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Generative
AI Study
Group
Agenda
https://www.ai-tech-c.jp/generative-ai-study-group-gasg/
Agenda
https://www.ai-tech-c.jp/generative-ai-study-group-gasg/
Introduction
•当会名称改定
旧: 生成系AI研究会
新: Generative Ai Study Group (GASG)
Introduction
• 運営体制の紹介
• 主催
• 杉山邦洋
• 詳細は本資料末尾記載
• 相方
• 上原将司
Introduction
•GASG Policy
•楽しく
•面白く
•オープンマインド
Introduction
•本日の進め方
• アンケート
Introduction
• Logo
① ② ③ ④
Introduction
•Web
https://www.ai-tech-c.jp/generative-ai-study-group-gasg
Introduction
• テーマ募集
• Panasonic 小森様
①Panasonic調理器の海外戦略担当:英独米での海外駐在含め、30年余り国際競争の最前線
で欧米中韓メーカーと戦って参りました。食ビジネスでの生成AI活用を検討したい。
②立命館大学での講師(国際マーケティング、海外起業):授業の中で生成AIの展望につ
いて触れたい。
③国際ヨガセラピスト(IAYT):人生100年時代のQOL向上を目指し、ヨガセラピーの日本
での社会実装を目指しています。ヨガセラピーの指導者育成への活用法を検討したい。
Introduction
• テーマ募集
• SBS情報システム土屋様
• 生成系AIシステムを業務活用する為の検討
• お客様に問合せ戴く内容を、自動応答するシステムを開発し、特定の業務回答作成
者に偏っている、
• 属人化業務を減らす事で、多くのビジネスメリットが得られる。
• しかし、上手く行かない課題を抽出し、研究テーマを模索したい。
Agenda
https://www.ai-tech-c.jp/generative-ai-study-group-gasg/
Theme Presentation
• 盛岡広域振興局経営企画部産業振興室 佐藤様
• 小学生向けチャットAIの仕様作成企画
Agenda
Next
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Study contets
• Prompt Engineering
• なぜプロンプトエンジニアリングが重要なのか
• Chat GPTがうまく使えるから...?
• 10%...ぐらいはそうかなと思う
• Chat GPTはあくまでアプリケーションだから...
• Chat GPTはChat GPT以上でも以下でもない (現時点では)
• Text input Text output (Markdown記法を駆使するのはある)
• Browser extention で魔改造されてたりするのはある
• ゴールシークプロンプト
Study contets
• Prompt Engineering
• エンジニア観点から重要なプロンプトエンジニアリング
Study contents
ChatGPT with 3rd PT Plugin
Program
Service APIs
ここのAPIコールが
LLMに完全に依存
この間の制御にプロ
ンプトエンジニアリ
ングが重要になる
Pluginアーキテクチャ
は外部アプリへの組
込リリースが予告さ
れている
Study contents
フロントエンド以降
が不可視化すると
AGIのように振る舞
うことになる
この一体化
つまり適切さと応答
速度がAGIとしての
完成度と同義となる
そのためにここに全
く新しいアーキテク
チャが適用される可
能性がある
更にこれ自体をLLM
が作るという可能性
の萌芽...
Study contents
https://www.microsoft.com/en-us/research/group/autonomous-systems-group-
robotics/articles/chatgpt-for-robotics/
Study contents
https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-
developers/
https://smooth-glazer-9cf.notion.site/ChatGPT-Prompt-Engineering-for-
Developers-DeepLearning-AI-a0b0c01af6224878af0fa1f341a5bc95?pvs=4
Study contents
• LLMとの対話は大まかに以下に分類されることを念頭におく。
• 操作
"要約" "補完" "換言" "抽出" など入力テキストに対しての操作要求と結果応答を期待する。
"~~~ を英訳してください。" "~~~ の文章を要約してください。"
• 創作
LLMに対して、何らかの文章による創作を要求し応答を期待する。
"~~~についての詩を作成してみてください。"
• 知識
LLMが備えている知識に対して問い合わせを行い応答を期待する。
"新型コロナウイルスの特性について教えてください。"
Reference: https://gist.github.com/yoavg/6bff0fecd65950898eba1bb321cfbd81
Study contents
• バニラなLLMを直接的に検索用データベースとして期待することは良いアプ
ローチとは言えない。
• LLMを検索と捉えることは、「知識」と「創作」が組み合わされてしまう可能性がある。
• つまり、出力結果に「知識」では補えない部分に「創作」が混ざる。
• 特にユーザが意図しないLLMの「創作」は「ハルシネーション」と呼ばれる。
• 結果、出力に関連するドメインに対して前提知識がないとLLMがハルシネーションしている
かそうではないのかの判断がつかない。
• 検索的に使いたいのであれば、それ相応の手間をかける必要がある。
• というか一般的な検索というのであればBingで十分。
Study contets
• Prompt Engineering
• Langchain framework
• プロンプト操作に便利な様々なファンクションを提供してくれます。
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.prompts.chat import (
ChatPromptTemplate,
SystemMessagePromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
)
Agenda
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