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ChatGPTってどう動く？仕組みを図解で簡単に解説！

2024年11月18日 12時00分00秒 | 日記

ChatGPTは自己注意機構を有する「Transformerモデル」に基づいて、ユーザーの入力に対する適切な応答を生成します。

この記事では、テキストの前処理の重要性についても触れ、トークン化や埋め込みなどの概念を紹介しています。

また、ChatGPTの評価方法や課題についても説明し、AIシステムの性能を測定する方法や今後の改善点が提示されています。

ChatGPTの仕組みを理解することで、AIテクノロジーに関する知識が深まり、その可能性をより具体的に捉えることができます。

AIと自然な会話ができる時代が到来し、多くの人がチャットボット「ChatGPT」を利用し始めています。しかし、背後で動作する仕組みを理解している人は少ないかもしれません。

この記事では、OpenAIが開発したChatGPTがどのようにして賢明な回答を生成するかを、わかりやすく段階的に説明します。テキストの前処理から始まり、トランスフォーマーモデルを使用した自己注意機構まで、ChatGPTの動作原理を解説しています。

ChatGPTの仕組みを学ぶことで、AIへの理解を深め、テクノロジーの魅力や可能性をより身近に感じることができるでしょう。ぜひこの記事を通じて、AIの世界を探求してみてください。に感じることができるでしょう。ぜひ、この記事を通じてAIの世界を探求してみてください。

監修者ライズ株式会社代表取締役 福井亮眞

間違った知識・情報をアップデートせず正しい知識・情報をアップデートできるように是非ライズ株式会社の記事をご覧ください。

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ChatGPTの仕組み
トランスフォーマーモデルとは
ChatGPTに追加でトレーニングする方法(追加学習)
1. RAGの仕組み
2. RAGとファインチューニングの組み合わせ
ChatGPTの評価モデル
自然言語処理における評価軸
1. 1. 自然言語理解 (NLU)
2. 2. 自然言語生成 (NLG)
3. 3. 知識集約的なタスク
4. 4. 推論能力
5. 5. 価格
6. 6. スピード
ChatGPTの課題
1. 誤情報の生成
2. クリエイティブ職への影響
3. 最新情報への対応不足
まとめ
ライズ株式会社からの重要なお知らせ

ChatGPTの仕組み

ChatGPTは、ユーザーからの入力を自然言語処理というAI技術を用いて処理することで、的確な応答を生成しています。

AIとの会話例

ChatGPTの仕組みを理解するためには、いくつかのステップに分けて考えることが有効です。ChatGPTの動作を順序立てて理解してみましょう。

Chat GPTの仕組みフロー

ユーザーからの入力
まず、ユーザーがテキストを入力します。この入力がプロセスの出発点です。

例)
最初に、ユーザーが「ChatGPTの革新性を教えてください」と入力します。

前処理
入力されたテキストは前処理され、モデルが理解しやすい形式に変換されます。このステップでは、不要なスペースの削除や特定の文字の正規化が行われます。

例)
ユーザーが「ChatGPTの革新性を教えてください」と入力した内容が例えば「」を除いて、
ChatGPTの革新性を教えてくださいのみの入力になるようなイメージです。

トークン化された入力
前処理されたテキストは「トークン」に分割されます。トークンとは、テキストを構成する最小単位です。

例)
テキストは「トークン」に分割されます。
この例では、"ChatGPT"、"の"、"革新性"、"を"、"教えて"、"ください"といったトークンに分割されます。

エンコーディング/コンテキストとトークンの統合
トークンはエンコーディングされ、それぞれ意味を持つベクトルに変換されます。これにより、モデルがトークンの意味を理解しやすくなります。同時に、トークン間の関連性や文脈が統合されます。

例)
各トークンはエンコーディングされ、意味を持つベクトルに変換されます(私はが(3,5)などのベクトル表現に変換)。
そして、トークン間の関係や文脈が考慮され、トークンのベクトルが更新されます。

トランスフォーマーモデル

このプロセスの核心部分です。エンコーディングされたトークンは、トランスフォーマーモデルに供給されます。

このモデル内部で、以下のサブプロセスが行われます。

自己注意機構: 各トークンが他のトークンとどう関連するかを計算します。
位置的エンコーディング: トークンの順序情報を追加します。
複数の注意層: 注意機構を通じて情報を精緻化します。
フィードフォワードニューラルネットワーク: 各トークンに追加の計算を行い、最終出力を準備します。
出力トークンの予測: 次に来るべきトークンを予測します。

