俺のChatGPT活用術
——みたいな記事を避けていたので世間の動向をあんまり把握していないんだけど、一方自分自身の話は披露したいという悲しい中年の性(さが)よ。
Playgroundを使う
いきなりChatGPTを使ってないんだけどOpenAI Playgroundを使います。
このページではOpenAIが提供する言語系のモデルAPIの動作をWebインターフェイスから試せて、ChatGPTのモデルであるgpt-3.5-turboも使える。
ChatGPT(chat.openai.com)の方を利用しない理由としては
- Systemメッセージ：AIに対して人間より優先するメッセージを与えられる。ChatGPTの方でもそのうち使えるようになるらしい
- AI側のテキストも編集できる
- temperatureやtop_pなどのパラメータを調整できる
- Complete, Insert, Editなどの別のAPIが使える
というものがある。
逆にChatGPTを使った方がいい理由としては
- GPT-4を試したい
- APIクレジット消費したくない
になる。なので
- 試行錯誤をChatGPT側で
- テキスト生成をPlaygroundで
- 清書を高性能GPT-4さんで締めていただく
とかがアリなのかもしれない。
ただAPIクレジットといっても大量の文章の埋め込み変換やファインチューニングに手を出さない限りPlaygroundをちまちま使っているだけなら常人には気にならない程度だと思う(流血しながら)。
実際の使用例でいうとAI相手に会話を繰替えしてゆく、という使い方ではなく、生成されたテキストを入力テキストに組み込んで改変したり、結果を調整するためにアノテーションを付けたり、会話の全体の内容を何回も書き換えてテキストを作り変えていくことで作文をする。
GPTとして使う
GPTこと生成系事前学習済みTransformerさんがチャット風アプリケーションになった衝撃でびっくりし過ぎてしばらく「AIに適切な指示を出すことで俺たちは問題を解決をする！」という視点で使っていたんだけど、APIを中心に遊んでいたら「要は会話風にテキストを生成できる部分が重要だな」という認識になった。
一方プロンプトエンジニアリングでがんばる勢のシステマチックなアプローチはWeb3の分散アプリケーション特性のように、一旦「ここまで自然言語でがんばらなくてよくない?」という冷め方を今後すると思う。ハンマーを持つと全部釘に見える法則のようだ。
ただ「LangChain Agentでジョバンニたちの到着時刻を探索させる」や「ChatGPT自身をAPIサーバーにする」「ChatGPTで大喜利エンジニアリング」のようなことができるのがとても面白い。
それにGPTはテキストからテキストを生成できるので、それによってキャンバスに絵を書くようにテキストで論理パズルができるのも面白い。
見聞きした中では落合陽一も同じような主張をしていて「爆誕した「GPT-4」の何がスゴいのか？」という動画の中で「Google検索の変わりに使うんじゃなくてテキスト生成して遊ぼう」と言ってPlaygroundを直接使っていた。
僕の場合はChatGPTを技術的な調べもののGoogle検索や書籍を探すためのキーワードを探すのにも使っていて「エラーや方法をChatGPTに尋ねる」→「公式ドキュメントを見に行く」という順序にしてる。
今後生成系AIがキーボードやIMEのようなレベルの書き道具としてとして使えると思う。スマホで予測変換を使いこなすようになったように、テキスト生成機能があることが前提にデザインしたエディタなどのソフトウェアを使うのが楽しみであるし、自分でも作りたい。
まとめ
つまりは「ChatGPTとの会話で指示を与えて結果を得て目的を達成する」ということはほどほどにして「会話風テキストを作るパーツによって色々応用が効く」という部分を楽しんでいる。
