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ChatGPTの活用方法とは？実際のチャットで作成

2023.01.28
ChatGPTの活用とは
ChatGPTはAIの知識を磨くにはよい教材でもある

ChatGTPがリリースされて瞬く間に社会に認知されました。本原稿では、ChatGPTの活用について実際にチャットしながら確認してみました。確認して思ったことは、プログラムの知識がまったくない私でもAI開発に参加できるのではないか？という期待感です。本文は基本的にChatGPTのチャットをそのまま掲載することを前提としていますが、部分的に改変しています。また、チャットの順は一部入れ替えています。

ChatGPTの使い方・・・

https://openai.com/blog/chatgpt/へアクセスして登録する

リスキリングでAIエンジニアやデータサイエンティストになるには
リスキリングは企業やこれから就活する人には必須です。本原稿では、そんなリスキリングを背景としたAIエンジニアやデータサイエンティストになるための基本的な情報を記しています。AIを学ぶe-ラーニングプラットフォームの情報も掲載しています。
www.tanoshimiworks.com
2022.12.12
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ChatGPTとは

ChatGPTは、OpenAIが開発した自然言語処理の言語モデルです。GPT-2（Generative Pre-training Transformer 2）をベースに、対話のタスクに特化したモデルに改良されています。

このモデルは、大量のテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を生成することができます。また、入力されたテキストの意味を理解し、適切な応答を生成することもできます。

ChatGPTは、自然言語生成、対話システム、自然言語理解、コンテンツ生成、文章の検証などの分野で活用することができます。

ChatGPTが発表されるまで

GPT (Generative Pretrained Transformer) シリーズは、OpenAIが、GPT-1は2018年にリリースして以来継続して発表されています。

GPT-1に続き、2019年にはGPT-2が2リリースされました。GPT-2は、インターネット上のテキストデータを学習して生成する言語モデルであり、高精度な言語処理能力を備えていました。

そのご、2020年にはGPT-3をリリース。GPT-3は、前段階のGPT-2よりも大規模なデータを学習し、より高精度な言語処理能力を持っています。

GPT-3はAPIとして提供されており、開発者はそれを利用することで、文章生成や対話システムなど、様々なタスクを実現することができます。

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ChatGPTの活用方法とは

ChatGPTは、自然言語処理タスクで活用することができます。 主な活用方法は以下のようなものです：

  1. 自然言語生成
    ChatGPTを使用して、人工知能が自然な文章を生成することができます。これは、新しい文章を作成するためのプログラミング、文章の要約、文章の自動翻訳などに利用できます。
  2. 対話システム
    ChatGPTを使用して、人工知能が人間とのテキストベースの対話をすることができます。これは、カスタマーサポート、FAQの自動応答などに活用できます。
  3. 自然言語理解
    ChatGPTは、入力されたテキストの意味を理解し、適切な応答を生成することができます。これは、Q&Aシステム、インフォマティブシステムなどに利用できます。
  4. コンテンツ生成
    ChatGPTは、様々な種類のコンテンツを生成することができます。たとえば、ニュース記事、小説、エッセイなど。
  5. 文章の検証
    ChatGPTは文章の検証にも使用できます。文章の質を判断するために、文章の自然さや、文章の一貫性などをチェックすることができます。

コンテンツの作成や翻訳などに活用することができます。

プログラミングを学習する際のサポートとして活用

全くプログラミングに関して知識のない人が、例などを確認する場合に使用できます。しかし、これはあくまでも手がかりであり、プログラミングに関しては基礎的な知識を習得した上で使用した方がよいでしょう。