例)
自己注意機構: 例えば、「革新性」というトークンが「ChatGPT」と強く関連していると判断されます。

位置的エンコーディング: トークンの位置関係がエンコードされ、文章の流れが考慮されます。

複数の注意層: 情報が複数の層を通じて精緻化され、より正確な予測のための準備が整います。

フィードフォワードニューラルネットワーク: 追加の処理を経て、次のトークンの予測に必要な情報が整えられます。

出力トークンの予測: 「革新性」というトークンに基づき、それに関連する情報や文脈に合った回答が生成されます。

生成されたトークン列
モデルは予測されたトークン列を生成します。これが応答の草稿となります。

例)
モデルは「ChatGPTは、大規模なデータセットを学習することで、自然言語を理解し、人間らしい応答を生成できる点が革新的です」といった内容を含むトークン列を生成します。

後処理
生成されたトークン列は後処理され、文法や表現が調整されます。
ユーザーへの応答
後処理されたテキストがユーザーへの応答として提供されます。

実際に聞いてみるとこのように返答が返ってきます。

ChatGPTの実際の返答

トランスフォーマーモデルとは

トランスフォーマーモデルは、Googleの研究者が「Attention Is All You Need」という論文で発表した革新的なアプローチで、以下の特徴があります。

並列処理の可能性: トランスフォーマーは入力データを並列処理でき、学習速度が大幅に向上します。

アテンション機構: 単語間の関係を学習し、特に遠く離れた単語同士の関連性も捉えます。

エンコーダとデコーダの構造: エンコーダが入力を理解し、デコーダが出力を生成します。

ChatGPTに追加でトレーニングする方法(追加学習)

ChatGPTは大規模なデータセットで訓練されていますが、学習データに限界があります。このため、特定のデータや情報を扱う際にはRAGやファインチューニングが利用されます。

RAGとファインチューニングのChatGPTへの入力の仕組み

RAGの仕組み

RAGは、情報検索技術を使ってモデル性能を向上させる技術です。

生成コンポーネント: 検索された情報を基に、適切な回答を生成します。

検索コンポーネント: クエリに基づいて文書を検索します。

ファインチューニングの仕組み

既存のモデルを特定のタスクやデータセットに対してさらに訓練することで、より正確な結果を得ることができます。

RAGとファインチューニングの組み合わせ

RAGモデルをファインチューニングすることで、特定のタスクに応じた精度の高い情報提供が可能になります。

つまり、RAGとファインチューニングは、AIの精度を高め、ユーザーのニーズに応じた正確な応答を可能にする強力な手法です。

ChatGPTの評価モデル

自然言語処理のモデルには「ChatGPT」「Gemini」「Claude」など、多岐に渡るAIが存在し、どのモデルが優れているかを評価することは非常に重要です。

モデルの性能を評価する際には、言語性能、ドメイン適応性能（医療、法律、金融など）、倫理などのガバナンスの側面から検討する必要があります。

各モデルの評価グラフ　参考:Artificial Analysis

ここでは、特に一般的に用いられる言語性能に着目し、代表的な評価モデルについて解説します。

自然言語処理における評価軸

自然言語理解（NLU）と自然言語生成（NLG）は異なる評価軸を持ち、それぞれ別々に評価することが重要です。

自然言語処理に含まれる概念

1. 自然言語理解 (NLU)

自然言語理解は、テキストの意味を解析し理解する能力を指します。テキスト分類や固有表現認識（NER）、含意予測などが含まれます。

この評価には、GLUEベンチマークや日本語に特化したJGLUEなどが使用されます。

2. 自然言語生成 (NLG)

自然言語生成は、与えられた入力に基づいて意味のあるテキストを生成する能力を指します。要約や機械翻訳、メール作成、ニュース記事生成などが該当します。

評価には、CNN/DailyMailやXSUM、WMT、Leetcodeなどのデータセットが使われます。

3. 知識集約的なタスク

これらのタスクでは、専門知識や一般常識が必要です。例えば、MMLUやNaturalQuestions、TriviaQAなどが含まれます。

ChatGPTのMMLUの結果

MMLU（Massive Multitask Language Understanding）は、言語モデルの知識を測定するために設計されたベンチマークで、ゼロショットやフューショットの設定で評価されます。ChatGPTは特に英語の知識に優れた結果を示しています。

