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【オープニング音楽】
みなさん、こんにちは。
Dry Catch FM です。
このポッドキャストは、IPMに同期入社し、現在は別々の企業で働くソフトウェアエンジニアの二人が、
最新のテクノロジー、ライフハック、キャリアなどをテーマに、雑談形式でお送りする番組です。
【オープニング音楽】
最近、ビングが話題じゃないですか。マイクロソフトの。
うん。検索エンジンね。
そう。で、AIというか、チャットGPTみたいなやつがサポートしてくれるみたいな感じで、結構有名になってて。
僕も使いたいと思って、めっちゃ話題になってるから、使おうと思ったんだけど、
いまだにウェイティングリストに入れられてて使えてないんですよ。
あれ結構やっぱ申し込みが来てるのか、何が違うんだろう。あんまりよく分かってないんだけど。
ほぼあれと同じ、チャットGPTとか、GPT3.5以降のやつと同じで、対話型でいろいろやってくれるし、
ある程度条件絞ったら、検索した結果を元にいろいろサマリーとかを出してくれるみたいな感じらしい。
そうなんだ。なんかTwitterとか見てると、Bing AIの方やばいみたいな。
受け答えがチャットGPTより良いらしいとか、いろんな話が出てて。
用途にもよるんだろうけど、かなり便利そうだし。
やっぱりちょっと最近、簡単なAPIをつなげていって、システムを作ってエンジニアとして頑張りましょうみたいな。
そういう情報商材が一時期増えたけど、そういうレベルじゃなくなってきてる。
本当に使うだけでいい世界になりつつあるなって思ってるので。
そういう使いそうなAIっぽいものをある程度触っといた方が、エンジニアとしてもいいのかなって思ってるんだよね。
Twitterで検索してみると、BingプラスGPTがすごすぎて、深夜3時に興奮が止まらなくなってる。
SpotifyとApple Musicのユーザーあたりの収益の比較を聞いたら、ウェブ上の情報から比較数字を提示してくれ。
Spotifyの方が低い理由を聞いたら仮説も提示してくれる。
すごいね。
その辺数値とかあっとんのかね。ウェブから取ってきてるらしいけど。
この辺もいろいろ試してみて、何がうまくできて、何がうまくできないのか。
もうちょっと知りたいなっていうのも結構あるんだよね。
ウェイティングリストに入れられてて、こうするともっと早くなるよって言われたから、
スマホアプリに言われるまがまま入れ、マイクロソフトアカウントとヒモスケールとかまでやったんだけど、
全然解消されない。
そういう時代になってしまうのか。マイクロソフトアカウントか。
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今使いたくないかなと思ってたけどね。
存在を半分忘れてたけど、自宅のデスクトップが、僕はWindowsだから、そういえば登録してたなって。
まだ使ってるけど、久しぶりに存在を思い出したね。
エッジ開いたのもいつぶりだろうってくらいだし。
個人的にはちょっとGoogleに頑張ってもらいたい。
そうだね。なんか拡張とか、Chromeの拡張とかも結構いろいろ出てるらしいけど、
この辺もね、どうなんだろうな。Googleって広告企業じゃん。
そうなんですよ。
今回の中で広告企業に全く相性が良くないように見えてるんだよね。
広告うまく出せないし、相性も良くないじゃん。
GPT的なやつ。
検索結果をさ、さまってきてポンって出してくれる。
検索結果すら見ないとなると、より広告を出す機会がなくなるんだよね。
今収益的な柱というか、Googleにとって大きい存在であろうGoogle検索の
1回あたりの検索コストが上がっちゃうわけじゃん。
そうですね。
今までそんなに自分の中で存在が大きくなかったMicrosoftソフトよりは、
Googleの中でも検索の存在が大きいからあんまりコスト上げられないと思うんだよね。
何だろうな、収益が明確に悪くなっちゃうじゃんっていう意味で。