以下はPythonで実装された簡単なブロックチェーンの例を示します。

python
import hashlib

class Block:
    def __init__(self, timestamp, data, previous_hash):
        self.timestamp = timestamp
        self.data = data
        self.previous_hash = previous_hash
        self.hash = self.calc_hash()

    def calc_hash(self):
        sha = hashlib.sha256()
        hash_str = self.data.encode('utf-8')
        sha.update(hash_str)
        return sha.hexdigest()

class Blockchain:
    def __init__(self):
        self.chain = [self.create_genesis_block()]

    def create_genesis_block(self):
        return Block(0, "Genesis Block", "0")

    def add_block(self, data):
        previous_hash = self.chain[-1].hash
        new_block = Block(time.time(), data, previous_hash)
        self.chain.append(new_block)

blockchain = Blockchain()
blockchain.add_block("This is the first block")
blockchain.add_block("This is the second block")

print(blockchain.chain[0].data)
print(blockchain.chain[1].data)

この例では、Blockクラスがブロックを表し、Blockchainクラスがブロックチェーン全体を管理します。

この例では、ブロックのデータをSHA-256ハッシュアルゴリズムを使用して、次のブロックに前のブロックのハッシュ値を保存して実現されています。

文章作成における教師AIのプログラム例

Pythonで実装された簡単な例を示します。

python
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# GPT-2のトークナイザーをロード
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")

# GPT-2のモデルをロード
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")

# 文章を生成する
prompt = "In a shocking turn of events, scientists have discovered that "
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")

# 文章を生成
generated_text = model.generate(input_ids, max_length=100, do_sample=True, top_p=0.9, top_k=40)

# IDから文章に変換
print(tokenizer.decode(generated_text[0], skip_special_tokens=True))

この例では、GPT-2という言語モデルを使用して、文章を生成しています。

具体的には、トークナイザーを使用して入力文を文章をトークンに分割し、それらのトークンをGPT-2のモデルに入力し、生成されたトークンから文章を生成します。

また、この例では、 generate() 関数で文章を生成しています。 generate()関数には、生成する文章の長さやサンプリング方法などのパラメータを指定することができます。

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ChatGPTの応用活用とは

ChatGPTは、自然言語処理において、文章の自動生成や文章の解釈などのタスクに利用することができます。

以下にChatGPTの応用方法のいくつかを紹介します。

  1. 数学的な問題の解決
    ChatGPTは、数学的な問題を理解し、解決することができます。
  2. 化学反応のシミュレーション
    ChatGPTは、化学反応を理解し、シミュレーションすることができます。
  3. 生物学的な問題の解決
    ChatGPTは、生物学的な問題を理解し、解決することができます。
  4. 天文学的なシミュレーション
    ChatGPTは、天文学的なシミュレーションを行うことができます。
  5. 統計的な分析
    ChatGPTは、データの分析や予測などの統計的なタスクにも利用されます。
  6. 産業用アプリケーション
    ChatGPTは、製造業や医療分野などでの利用も考えられます。
  7. 教育分野
    ChatGPTは、教育分野での利用も検討されています。例えば、学生が疑問に思ったときに自動的に回答を生成することができます。

ChatGPTを使用するためには、APIキーの取得や、APIのドキュメント、サンプルコードの閲覧が必要です。

また、開発者は自身で学習済みのモデルを使用したり、自分自身で学習したモデルを使用することもできます。

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ChatGPTを使用するためのAPIキーの取得とは

OpenAIのChatGPTを使用するためには、APIキーが必要です。APIキーは、OpenAIのサイトにアクセスし、アカウントを作成し、APIキーを取得することで取得することができます。

APIキーを取得するためには、以下の手順に従ってください。

  1. OpenAIのサイトにアクセスします。
  2. アカウントを作成します。
  3. アカウントにサインインします。
  4. [API Key] タブをクリックします。
  5. [Create an API Key] ボタンをクリックします。
  6. 新しいAPIキーが表示されますので、コピーして保存します。