4. 推論能力

推論能力は、与えられた情報から論理的な結論を導き出す能力です。数学推論や常識推論が含まれ、GSM8K、SVAMP、AQuAなどのデータセットが使用されます。

多様な学術試験のChatGPTの回答結果

5. 価格

論文であまり触れられないものの、価格はユーザーにとって重要な要素です。モデルごとの価格比較も重要です。
モデルごとの価格比較

6. スピード

生成スピードも、特にIoTやチャットボットなどのリアルタイムアプリケーションで重要です。遅延があると顧客体験が低下するため、スピードは大事な評価ポイントです。

これらの評価指標を通じて、LLM（大規模言語モデル）の性能を総合的に評価し、自分に合ったモデルを選ぶことができます。AIの優秀さを評価する際には、これらの基準を踏まえて理解を深めることが重要です。

ChatGPTの課題

ChatGPTは革新的な自然言語処理モデルですが、いくつかの課題も存在します。ここでは、その主な課題と解決への取り組みについて紹介します。

誤情報の生成

ChatGPTは時折、誤った情報（ハルシネーション）を生成します。
この問題に対処するため、より信頼性の高いデータソースを用いた訓練やファクトチェック機能の統合が検討されています。また、ユーザーからのフィードバックを活用してモデルの精度を改善する取り組みも重要です。

クリエイティブ職への影響

ChatGPTのような言語生成モデルは、ライターやコンテンツクリエイターの仕事に影響を与える可能性があります。
しかし、AIを補助的なツールとして活用し、人間との協働を模索することで、クリエイティブ職の生産性向上が期待されます。

まとめ

本記事では、ChatGPTの評価モデルとその課題について詳しく解説しました。ChatGPTは高度な自然言語処理技術を活用しており、その動作原理を理解することは、AI技術の正しい利用に不可欠です。

同時に、誤情報の生成や最新情報への対応など、ChatGPTが抱える課題も認識し、解決に向けて努力することが必要です。

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ChatGPTのオプトアウトって何？データ学習を防ぐ設定方法を解説

2024年11月15日 12時00分00秒 | 日記

この記事では、ChatGPTのプロンプトテンプレートの重要性と効果的な設計方法について解説しています。

プロンプトテンプレートを活用することで、効率的に高品質な回答を得ることが可能です。

教育、ビジネス、会議・プレゼンテーション、開発など、さまざまな分野ですぐに使えるプロンプトテンプレートを紹介しています。

効果的なプロンプトには、明確な目的、具体例、簡潔な表現、回答形式の指定といった特徴があります。

プロンプトの質が応答の質を決定するため、適切なプロンプト設計が非常に重要です。

監修者ライズ株式会社代表取締役 福井亮眞

間違った知識・情報をアップデートせず正しい知識・情報をアップデートできるように是非ライズ株式会社の記事をご覧ください。

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ChatGPTのオプトアウトとは？
1. ChatGPTのオプトアウトの必要性
オプトアウト申請のデメリットと注意点
1. 回答精度が低下する可能性
2. 情報漏洩リスクがゼロになるわけではない
ChatGPTのオプトアウト申請の手順
1. OpenAIの公式サイトからオプトアウト申請する方法
2. ChatGPTの設定画面からオプトアウトする
3. API経由でChatGPTを利用する場合
企業がChatGPTを利用する場合の対策
1. 社内ガイドラインの制定
2. ChatGPT EnterpriseやChatGPT Teamsを利用する
まとめ
ライズ株式会社からの重要なお知らせ

ChatGPTのオプトアウトとは？

ChatGPTのオプトアウトとは、ユーザーがChatGPTの利用時に、自分が入力したデータをAIの学習用データとして提供しないことを選択できる機能を指します。

オプトアウトを選択することで、個人情報や機密データがChatGPTのデータセットとして解析・利用されることを避けられるという利点があります。

ChatGPTのオプトアウトの必要性

入力されたデータがどのように収集・使用されるかは、ユーザーにとって非常に重要です。オプトアウト設定を行わないまま、個人情報や機密データを誤って入力してしまうと、そのデータがモデルの学習に利用され、他者への回答に影響を及ぼす可能性があります。

しかし、オプトアウトを申請することで、ユーザーは自分のデータがどのように使われるかについての透明性と信頼を得ることができます。

オプトアウト申請のデメリットと注意点

ChatGPTのオプトアウト機能は、ユーザーが自分のデータの使用を管理できる重要な機能ですが、いくつかの懸念点もあります。

回答精度が低下する可能性

ユーザー入力データはChatGPTの精度向上に不可欠です。しかし、多くのユーザーがオプトアウトすると、言語モデルが学習するためのデータが減少し、AIの応答品質や精度が低下する可能性があります。