どうするんだろうなGoogleって思ってはいる。新しくBirdだっけ。
AIは出すらしいけど。
でもその一方で、金になるような検索は結局チャットじゃなくて、
今までのGoogleみたいなインターフェースでやり続けるみたいな話もあるっちゃあるけどね。
そうね。
全ての検索がチャット形式に置き換わるわけではないっていうのはあるかなと思いつつも、
でもGoogleやばいぞっていうところは変わらないかなっていう。
ちょっとまたウェイティングリストで順番来たら使用感教えてください。
ぜひ1回その話題をやりたいと思います。
ありがとうございます。
本題が引き続き、本当最近GPTの話題しかないんだけど。
Twitterそれめちゃめちゃ多いしね。
毎週進化が張りすぎてこの界隈の。
ノートあるじゃないですか、ブログサービスの。
ブログサービスって言っていいのかな。
ノート.comです。
CXOのふかつさんっていう人がいるんですけど、
その人が結構チャットGPTをはじめとしたGenerative AIの使い方がめちゃくちゃ上手い人なんですね。
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めちゃめちゃいろいろ試してるよね、あの人はね。
そうそう、去年のMeet Journeyとかが出てきたあたりから結構いろいろ遊んでるみたいで。
その人とその人のセミナーみたいなのがあったらしく、
それもノートにチャットGPTを利用した機能がリリースされたのかな、まだ使ってないけど。
そうだね、ベータ版みたいな感じでノートAIみたいな、こういうタイトルをつけてって言ったらタイトルの候補案をいっぱい出してくれるとか、
そういうタイプのやつが出てくるらしいね。
Notion AIに近いんじゃないかな、だから。
確かにね。
ベータ版リリースがあったっていうことで、
セミナーみたいなの、Web上のイベントみたいなのがあったんだけど、
そこでチャットGPTってこういうふうに使ったらいいですよ、みたいなノウハウをいろいろ教えてくれてたんですけど、
それがすごい面白かったなと思って、ちょっと今日はその話をしようかなと思ってます。
これはあれなんだよな、偶然僕とみやちが両方とももう見終わってて。
そう、たまたま。
データにデジタルに書こうと思ったら、先に書かれてるって思ったタイプで。
これめっちゃいい動画だったからね。
そうだね。
1時間20分にはなってるんだけど、
多分その前後、特に待ち時間みたいなやつがあって、
実質1時間くらいいたし、結構ゆっくり喋ってくれてるから、
僕2倍速で全然余裕で聞き取れたから。
そうそうそう、俺も2倍速で聞いて、大体30分くらいで終わったみたいな感じだったわ。
聞いてない人は気軽に聞いてみるといいんじゃないかなと思うんですが、
何の話かしようかな。
結論的なこういうプロンプト使うといいよみたいなところから、
根拠を掘っていくみたいな感じがいいかな。
そうですね。
復活式プロンプトシステムっていうのがね、このセミナーの中に。
これちょっと動画のどのあたりかというと、
45分00で見えてる今。
そうね、これインデックス付けてくれてるから、
あったあった、復活式汎用プロンプト。
プロンプトっていうのは要はJATGPTに投げるための質問文のことですよね。
そうだね、呪文とか呼ばれてるやつだよな。
このプロンプトを作るにおいて大事なのが、
可能性空間を限定することが大切ですって言ってたね。
要はJATGPTってあらゆるウェブ上の学習データから回答を作ってるから、
ざっくりとした質問にはざっくりとした回答しか出してくれない、
みたいな特徴があって。
なので結構可能性空間っていうのは、
要はその回答の前提条件を狭めてあげることによって、
よりクオリティの高い回答を得ることができますよ、
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みたいな話だと思うんだけど。
そのためにプロンプトを大きく3つに分けてるのかな?