APIキーを取得すると、ChatGPTを使用してAPI呼び出しを行うことができます。

ChatGPTは、OpenAIが提供するAPIとして利用することができます。また、提供されるSDKを使用して、自分のシステムに組み込んで利用することもできます。

API取得方法はChatGPTをスプレッドシートで使ってみた【画像で解説】で紹介しています。

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ChatGPTのAPIのドキュメント、サンプルコードの閲覧とは

ChatGPTのAPIのドキュメントやサンプルコードは、OpenAIのサイトで公開されています。OpenAIのサイトにアクセスし、開発者向けのドキュメントを検索することで、APIの使用方法やサンプルコードを確認することができます。

また、GitHub上にも、ChatGPTのAPIを使用したサンプルコードが公開されている場合があります。

APIのドキュメントやサンプルコードを確認することで、ChatGPTのAPIを使用するためのプログラミングの方法や、APIのパラメーターなどの設定方法などを学習することができます。

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ChatGPTのカスマイズ手順とは

ChatGPTはOpenAIにより、APIとして提供されています。そのため、ChatGPTをカスタマイズするには、APIを使用してアクセスします。

  1. OpenAIのAPIを使用するためには、APIキーが必要です。OpenAIのウェブサイトからAPIキーを取得します。
  2. APIドキュメントを参照し、ChatGPT APIを呼び出す方法を学びます。
  3. APIを呼び出すためのサンプルコードを使用して、ChatGPTをカスタマイズします。これには、言語、プロモーション、文章の長さなどのパラメーターを変更することができます。
  4. 得られた結果を確認し、さらに調整をすることで、自分に合ったカスタマイズを行うことができます。
  5. 最終的に、カスタマイズしたChatGPTを使用して、自然言語処理タスクを実行します。

ChatGPTをカスタマイズするのに必要な知識とは

ChatGPTをカスタマイズするためには、以下の知識が必要です。

  1. プログラミング
    ChatGPTはAPIとして提供されており、APIを呼び出すためにはプログラミング言語を使用する必要があります。Python, JavaScript, Rubyなどの言語がサポートされています。
  2. HTTPプロトコル
    ChatGPT APIはHTTPプロトコルを使用して提供されており、APIを呼び出すためにはHTTPプロトコルの知識が必要です。
  3. JSONデータフォーマット
    ChatGPT APIはJSON形式でデータを返します。APIを呼び出すためにはJSONデータフォーマットの知識が必要です。
  4. 自然言語処理
    ChatGPTは自然言語処理の言語モデルであり、カスタマイズするためには自然言語処理に関する基礎知識が必要です。
  5. APIのドキュメント
    ChatGPT APIのドキュメントを読み、APIの使い方を理解することが必要です。
  6. 調整
    ChatGPTをカスタマイズするためには、言語、文章の長さ、プロモーションなどのパラメーターを調整することが必要です。これには、実験と調整が必要です。
  7. アプリケーション開発
    ChatGPTはAPIとして提供されているため、最終的には、ChatGPTを使用して自分のアプリケーションを開発することができます。

ChatGPTをカスタマイズし実装するまでの手順

ChatGPTをカスタマイズし実装する手順について説明します。

  1. OpenAIのAPIキーの取得
    OpenAIのAPIを使用するためには、APIキーが必要です。OpenAIのウェブサイトからアカウントを作成し、APIキーを取得します。
  2. 開発環境の準備
    ChatGPTを使用するためには、PythonとOpenAIのPythonライブラリ「openai」が必要です。開発環境を準備します。
  3. トレーニングデータの準備
    ChatGPTをカスタマイズするためには、トレーニングデータが必要です。カスタマイズしたいドメインのテキストデータを用意します。
  4. トレーニング
    OpenAIのAPIを使用して、トレーニングデータを使ってChatGPTを学習させます。
  5. テスト
    学習したChatGPTをテストし、カスタマイズがうまくいっているか確認します。
  6. アプリケーションへの組み込み
    カスタマイズしたChatGPTをアプリケーションに組み込み、使用します。