情報漏洩リスクがゼロになるわけではない

オプトアウト設定をしても、OpenAIのシステムに脆弱性があった場合、オプトアウトに関わらず情報が漏洩するリスクは依然として存在します。さらに、OpenAIのポリシー上、一定期間は会話履歴が保存されるため、完全に情報漏洩のリスクがなくなるわけではありません。

ChatGPTのオプトアウト申請の手順

ここでは、公式サイトの申請フォームからオプトアウトする方法や、Web版・アプリ版の設定画面でオプトアウトを行う手順について解説します。また、API利用時のオプトアウトについても触れていますので、参考にしてください。

OpenAIの公式サイトからオプトアウト申請する方法

OpenAIの申請フォームにアクセスします。
申請フォーム:OpenAI Privacy Request Portal
オプトアウト申請のページ
「Make a Privacy Request」をクリックし、「Consumer」を選択。
「Make a Privacy Request」
「Do not train on my content」を選び、オプトアウト申請したいメールアドレスを入力します。
「Do not train on my content」

入力したメールアドレス宛にOpenAIからメールが届くので、「Log in」ボタンを押します。
OpenAIからのメール
次の様な画面に遷移し、規約への同意(画像のチェックボックス)と、居住国の選択を求められるので「Japan」を選択します。
規約同意画面
画面下部の「Connfirm Request」をクリックすると、次の様な画面が画面に切り替わります。
「Connfirm Request」
入力したメールアドレス宛に、「Your do not train on my content request」というメールが届いているか確認します。

このメールは「申請を受け付けた」というメールなので、この時点ではまだオプトアウト申請は完了していません。

オプトアウト申請7 OpenAIからのメール：「Your do not train on my content request」

オプトアウト申請の処理が完了すると、「You Do not train on my conten rewuest is complete」というメールが届きます。
これでオプトアウト設定は完了です。
オプトアウト申請の完了通知

注意点：公式フォーム申請にはタイムラグが生じる

公式フォームからオプトアウトを申請すると、反映されるまでに時間がかかる可能性があります。申請が反映されるのは、オプトアウト処理が完了したメールが届いてからです。

https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?dnt=false&embedId=twitter-widget-0&features=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%3D%3D&frame=false&hideCard=false&hideThread=false&id=1642848107284295680&lang=ja&origin=https%3A%2F%2Fwww.ai-souken.com%2Farticle%2Fwhat-is-chatgpt-opt-out&sessionId=0c583aee5bd2fff56ee2dbd4c5d3395324406d98&theme=light&widgetsVersion=2615f7e52b7e0%3A1702314776716&width=550px

ChatGPTの設定画面からオプトアウトする

PC（ブラウザ版）およびスマホアプリ版からもオプトアウト設定が可能です。設定画面でのオプトアウトは簡単に行えますが、過去の会話履歴が参照できなくなるというデメリットがあります。

PC(ブラウザ版）での設定方法

PCおよびWebブラウザ版における、ChatGPTのオプトアウト設定は以下の通りです。

ChatGPTのウェブサイトにアクセスし、左下のアカウントメニューから「設定」をクリック
ChatGPTの設定
次の画面が表示されるので、左側の「データ制御」をクリックします。
「データ制御」
「チャット履歴とトレーニング」の項目をオフにします。
「チャット履歴とトレーニング」

以上がPC(ブラウザ版)でのオプトアウトの設定方法になります。
設定が問題なく完了している場合、画面左側の会話履歴が暗転し、画像の様なポップアップが表示されます。
chatgpt履歴オフ設定 オプトアウト有効時の表示!

オプトアウト設定をオフにしたい場合は、画像内の「チャット履歴を有効にする」を選択する事で、設定を解除する事ができます。

スマホアプリでの設定方法

スマホでChatGPTアプリを利用している場合は、以下のようにオプトアウト設定ができます。

ChatGPTアプリを開き、左上の二本線をクリックします。
ChatGPTアプリの初期画面
会話履歴の一覧が表示されるので、画面1番下のユーザーネーム、もしくは3つの点をクリックします。
ユーザー設定
「Data Controls」をクリックし、Chat Histroy&Trainingをオフにすれば、設定は完了です。
Data Controls画面の「Chat Histroy&Training」