ここで見ると、厳密には4つなんだけど、
まず最初が命令書っていうのを書いて、
そこでどういうこと書いてるかっていうと、
あなたはプロの編集者です。
以下の制約条件と入力文を元に最高の要約を出力してくださいと。
その下に制約条件っていう目出しを書いて、
で、過剰書きで文字数は300文字程度、
小学生にも分かりやすく、重要なキーワードを取り残さない、
文章を簡潔にっていう制約条件を書いて、
さらにその下に目出しで入力文って書いて、
そこに文章を書くんでしょうね。
で、最後に目出しで出力文って書いてあるけど、
ここはちょっとGPTが補完してくれるから何も書かないと。
だからこういう制約条件をこと細かに書いてあげる。
かつこの4つの目出しで、命令書、制約条件、入力文、
出力文って4つの目出しで書いてあげるっていうのが、
付活式プロンプトシステム、付活式汎用プロンプトらしいですね。
これで結構いろんな条件を命令書の部分でも、
制約条件の部分でもつけてるんだけど、
これで絞ってる前提条件みたいなもので、
さっきした可能性空間というかを削っていくっていうのが割と大事らしくて、
何も指定しないと、
あらゆるパターンを想定してそれっぽいことを言うってなった結果、
すげえ無難なものがしてくるらしいんだよね。
だからプロの編集者ですとか言ってると、
プロの編集者が言いそうな限りのそれっぽいことを言ってくれるから、
可能性の範囲が狭まって、より求めてるものが出てくるよねっていうようなところが、
根底にあるプロンプトらしいというのが全体で言われてますね。
そうですね。でもこれあれだね。
この入力文っていう見出しの下に文章をざーって書くってなってるけど、
これは多分普通にChat GPT使ってたら使えないあれじゃないかな、文字数制限で。
多分あんまり文字数に入れられないからさ。
そうだね。あとはたまに何桁って言っても出してくれないことがあったりするから、
それを出してくれなかったらもう一回何桁だぞって言えばやってくれたりするので、
その辺は一発で出ると思わずに対話式にやるとかあるかもしれない。
この中でもね、一回でできなかったらもっとこうしてって言ったりしたら、
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ちゃんとやってくれたりするので、対話を重ねる形でね。
Chat GPTすごいところってインタラクティブにできるというか、
前の会話を記録した上でさらに回答してくれるってところがすごいよね。
出てきた答えに対してもっと○○って言うだけで、
さっきのをもっと○○にするっていうのがちゃんと出てくるから、
割とその辺は試行錯誤をする方が結構大事かもっていうのがあるけど、
その試行錯誤の前提としてそれっぽいことを無難なことを出してくるやつなので、
ちゃんとこっちで絞ってあげようね。
絞り方に人間の技が出てくるんだよっていうような話だったと思う。
その辺が大事っていうことかな。
あとはその背景みたいな話もしてたよね。
これってなんでそういう無難な答えを出しちゃうんだっけみたいな話。
そもそもChat GPTの裏にあるGPT3.5っていうのはどういうものなのかみたいな。
そもそもめちゃめちゃに学習をさせた、
次に来る単語を予測する高性能なマシンなだけですっていう話ね。
そうそうそうそう。
要はあれでも結局マルコフ連鎖になってるのかな。
俺よくわかってないんだけど。
完全にマルコフ。
これマルコフ家庭とかしか知らないからなんだけど、
マルコフもあるあるっていうとき大体その直前のものしか認知しないけど、
これって結構いくつか前のものまで認知してそうだよなっていう気がする。
確かに。
マルコフ連鎖だから違うのかな。
僕はその辺の用語を覚えてないだけなんだけど。
俺もあんま詳しくはないけど、
でもそこまで複雑なあれではないっていうふうに言ってるよね。
基本的にこいつらがやってるのは何かを受け取って、
じゃあそれの次に来るやつ、次に来る言葉は文章はどんなものが一番確率が高いかなっていうのを出して、
一番確率が高いやつを出すっていうことをやってるらしいので、
ここで動画で言ってた例では昔々って言われたら、
あるところにっていうのが来る確率が一番高いみたいな。
っていうのがどんどん続いてってそれっぽいのを出すんだけど、
だからこそ無難なものが出るよね。
一番確率が高いやつ。
しかも何にも制限をしなかったら、
誰でも言いそうなことを出してくる。
誰でも言う可能性があるからね。
でもプロの編集者みたいにちゃんと絞ってあげると、
プロの編集者の中で言いそうな確率が一番高いやつみたいなのを出してくるから、
だからこそ絞るのが大事なんだよっていうような話を言ってました。
あともう一個重要な学びとしては、