カスタマイズするためには、機械学習の基礎知識、Pythonプログラミングの知識が必要です。また、OpenAIのAPIの使用方法についても理解が必要です。

ChatGPTをカスタマイズし実装するために必要なハードウエア

ChatGPTは、言語処理のための大型のニューラルネットワークモデルであるため、ハードウェアには特に要件はありません。しかし、学習や生成には大量のデータと大量の計算リソースが必要です。そのため、高性能のGPUを搭載したコンピュータやクラウドサービスを使用することが推奨されています。また、ChatGPTを実装するためにはプログラミング言語の知識（Pythonが推奨）や機械学習に関する基礎知識が必要です。

カスタマイズしたChatGPTをアプリケーションに組み込む手順は

カスタマイズしたChatGPTをアプリケーションに組み込むには、以下の手順が必要です。

  1. ChatGPTのAPIを使用して、カスタマイズしたモデルをトレーニングします。
  2. トレーニングしたモデルをエクスポートし、アプリケーションに組み込むために必要な形式（例えば、TensorFlowやPyTorchの形式）に変換します。
  3. アプリケーションのバックエンドにカスタマイズしたモデルを組み込みます。これには、APIを使用してアプリケーションからモデルにアクセスできるようにするためのサーバーを構築することが含まれます。
  4. アプリケーションのフロントエンドに、モデルと対話するためのインターフェイスを組み込みます。
  5. アプリケーションをテストし、デプロイします。

注意: アプリケーションに組み込むための詳細な手順は、アプリケーションのアーキテクチャや技術スタックによって異なるため、詳細には記述できません。

ChatGPTを組み込むためのアプリケーション例

ChatGPTは自然言語処理のタスクに使用できる大型の言語モデルです。そのため、様々なアプリケーションに組み込むことができます。以下は、ChatGPTを組み込んだアプリケーションの例です。

  1. 自然言語生成: ChatGPTを使用して、自然な文章を生成するアプリケーションを開発することができます。
  2. 質問応答: ChatGPTを使用して、質問に対して自然な回答を生成するアプリケーションを開発することができます。
  3. コンテンツ生成: ChatGPTを使用して、自動的にブログ記事やニュース記事などのコンテンツを生成するアプリケーションを開発することができます。
  4. チャットボット: ChatGPTを使用して、人工知能チャットボットを開発することができます。
  5. 文章要約: ChatGPTを使用して、大量の文章を要約するアプリケーションを開発することができます。

これらは一部の例であり、ChatGPTは様々なタスクに使用することができます。また、カスタマイズしたChatGPTをアプリケーションに組み込むためには、APIを使用して、ChatGPTのモデルを呼び出す必要があります。また、開発に必要なプログラミング言語やフレームワークの知識が必要になります。

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OpenAIの自然言語処理の言語公開モデルへのアクセス方法

OpenAIの自然言語処理に関する言語モデルは、APIとして公開されています。そのため、アクセスするにはAPIキーが必要です。

  1. OpenAIのウェブサイトでアカウントを作成し、APIキーを取得します。
  2. APIを使用するためのライブラリをインストールします。 OpenAIは、Python用の「openai」というライブラリを提供しているので、これを使用することができます。
  3. 以下のようにコードを書き、モデルを呼び出します。
makefile
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
prompt = "What is the capital of France?"
completions = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=1024)
message = completions.choices[0].text
print(message)

このように、OpenAIの自然言語処理のモデルにアクセスすることができます。

注意点としては、APIは使用制限があり、一定のリクエスト数を超えるとAPIが制限されることがあるので、使用制限に注意すること。また、言語モデルは、有料プランも提供しているため、使用する際には、それに応じて申し込みをすること。

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知識のない人がChatGPTでAI言語処理のビジネスを始める手順とは

