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はじめに

テキスト補間で複雑なタスクを実行したたときに間違った答えが出力されることはありませんか？
今回は間違った答えを減らす方法について記載されている資料を要約したいと思います。 こちらで紹介する方法は一般論であり、タスクによっては使えない場合があるので予めご了承ください。

はじめに

OpenAIからChat APIが公開されました。
今回はこのAPIについて紹介していきたいと思います。

目次

• 特徴
• 使い方
• モデル
• メッセージ
• 実際の例
• 料金
• gpt-3.5-turboのベストプラクティス
• まとめ
• 参考文献

特徴

ChatAPIの特徴として公式ドキュメントに記載されていることは以下になります。

はじめに

前回のブログではFineTuningにより精度が向上するかどうかを検証した。 FineTuning実施前の精度は62%,FineTuning実施後の精度は100%ととなり精度が大幅に向上させることができた。 今回はDruppal Conosoleのコマンドを学習させてDrupal Consoleのコマンドに特化したモデルを作成する。 また、ベースとなるモデルを変えてモデルごとにどのような特徴が出るかも確認する。

以下のPromptで記事を生成しました。

・OpenAIを紹介する記事を書いてください

OpenAIは、人工知能の研究・開発を行う非営利組織です。2015年に設立され、世界最高水準のAI研究を行っています。

OpenAIは、自然言語処理、画像認識、制御システムなどの分野で、人工知能技術の研究・開発を進めています。また、最先端の技術を活用して、社会的な問題を解決するためのプロジェクトも進めています。

OpenAIの研究成果には、自然言語処理モデル「GPT-3」や、画像認識モデル「DALL-E」などがあります。これらのモデルは、自然な文章や画像を生成することができ、AIの可能性を広げることになっています。

OpenAIとは

OpenAIは2015年に設立された人工知能を研究する非営利団体となる。 OpenAIではAPIを提供しており、そのAPIでできることの例が以下になる。

• テキスト補間

  • お店などのキャッチコピーを考える
  • 文章を元にカテゴリ分けを実施する
  • 文章からキーワードを抽出する

• コード補間

  • 自然言語からソースコードを生成
  • ソースコードの説明
  • ソースコードで間違っている箇所を教えてくれる

• FineTuning