1. ChatGPTの現状理解 　ChatGPT とは？ 　前回の振り返り 　ChatGTP界隈の1ヶ月間のアップデート (2023年7月版) 2. Rパッケージ開発にLLMをどう活用するか？の整理 3. GPTが使えるRパッケージの調査報告

1. Satoshi Kume (@skume)
ChatGPT の現状理解と
2023年7月版 LLM情報アップデート
Bio"Pack"athon
2023 #7
12-JUL-2023

2. 今回の話題提供
1. ChatGPTの現状理解
1. ChatGPT とは？
2. 前回の振り返り
3. ChatGTP界隈の1ヶ月間のアップデート (2023年7月版)
2. Rパッケージ開発にLLMをどう活用するか？の整理
3. GPTが使えるRパッケージの調査報告

3. 今回の話題提供
1. ChatGPTの現状理解
1. ChatGPT とは？
2. 前回の振り返り
3. ChatGTP界隈の1ヶ月間のアップデート (2023年7月版)
2. Rパッケージ開発にLLMをどう活用するか？の整理
3. GPTが使えるRパッケージの調査報告

4. ChatGPT とは？
Chat Generative Pre-trained Transformer (GPT, 事前学習済み変換器)の略
✦ OpenAI社が2022年11月に公開したAIチャットボット。
✦ 「chatGPT」は GPTのチャット機能を指す。
✦ 単に「GPT」と言うと、モデル自体あるいは他の機能も指す。
✦ 現在の最新版: GPT-4 (2023年3月14日公開) 、ChatGPT May 24 Version
✦ GPT4が別格であることを強調したいときに、「 GPT-4 」と呼ぶ傾向にある。
✦ 大規模言語モデル（LLM, Large Language Model）の1つ
✦ 大量のテキストを学習したAIモデル。
✦ テキスト生成過程で、次に来る単語を高確率で予測できる。
✦ 結果として、人間が自然に感じる文章を生成できるAIモデル。
✦ GPT・LLMで何が変わったこと
✦コンピュータ言語を介さずに、自然言語もプロンプト(指示文)として、
AI・計算機に命令できるようになった。

5. ChatGPT とは？
LLMの出力は、内挿か？ 外挿か？
LLMが学習したデータの範囲内での予測（内挿）
は得意ですが、学習したデータの範囲を超えた予
測（外挿）は得意ではないことを意味する。
通常の機械学習・深層学習のときの理解と同じ。
ハルシネーション(モデルに存在しない事
実や情報を生成する現象)の一部は、外挿
の問題と見なすこともできる。
（従来との違い）
LLMに学習済みかどうかを問い合わせできる。
プロンプトの情報は生成時の学習データにも。
線形回帰で説明すると

6. ChatGPTの実行環境 (UI編)
https://chat.openai.com/?model=gpt-4
本題を話す前に、初めての方向けにChatGPTの実演動画を…

7. ChatGPTの実行環境 (UI編)
本題を話す前に、初めての方向けにChatGPTの実演動画を…

8. 前回の振り返り
(1) iOS版 ChatGPTアプリ がリリース
(2) Beta features 機能が実装 (ChatGPT Plus / サブクス版)
a) Bingウェブ検索機能 (Web browsing) の実装
b) Plugins機能 が使えるように
Prompt Perfect, Wolfram, WebPilot, 食べログPluginを紹介
(3) 話題提供: GPT-4 Technical Report,プロンプトエンジニアリング等

9. ChatGTP界隈の1ヶ月間のアップデート
(2023年7月版)
(1) GPT-3.5-turbo-16kモデルのリリース (6/13)
標準の4kバージョンと比べて、より長いコンテキストを扱えるにように
(2) Function calling機能の導入 (6/13)
ChatGPTが特定の関数を呼び出し、その結果をユーザーに提供できるように
(3) 東大 x 生成AIシンポジウム (7/4)
(4) GPT-4 API が一般利用可能に (7/6)
(5) Bingウェブ検索機能 (Web browsing) が公開停止 (7月)
(6) Code interpreter*機能(beta版)の追加 (7月)
* ChatGPT内でコードを実行し、データの解析やグラフの作成などできる。現在、Pythonのみ使用可能。
* Rはサポートされていない。Rを使用する場合は、noteable plugin**を使用する必要有り。
** noteable pluginの新規インスールは停止されているかも。
(7) Plugins数: 約400種類(6月) => 663種類 (7/11現在)

10. 東大 x 生成AIシンポジウム (7/4)
https://www.t.u-tokyo.ac.jp/ev2023-07-04
https://youtu.be/Qms3DsP6NG4

11. Code interpreter について
ChatGPT内でコードを実行し、データの解析やグラフの作成などができる。現在、Pythonのみ使用可能。
(1) Settings > Beta featuresで、
Code interpreterをONにする
(2) GPT-4 > Code interpreter Beta
を選択する
※ サブスク版(ChatGPT Plus)のみで使用可能
設定方法

12. Code interpreter について
※ LLMのモデル自体に取説が含まれるので、GPTに尋ねるのが手っ取り早い。
現状は、Pythonのみサポート。
他の言語は実行できない。
LLM + コードの実行環境を提供してくれる

13. Code interpreter について
（簡単な実行例）

14. Code interpreter について
（簡単な実行例）

15. Code interpreter について
（簡単な実行例）

16. R実行にはNoteable pluginを使用する
手順
(1) Noteable pluginのインストール
(2) Noteable に登録・ログイン
(3) プロジェクト作成
(4) KernelをRに変更
(5) ChatGPT UIからR実行。
https://noteable.io/

