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##ChatGPTの現状理解とR関数&パッケージ作成への活用 1. ChatGPTの現状理解 OpenAI社について ChatGPTとは？ GPT-3.5とGPT-4 フロンプトとは？ ChatGPTの得意なこと・苦手なこと（事例とTipsも） 2. R関数&パッケージ作成への活用 GPT API keyの取得 gptstudioパッケージを使って、RStudio上でChatGPTを使用する事例の紹介
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- 1. Satoshi Kume (@skume) ChatGPTの現状理解と R関数&パッケージ作成への活用 Bio"Pack"athon 2023 #5 17-MAY-2023
- 2. 今日の話題提供 1. ChatGPTの現状理解 1. OpenAI社について 2. ChatGPTとは？ 3. GPT-3.5とGPT-4 4. フロンプトとは？ 5. ChatGPTの得意なこと・苦手なこと（事例とTipsも） 2. R関数&パッケージ作成への活用 1. GPT API keyの取得 2. gptstudioパッケージを使って、RStudio上で ChatGPTを使用する事例の紹介
- 6. ChatGPTとは？ https://ja.wikipedia.org/wiki/ChatGPT とかの出典 ✦ Chat Generative Pre-trained Transformer (GPT)の略 ✦ OpenAI社が2022年11月に公開したAIチャットボット。 ✦ 主に、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。 ✦大規模言語モデル（LLM, Large Language Model）の1つ ✦ 特徴: 人間が自然に感じる文章を生成する能力を持つ ✦ モデル構築: 教師あり学習 + 強化学習 + 転移学習 ✦ 現状、GPT-3.5 (2022年11月) と 最新版のGPT-4 (2023年3月14 日) のLLMモデルがある。
- 8. ChatGPTで何が変わったか？ ✦ AIの大衆化にほぼ成功 （従来のジレンマ） ✦ AIモデルが公開されても、データが無く使えない。 ✦ データがあれど、計算リソースが足りず、計算できない。 ✦ そもそも結果が再現しない… ✦ 世界中の言語学者が成し得なかった、最新の言語処理技術 が月20ドルのサブスク（計算コスト込々）で使える。 ✦モデル構築や学習、サーバーの設定など不要（Fine-tuningは必要） ✦言語学・自然言語処理の分野は超絶クローズ => 公開有り得ない。 ✦モデルの計算コストやストレージなどで億単位の費用（久米予想） ✦スパコンの無料配布状態？？？
- 9. ChatGPT ChatGPT Plus GPT API 機能 ChatGPTのみ ChatGPTのみ 他のGPTモデルも 使用可能 料金体系 無料 サブスク (20USドル/月) 従量課金 LLM GPT-3.5 GPT-3.5 GPT-4 GPT-3.5 GPT-4 使い方 GUI （チャット形式） GUI （チャット形式） CUIでAPI実行 ChatGPT plugins 不可 利用可 (サブスク + waitlist登録)* *ChatGPT UI上で 3rd-partyアプリケーションを利用機能 2023年5月17日現在 OpenAI社 提供サービス一覧
- 10. GPT-3.5とGPT-4は何が違う？ OpenAIより独自評価が提供されている ✦ 推論 普通レベル ✦ 早い ✦ 推論 サイコーに良い ✦ 遅い
- 11. https://openai.com/waitlist/gpt-4-api https://openai.com/waitlist/plugins GPT-4 API / ChatGPT plugins の利用は順番待ち
- 12. プロンプトとは？ https://wa3.i-3-i.info/word11367.html https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000089712.html https://e-words.jp/w/%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%88.html とか ✦ コマンドプロンプトのこと？？ ✦ コマンド: コンピュータに特定の機能の実行を指示する命令 のこと。 ✦ プロンプト: システムが入力を受け付けられる状態であるこ とを示すマークのこと（「%」「#」「>」とか）。 最近、急に聞くようになった （AIの文脈では） AIモデルに対する指示 / 指示を出すための文章のこと。
- 13. ChatGPTが得意なこと - 情報検索 ・知恵袋/掲示板的な使い方 - 記事要約、翻訳(多言語 ) - コーディング (おそらく、ほぼ全てカバー ) - プロンプトの作成・改善 (指示文をAIと対話型で作成・改善できる) 例: PCAのR関数を作成するプロンプト 設定・要件定義をする
- 14. - プロンプトの作成・改善 (指示文をAIと対話型で作成・改善できる) 例: コメント部分の日英訳 例: 改善点&改善版の提案 ChatGPTが得意なこと
- 15. プロンプトの作成では要件定義・具体性が重要 「数理解析の基本」はChatGPTでも同じ ✦ モデルが大きく・パラメータが多いと結果が収束しない。 ✦ 仮定・前提を置いて、結果の出力範囲を収束させる。 ✦ 計算コストを低くすると、計算が速くなって、答えに早く辿り着く。 出力が冗長 途中で停止 すぐに結果出力
- 18. 今後、ChatGPT pluginsでの対応に期待 時には聞き返すことも大切 ChatGPTが苦手なこと - モデルの学習データが2021年まで - 記事になっていない情報（会員サイト、地域ネタ etc）に弱い
- 19. 今日の話題提供 1. ChatGPTの現状理解 1. OpenAI社について 2. ChatGPTとは？ 3. GPT-3.5とGPT-4 4. フロンプトとは？ 5. ChatGPTの得意なこと・苦手なこと（事例とTipsも） 2. R関数&パッケージ作成への活用 1. GPT API keyの取得 2. gptstudioパッケージを使って、RStudio上で ChatGPTを使用する事例の紹介
- 21. https://platform.openai.com/account/api-keys GPT API keysの作成 (2) Keyをコピペ (1)
- 23. パッケージのインストール手順 #pakパッケージのインストール > install.packages("pak") #GitHubのパーソナルアクセストークンの設定 > Sys.setenv(GITHUB̲PAT="your̲token̲here") #gptstudio/gpttoolsパッケージのインストール > pak::pak("MichelNivard/gptstudio") > pak::pak("JamesHWade/gpttools") > library(gptstudio) > library(gpttools) #最後に、RStudioを再起動する
- 24. RStudio上での設定 #OpenAI API Keyの設定 > Sys.setenv(OPENAI̲API̲KEY = "<APIKEY>") #Addinsの検索窓の呼び出し CMD/CTRL + SHIFT + P #Addinsの検索窓から検索 使い方
- 25. RStudio上で実行の手順 (1) コード部分を選択する (3) 該当のAddinsを選択する (4) 実行されて、完了を待つ (2) Addinsの検索窓の呼び出し CMD/CTRL + SHIFT + P 4 steps 実際に実演します！
- 26. まとめ ✦ ChatGPTはタスクを選べば、かなりパフォーマンスが 高く実行できる ✦ R関数やパッケージ開発でも利用できる。 ✦ ただし、現状は、GPT-3.5 ✦ 学習データとして情報がないとできないことが多い。 ✦ 例: BLAST検索の実行
- 27. 補足資料