーディングなどのタスクを実行できる。
これらのモデルは、AIチャットボット、コンテンツ生成、翻訳などのアプリケーションで広く使用されている。
GPT モデルは、顧客サポートチャットボット、リード生成エージェント、分野横断的な調査ツールの背後にあるエンジンとして、実世界で使用されている。これらのAIチャットボットは、ヘルスケアや eコマースから ホテルや 不動産まで、オンライン上のあらゆる場所で見かけることができる。
GPT 、誰がモデルをトレーニングできるのか？
GPT モデルのトレーニングは、労力とリソースを要する作業である。通常、GPT モデルのトレーニングに必要なリソースを確保するためには、研究機関、資金力のある企業、あるいは大学のような、資金力のあるチームが必要です。
しかし、個人や企業が独自のGPT チャットボットを訓練する方がはるかに身近です。モデルの代わりにGPT チャットボットをトレーニングすることで、GPT モデルのパワフルな機能をすべて手に入れながら、独自のニーズに合わせて簡単にカスタマイズすることができます。
GPT モデルはどのようにトレーニングされるのか？
GPT 、独力でモデルを訓練するには、強力なハードウェアを使用し、アルゴリズムを完成させるために多大な時間を費やす覚悟が、資金面でもその他の面でも必要だ。
GPT モデルは事前トレーニングから生まれ、微調整によってさらに特化させることができる。しかし、カスタマイズされたGPT チャットボットを構築することもできます。
事前トレーニング
事前トレーニングは、時間とリソースを費やすプロセスであり、当面は資金力のある企業しか行うことができません。GPT チャットボットを自社で構築する場合、事前トレーニングを行うことはないでしょう。
事前トレーニングは、開発チームがモデルを訓練し、人間が発音する文の次の単語を正確に予測できるようにするために行われる。大量のテキストでモデルをトレーニングした後、文中でどの単語がどの単語の後に続くべきかをより正確に予測できるようになる。
チームは膨大なデータセットを収集することから始める。そしてモデルは、テキストをトークンと呼ばれる単語やサブワードに分割してデータを分解するようトレーニングされる。
GPT このテキスト処理と分解は、トランスフォーマーと呼ばれるニューラルネットワーク・アーキテクチャによって行われる。
プレトレーニングフェーズが終了する頃には、モデルは言語を幅広く理解するが、特定のドメインに特化したモデルにはなっていない。
微調整
膨大なデータセットを手にしている企業であれば、微調整はテーブルの上にあるかもしれない。
ファインチューニングとは、モデルを特定のデータセットでトレーニングし、特定の機能のスペシャリストにすることである。
トレーニングができるかもしれない：
- 複雑な病態をより的確に診断するための医学テキスト
- リーガル・テキスト：特定の法域において、より質の高いリーガル・ブリーフィングを書くことができる。
- 顧客サービススクリプトにより、顧客がどのような問題を抱えがちかを把握できる。
微調整の後、あなたのGPT チャットボットは、事前トレーニングで得た言語能力だけでなく、あなたのカスタムユースケースに特化した能力を発揮します。
しかし、多くのGPT チャットボットプロジェクトにとって、微調整は適切なプロセスではありません。チャットボットをカスタマイズするのであれば、微調整は必要ありません。
実際、GPT のチャットボットを微調整できるのは、関連する情報（大企業の顧客サービス電話のトランスクリプトなど）の非常に大きなデータセットがある場合だけです。データセットが十分に大きくない場合、微調整に時間やコストをかける価値はありません。
幸いなことに、高度なプロンプトとRAG（retrieval-augmented generation）は、GPT チャットボットをカスタマイズするのに十分な場合がほとんどです。
3つのカスタマイズ方法LLMs
GPT エンジンであろうとなかろうと、LLM のカスタマイズには豊富な利点がある。データを非公開にし、特定のタスクのコストを削減し、ユースケース内の回答の質を向上させることができる。
Botpress ソフトウェア・エンジニアのパトリックが、 LLM の カスタマイズについて説明している。ここでは、LLM のカスタマイズに関する彼の提案を紹介する：
1.微調整
ファインチューニングでは、特定のタスク（製品に関する質問に答えるなど）に優れたモデルを作るために、特定の例を使ってモデルをトレーニングする。
オープンソースのモデルは、微調整のためのエンジニアリング能力を必要とするが、GPT-4やClaudeのようなクローズドソースのモデルは、APIを介して微調整することができるが、これはコストを増加させる。微調整は静的な知識には特に有効だが、リアルタイムの情報更新には適していない。
2. RAG
RAG（Retrieval-augmented Generation）とは、特定の質問に答えるために、人事方針の文書のような外部情報を使用することである。
チャットボットが商品カタログの在庫を確認するなど、リアルタイムの情報にアクセスするのに適しており、モデルを微調整する必要がない。
RAGは、常にモデルを更新することなく最新のデータを照会することができるため、知識ベースのチャットボットのメンテナンスがより簡単でコスト効率に優れていることが多い。
3.Nショットプロンプティング
Nショット学習とは、レスポンスの質を向上させるために、1回のLLM APIコールで例を提供することを指す。A
1つの例を与える（ワンショット）ことは、何も例を与えない（ゼロショット）ことに比べて答えを大幅に向上させ、複数の例を使用する（nショット）ことは、モデルを変更することなく精度をさらに向上させる。
しかし、このアプローチは、モデルのコンテキストのサイズによって制限され、頻繁に使用することでコストが増加する可能性がある。
4.迅速なエンジニアリング
思考連鎖のような、モデルに答えを出す前に声に出して考えさせるプロンプト・エンジニアリングのテクニックは他にもある。
これによってレスポンスの質は高まるが、レスポンスの長さ、コスト、スピードが犠牲になる。
GPT チャットボットを作成します。
GPT エンジンのパワーとチャットボットプラットフォームの柔軟性を組み合わせることで、組織のカスタムユースケースに最新のAIテクノロジーを使用することができます。
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