知識のない人がChatGPTを使ってAI言語処理のビジネスを始めるための手順は以下の通りです。

  1. OpenAIのウェブサイトからAPIキーを取得する。
  2. ChatGPTを使用するためのプログラミング言語を学習する。(Pythonがおすすめ)
  3. ChatGPTのAPIドキュメントやサンプルコードを読み解く。
  4. ChatGPTを使用して実際の言語処理のタスクを実行する。
  5. 一般的な言語処理タスクを自動化するためのアプリケーションを開発する。
  6. アプリケーションを改良し、カスタマイズしてビジネスに適用する。
  7. 使用するデータセットを準備し、学習させる。
  8. 実際のビジネスに適用し、利用者との反応を踏まえ、改善する。
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言語処理タスクを実行とは？

ChatGPTを使用して実際の言語処理タスクを実行するには、以下の手順を踏む必要があります。

  1. OpenAIのAPIを利用するために、APIキーを取得する。
  2. APIキーを使用してChatGPTのAPIにアクセスし、必要なタスクを実行する。
  3. アクセスしたAPIに、入力テキストを渡す。
  4. ChatGPTが生成した出力テキストを受け取る
  5. 受け取った出力テキストをアプリケーションに組み込む

例えば、自然言語の翻訳タスクを実行する場合、入力テキストに翻訳したい言語を入力し、ChatGPTが生成した翻訳結果をアプリケーションに組み込むことで、翻訳機能を実装することができます。

タスクの実行例

取得したAPIキーを使用して、開発言語のライブラリを使用してAPIにアクセスします。

具体的には、以下のような手順で実行できます。

  1. OpenAIのウェブサイトでAPIキーを取得します。
  2. 開発言語に合ったChatGPTのAPIライブラリをインストールします。
  3. ライブラリを使用してAPIにアクセスします。
  4. APIに対して、必要なタスク（文章生成、質問応答など）をリクエストします。
  5. APIからの結果を受け取り、アプリケーションに組み込みます。

例えば、Pythonを使用する場合、以下のようなコードでAPIにアクセスし、文章生成タスクを実行することができます。

python
import openai_secret_manager

# APIキーを取得
secrets = openai_secret_manager.get_secret("openai")
api_key = secrets["api_key"]

# ChatGPTのAPIライブラリをインポート
import openai

# APIにアクセスし、文章生成タスクを実行
openai.api_key = api_key
prompt = "Write a short story about a robot"
completions = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1,stop=None,temperature=0.7)

# 結果を受け取る
message = completions.choices[0].text
print(message)

これだけで、ChatGPTによる文章生成が実行できます。APIに対して、質問応答タスクや、自然言語処理タスクをリクエストすることもできます。

アプリケーションへの組み込み

ChatGPTを使用したAPIからの結果を受け取り、アプリケーションに組み込むには、自分でアプリケーションを開発する必要はありません。OpenAIが提供するAPIを使用することで、結果を受け取ってアプリケーションに組み込むことができます。例えば、APIを使用して生成された文章をwebサイト上に表示することも可能です。また、APIを使用して、自分のアプリケーションに組み込んで、文章生成、対話、言語翻訳などのタスクを実行することもできます。

開発者はAPIを叩くためのアクセスキーを取得し、それを使ってAPIにアクセスし、所望の結果を取得します。取得した結果は自分のアプリケーションに組み込むことで、AI言語処理を活用することができます。

具体的な例としては、PythonやJavaScriptなどのプログラミング言語を使用して、APIからのデータを受け取って、アプリケーションに組み込むことができます。APIのドキュメントやサンプルコードを参考にし、実際にアクセスしてみることで、どのようにAPIを使用してアプリケーションに組み込むかを学ぶことができます。

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ChatGPTを理解するための用語

OpenAI

OpenAIは、人工知能（AI）の研究・開発・普及に取り組む非営利の企業です。

OpenAIは、2015年にイリス・マスク、イリヤ・シルバニコワ、サミュエル・ブレイン、イリアン・グッドフェロー、グッドフェロー夫妻によって設立されました。

OpenAIは、人工知能の技術を普及させ、人々にとって有益であることを目的としています。そのため、彼らは様々な人工知能技術を開発し、オープンソースとして公開しています。