このようにアプリからも簡単にオプトアウト設定が行うことができます。
先述した通りブラウザ版とアプリ版両方使用しているユーザーは、両方のデバイスで設定する必要がありますのでご注意ください。

注意点1：規約上、履歴は30日間保存される

オプトアウト設定をしても、OpenAIの規約上30日間は会話履歴が保存されるため、完全に情報漏洩のリスクを排除できるわけではありません。

注意点2：会話履歴を確認できなくなる

設定画面からオプトアウトを行った場合、過去の会話履歴が確認できなくなる点には注意が必要です。

API経由でChatGPTを利用する場合

APIを利用する場合は、ユーザーのデータは学習に利用されないため、オプトアウト設定は不要です。ただし、システム上は30日間データが保存されるので、確認が必要です。

企業がChatGPTを利用する場合の対策

企業がChatGPTを利用する場合は、機密情報や顧客情報を保護するために慎重な対策が必要です。

社内ガイドラインの制定

ChatGPTなどのAIツールを利用する企業は、リスクに対応するための社内ガイドラインを作成し、利用過程を透明化することが求められます。

ChatGPT EnterpriseやChatGPT Teamsを利用する

ChatGPTの法人向けプランには、オプトアウト機能の標準実装、高度なセキュリティ対策など、企業向けの機能が充実しています。

まとめ

オプトアウト機能を利用することで、ユーザーのプライバシーは一定の保護が得られますが、完全にリスクがなくなるわけではありません。企業利用においては特に慎重な対応が必要であり、社内ガイドラインの制定や法人向けプランの活用が推奨されます。

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すぐ使える！ChatGPTのプロンプトテンプレート30選【ビジネス活用例】　その2

2024年11月12日 12時01分00秒 | 日記

「難解な用語や概念を解説」のGPT-4での実行例の結果

議事録の要約

【プロンプト】

#命令文
あなたは議事録要約と次回の論点案出しのプロフェッショナルです。
入力のテキストの議事録の要約を作成し次回の論点案を考えてください。

#条件
議事録の内容に基づいてまとめること。
発言の内容から言いたいことを抽出すること。
抽出した内容から関連したものを総合して一つの要点とすること。
それぞれの要点は100字程度でまとめること。
明確で意味がわかりやすい文章にすること。
要点を箇条書きで示すこと。
出力は以下の形式にしてください。
会議の目的
決定事項
今後の課題
Todo

#テキスト
【会議の内容】

【ChatGPTの回答例】
「議事録の要約」のGPT-4での実行例のプロンプト

「議事録の要約」のGPT-4での実行例の結果

テーマに関するアイデア出し

【プロンプト】

#命令文
以下のテーマで独創的な案を以下の処理に従って提示してください。

#処理
テーマについて5つ考えてlevel1の回答として提出してください。
次に1～５のそれぞれの回答をさらに独創的にするための案を提出してください。
続いて先ほどの案を踏まえた改善版の活用方法を5つ考えlevel2の回答として提出してください。
これをlevel5まで繰り返してください。

#テーマ
【キーワード】

【ChatGPTの回答例】
「テーマに関するアイデア出し」のGPT-4での実行例

議論前のアイデア整理

【プロンプト】

#目的
今から【キーワード】という内容で議論が行われます。その会議に参加するためにアイデアが必要であり、あなたはアイデアを列挙してください。

#命令文
上記の目的のために下記の条件を遵守してアイデアを5つほど列挙してください。

#条件
アイデアは、実現可能性、持続可能性、およびコスト効率の面など様々な観点で評価されます。
それぞれのアイデアがどのような点で優れているのかをわかりやすくまとめてください。
また、そのアイデアに対する想定される質問も考え、その回答も作成してください。