17. 手順
(1) Noteable pluginのインストール
(2) Noteable に登録・ログイン
(3) プロジェクト作成
(4) KernelをRに変更
(5) ChatGPT UIからR実行。
https://noteable.io/
R実行にはNoteable pluginを使用する

18. 手順
(1) Noteable pluginのインストール
(2) Noteable に登録・ログイン
(3) プロジェクト作成
(4) KernelをRに変更
(5) ChatGPT UIからR実行。
https://noteable.io/
R実行にはNoteable pluginを使用する

19. 手順
(1) Noteable pluginのインストール
(2) Noteable に登録・ログイン
(3) プロジェクト作成
(4) KernelをRに変更
(5) ChatGPT UIからR実行。
https://noteable.io/
R実行にはNoteable pluginを使用する

20. 手順
(1) Noteable pluginのインストール
(2) Noteable に登録・ログイン
(3) プロジェクト作成
(4) KernelをRに変更
(5) ChatGPT UIからR実行。
https://noteable.io/
Noteable側のノートブック
R実行にはNoteable pluginを使用する

21. 今回の話題提供
1. ChatGPTの現状理解
1. ChatGPT とは？
2. 前回の振り返り
3. ChatGTP界隈の1ヶ月間のアップデート (2023年7月版)
2. Rパッケージ開発にLLMをどう活用するか？の整理
3. GPTが使えるRパッケージの調査報告

22. Rパッケージ開発の流れ
CRAN投稿・採択までのフローチャート
(GPTと壁打ち + SHOW ME DIAGRAMSで作成)

23. Rパッケージ開発の流れ
CRAN投稿前までのフローチャート 簡略版
(GPTと壁打ち + SHOW ME DIAGRAMSで作成)
(1) R package (プロジェクト)の作成
(2) R関数の作成
(3) ドキュメントの作成
(4) テストの作成
(5) check関数の実行
(6) チャックがパスしたら投稿
難所
英語で関数説明やvignette
などの作成
難所
コンパイルエラーなどのデバック
難所
コーディングのテクニック必要

24. Rパッケージ開発でのLLM活用法
Rパッケージ開発での面倒な作業や壁打ち・ディスカッションには極力LLMを使おう。
活用シーン
1. アイデア出しと構想: 新しいアイディアや解決策の提案を補助
2. パッケージの設計とアーキテクチャの提案: パッケージの全体的な設計を補助
3. 関数作成の補助 (近いうちに補助が外れると期待)
4. R言語の文法チェック: 基本的な文法エラーを指摘
5. Roxygenコメントの追記: Roxygenスタイルのコメントの生成を補助
6. 日本語から英語への翻訳: ドキュメンテーションの英語翻訳
7. ドキュメンテーションの作成と改善
8. 使用例やチュートリアルの作成
9. デバッグ、バグの修正、テスト: バグの特定や修正、テストケースの作成を補助
10. ユーザーからのフィードバック・機能追加への対応や補助
11. 関連パッケージの調査: 関連するパッケージやツールについてウェブ情報提供
12. 文献調査: 特定のトピックに関する文献の概要を提供
開発前の
段階
関数の
作成
ドキュメン
トの作成
バグ修正やリ
バイス、機能
追加の対応
調査一般

25. 今回の話題提供
1. ChatGPTの現状理解
1. ChatGPT とは？
2. 前回の振り返り
3. ChatGTP界隈の1ヶ月間のアップデート (2023年7月版)
2. Rパッケージ開発にLLMをどう活用するか？の整理
3. GPTが使えるRパッケージの調査報告

26. GPTが使えるRパッケージの調査報告
順位 パッケージ名 CRANダウンロード数* 最終更新日 Links
12016位 openai 18,188 2023-03-15 GitHub CRAN
14153位 chatgpt 11,390 2023-05-05 GitHub CRAN
14343位 gptstudio 10,807 2023-07-11 GitHub CRAN
17897位 askgpt 2,500 2023-06-26 GitHub CRAN
19322位 TheOpenAIR 652 2023-04-27 HP CRAN
19332位 gitGPT 640 2023-04-04 GitHub CRAN
ランク外 gptchatteR 不明 2023-05-06 GitHub
ランク外 gpttools 不明 2023-05-20 GitHub
* 2023年7月11日時点
* 参照サイト: CRAN R Packages by Number of Downloads
キーワード検索(gpt, openai, chat)して、該当するパッケージをCRANのダウンロード数により順
位付けし、表にまとめた。

27. openai パッケージ
https://github.com/irudnyts/openai
2023年3月15日にCRANに公開されたパッケージ。
OpenAIの各APIが個別の関数になっていて、R環境
上で関数実行して使うことを想定。

28. chatgpt パッケージ
RStudio内でChatGPTを利用するため
のインターフェースを提供
Addinsとしての利用を想定
https://github.com/jcrodriguez1989/chatgpt

29. gptstudio パッケージ
5月の研究会でも紹介
Rのコーディング補助の用途で、
RStudio内でのAddinsを提供
https://github.com/MichelNivard/gptstudio

30. gptstudio パッケージ
https://github.com/MichelNivard/gptstudio
gpstudio appの使い方動画
最新版でGPT-4が選択可能に

31. まとめ
・ ChatGTP界隈の1ヶ月間のアップデート (2023年7月版)
・ GPT-4 API 公開
・ Code interpreter beta版の公開
・ R実行はnoteableで
・ Rパッケージ開発にLLMをどう活用するか？を整理した。
・ GPTが使えるRパッケージを調査して、上位3つのパッケージ
を紹介した。

32. 補足
1.17億ダウンロード