OpenAIは、深層学習や自然言語処理などの人工知能技術を研究・開発しており、その結果、人工知能のチャットボットや自然言語処理の技術を持つGPT-2などの大規模な言語モデルを公開しています。

OpenAIは、人工知能の技術を普及させ、人々にとって有益であることを目的としており、持続可能な社会に貢献するための活動を行っています。

OpenAIのウェブサイトのURLは https://openai.com/ です。 ここでは、OpenAIが開発した技術やサービス、プロジェクトについての情報を確認することができます。また、APIキーの取得や、APIのドキュメント、サンプルコードの閲覧も可能です。

GPT-2

GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2)は、OpenAIによって開発された自然言語処理の言語モデルです。

GPT-2は、大量のテキストデータを学習し、人間のような文章を生成することができるとされています。 GPT-2は、自然言語の理解や文章の生成など、様々なタスクに使用することができます。

GPT-2は、Transformerという深層学習のアーキテクチャを使用しています。 Transformerは、大量のデータを処理する能力が高く、自然言語処理タスクに特に適しているとされています。

GPT-2は、インターネット上のテキストデータを学習しているため、非常に大きなデータセットを扱える能力があります。そのため、文章の生成や質問応答など、様々なタスクに使用することができます。

トークナイザー

トークナイザー（Tokenizer）は、文章を単語や文字などのトークンに分割するプログラムです。

自然言語処理タスクでは、文章を単語や文字などのトークンに分割し、それらを数値のインデックスに変換した上で、ニューラルネットワークに入力することが一般的です。そのため、文章をトークンに分割する作業が必要になります。

トークナイザーは、文章を分割するために使用されます。例えば、単語トークナイザーは文章を単語に分割し、文字トークナイザーは文章を文字に分割します。

トークナイザーは、自然言語処理タスクにおいて重要な役割を担うため、様々な言語やタスクに対応したトークナイザーが開発されています。

例えば、GPT-2の例で使用されているGPT2Tokenizer は、文章を単語に分割し、それらを数値のインデックスに変換するトークナイザーです。

generate() 関数

generate() 関数は、言語モデルによって生成される文章を生成するための関数です。

例えば、GPT-2のような言語モデルには、generate() 関数が実装されています。この関数は、入力として与えられた文章（もしくは文章の一部）をもとに、言語モデルが生成する文章を出力します。

使用方法は、以下のようになります。

makefile
output_text = model.generate(prompt, max_length=2048)

generate()関数は、promptという引数を受け取り、それに基づいて生成される文章を出力する。また、max_lengthは生成する文章の最大の長さを指定する。

generate()関数は、文章生成のタスクにおいて重要な役割を担うため、様々な言語やタスクに対応した言語モデルにも実装されています。

アプリケーション

アプリケーション(Application)とは、コンピュータ上で動作するプログラムのことです。一般的には、スマートフォンやパソコンなどのデバイス上で動作するプログラムを指します。それらのアプリケーションは、タスクを自動化したり、データを収集・処理したり、インターネットに接続したりすることができます。

例えば、ウェブブラウザーはインターネット上の情報を閲覧するためのアプリケーションです。ワードプロセッサーは文書を作成、編集するためのアプリケーションです。スマートフォンには、電話、メッセージ、カメラ、音楽プレイヤーなどの様々なアプリケーションがインストールされています。

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まとめ

ChatGPTに質問をすると同じような回答になることが多々あります。しかし、質問を深めてゆくと全体への理解が進みます。個人的には、これでプログラムの勉強やAIへの理解がとても進むのではないかと考えています。活用の仕方でビジネスへの展開やスキルアップができるのではないでしょうか。

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