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英語でやりましょうっていうやつかな。
中学生と大学生ぐらいの差が日本語よりも少ない。
のちの差があるよみたいなこと言ってたね。
要は学習データの割合が多分普通に、
全然違うからね。
話者の割合になっちゃってるみたいな感じかな多分。
集められる。
やつは少ないからやっぱり。
そうなんだよね。
しかも多分ね、言語としての学習しやすさあると思うよ。
だって単語に区切るのすら日本語めんどくさいんだもん。
確かに。
英単語なんてスペースで区切ってあるのに、日本語はそんなことないからね。
みたいなこと結構あると思うので、
英語でやれる人は英語でやった方がいいし、
なんならDeepL使って日本語を英語に変換して入力して、
出てきた英語を日本語に変換して読む。
でも精度は変わりそうっていう話をしてたので、
とはいえ来年ぐらいにはもうその辺も内蔵されてるやつが出てきそうな気がする。
けど内部的にはやっぱり1回翻訳のためのものを投げてるわけなので、
その1回分のコストパフォーマンスが違う。
だから値段が変わっちゃうかもしれないとか、
そういう話もあるかもしれない。
できるなら英語でやった方がいいよっていう話だね。
日本のローカル的な話は弱いよね、GPTって。
まあね、本当に学習データがガンガン絞られちゃうから、
日本の共同文化に関するものとかマジで弱いだろうなっていう感じあるね。
あと単純にもう飲食店とかもまだまだ回答のクオリティしょぼいなっていう感じはした。
調べてみたけど。
普段出てこない、本当に僕らがリアルでしてる会話の、
店員さんとの会話って考えてみたらどこに文章あるかって言われると、
どこにもないような気がしてて。
もしかしたら。
どっかのその会社の店員マニュアルにはあるかもくらいのレベルだと思うんだよね。
だから本当にリアルな会話って意外と学習できてないかもなっていう部分はあるかもしれないね。
うーん、まあでも何なんだろう。
マイクロソフトとかTeamsとか使ってるからに搭載し始めてるんでしょ。
そろそろ会議の会話とかさ。
まあちょっとそれはちょっとコンフィデンシャルな部分あるから、
どこまでやるのかわかんないけど。
ビジネス会話はねだいぶいくんじゃないかなと思うよ。
うーんそうだね。
そうだね。
まあだからそういうどんどんできることも増えるし、
今問題になってるものは問題じゃなくなる部分は増えていくだろうけど、
とはいえ何をして欲しいかっていうのを察する力がつくまではまだしばらくかかると思うんだよね。
確かに。
なんかこのこれサマリ出してって言われた時に、
どういうレベルのサマリを出せばいいのかって言ったら僕らだってわからんやんか。
どういうサマリ、何に使うサマリですかって聞くじゃん。聞き返すじゃん。
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っていう意味で、やっぱり前提をつけて可能性空間を絞ってあげるっていうのは人間の役割だよねっていう話を深く話してた。
あと単純に正解を求めるっていうのはやっぱりちょっとまだまだ違う使い方というか。
検索エンジンとして使うわけじゃないよねっていう話をしてたね。
まだまだ秘書的な使い方というか部下的な使い方というか。
選択肢の中から人間がどれを採用するかっていうのを選んで、
で、責任を取るのは人間の仕事みたいな。
そうだね。
言ってたね。
インプットと責任を取るのと途中の味見だけが人間がやりますみたいなことを最終的にはなるよって言ってたね。
そうだね。あと何かあったかっていうと、
分かんないことがあったら質問してねみたいなことを付け加えると、
あったね。
ChatGPT側が知りたい、可能性空間を絞るための質問を向こうからしてくることがあるらしいから、
すごいよな、マジで。
それに答えてあげるだけで精度上がるみたいな話とか、
あと何々をするのに重要なこと、サマリーをするのに重要なポイント、
ベストトップ5を上げてくださいって言ったらトップ5が上げてくるから、
それをそのまま制約条件にしてあげると比較的マシなものができるみたいな話とか、
結構いろんな、いろいろ試した結果の把握を教えてくれてる。
はい。ちょっと概要欄にYouTubeのURL載せとくんで、
気になる人はサクッと見てもらえるといいんじゃないかなと。
先駆者がいろいろ試した後を見て、僕らはちょっとそれでドーピングして先に進みましょう。
そうだね。
はい。
では、そろそろ終わりますか。
はい。
こんな感じで週2回のペースで配信しているので、
Apple Podcast、もしくはSpotifyでお聞きの方はぜひフォローとレビューお願いいたします。
では、本日も聞いていただきありがとうございました。
はい。ありがとうございました。