【ChatGPTの回答例】
「議論前のアイデア整理」のGPT-4での実行例

説得のためのアイデア出し

【プロンプト】

#目的
現在、私が交渉をしているお客様を説得し、取引を説得させたい。そのための戦略やポイントをあなたに考えて欲しいです。

#命令文
以下の具体的な交渉の内容をもとに、取引を成功させるための手順や流れ、話し方や話す内容を箇条書きで書き出してください。

#内容
【取引の詳細】

【ChatGPTの回答例】
「説得のためのアイデア出し」のGPT-4での実行例

カテゴリー分類

【プロンプト】

#命令文
以下のデータを分類条件に基づきカテゴリー分けしてください。

#分類条件
【キーワード】

#分類対象データ
【複数のデータ】

【ChatGPTの回答例】
「カテゴリー分類」のGPT-4での実行例

4.開発者・エンジニア必見 | 技術革新を推進するChatGPTプロンプト5選

コードエラーに対する原因調査

【プロンプト】

#命令文
以下の関数やコードのエラー原因と解決策や代替案を教えてください。
また、必要に応じて修正・改善した関数やコードを出力してください。

#使用関数・コード・ツール・やっていること
【キーワード】

#エラー内容
【コードを貼り付ける】

【ChatGPTの回答例】
「コードエラーに対する原因調査」のGPT-4での実行例

プログラムのレビューをしてもらう

【プロンプト】

#命令文
以下のコードをレビューしてください。
修正点や改善点がある場合はどのコードかわかりやすく教えてください。

#コード
【プログラムを貼り付ける、簡単な概要も】

【ChatGPTの回答例】
「プログラムのレビューをしてもらう」のGPT-4での実行例のプロンプト

「プログラムのレビューをしてもらう」のGPT-4での実行例の結果

プログラムの修正をお願いする

【プロンプト】

#命令文
あなたは、【キーワード】に精通したプロのITエンジニアです。
以下の条件をもとに、コードを修正してください。

#条件
パフォーマンスが良くなるように冗長な書き方はしないでください。
プログラムの具体的な処理の説明を行なってください。

#コード
【コードを貼り付ける】

【ChatGPTの回答例】
「プログラムの修正をお願いする」のGPT-4での実行例のプロンプト

「プログラムの修正をお願いする」のGPT-4での実行例の結果

ブラウザアプリ（簡単な時計アプリ）を作成する

【プロンプト】

#目的
ブラウザで表示する簡単な時計アプリを作成したい。

#命令
HTML、CSS、JavaScriptを使用して、シンプルな時計が表示されるアプリのコードを書いてください。
日本語で解説してください。

#処理
HTMLで基本的な構造を作成する。
CSSでバックグラウンドを黒にし、数字を白色に設定する。数字はおしゃれなフォントを使用してください。
JavaScriptで現在時刻を取得し、画面に表示する機能を実装する。

#条件
HTML、CSS、JavaScriptのコードは別ファイルにしてください。
最終的なファイル群をZIPファイルに固め、ダウンロードできるようにしてください。

【ChatGPTの回答例】
「ブラウザアプリ（簡単な時計アプリ）を作成する」のGPT-4での実行例のプロンプト

「ブラウザアプリ（簡単な時計アプリ）を作成する」のGPT-4での実行例の結果

売り上げデータを分析するためのプログラムの作成

【プロンプト】

#命令文
処理の通りに動くGoogle Colabで動くPythonプログラムを考案し、表示してください。

#処理
japanize-matplotlibをインストールして、日本語が文字化けしないように設定します。
名前、年齢、職業、商品を購入した数（購買数）を含むデータを20個作成します。
年齢と購買数の相関を確認するために散布図を作成します。

#条件
プログラムはGoogle Colabで実行可能である必要があります。
日本語での表示にはjapanize-matplotlibを使用してください。

【ChatGPTの回答例】
「売り上げデータを分析するためのプログラムの作成」のGPT-4での実行例

「売り上げデータを分析するためのプログラムの作成」のGPT-4での実行例の動作結果

ChatGPTの性能向上への期待

ChatGPTの将来には、さらなる性能向上と革新が大きく期待されています。OpenAIは、ChatGPTの学習データとアルゴリズムの改善に継続的に取り組んでおり、ユーザーからのフィードバックを反映して機能の改善を行っています。これにより、ChatGPTはより複雑なリクエストに対応し、精度や応答速度の向上が見込まれています。

さらに、特定の業界や分野に特化したバージョンが登場する可能性も高く、AIのカスタマイズが進むことで、多様な分野での利用がさらに広がることが予想されます。

まとめ

ChatGPTの力を最大限に活用するためには、適切なプロンプトテンプレートの利用が重要です。本記事で紹介したテンプレートを活用すれば、ChatGPTを頼れるパートナーとして、仕事や日常生活に役立てることができるでしょう。

次世代のAIの進化は目覚ましく、私たちの生活をより豊かにする可能性を提供し続けています。このようなAIの力を正しく理解し、賢明に活用することが、これからの時代を生き抜くために必要な重要なスキルとなります。

ChatGPTをはじめとする先進的なAIツールと上手に共存し、その恩恵を最大限に享受できるよう、本記事で得た知識を実践に役立ててください。AIと人間が協力して、より良い未来を築くことを心から願っています。

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