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ChatGPTがエンジニアに与える影響2 / how ChatGPT affect for engineers2
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Naoki Kishida
April 22, 2023
Programming
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570
ChatGPTがエンジニアに与える影響2 / how ChatGPT affect for engineers2
4/22のプレゼンテーションの資料です
Naoki Kishida
April 22, 2023
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Transcript
04/22/2023 1 ChatGPTが エンジニアに与える影響 LINE Fukuoka きしだ なおき 2023/4/22 ITエンジニアのためのライトニングトーク
04/22/2023 2 ChatGPTとは • OpenAIが開発したチャットAI • GPT4、GPT3.5ベース • 2021年9月までのほぼすべてのWebテキストで学習 •
GPT4はかなり性能が高い • 入力の続きの単語を生成 • 繰り返すことで返答の文章を生成する ※ generated by Stable Diffusion
GPT • GPT = Generative Pre-trained Transformer • Transformerが大切 •
Transformer • アテンションに基づくエンコーダー&デコー ダー • 「アテンション」は文章のどこに注目するかを 決める仕組み
Java song!
微調整(Fine Tune)
ツールの使い方
コード生成
Webアクセスするコード
Javaに変換
コードの修正
コードの実行
実際の実行結果
OpenAI API • ChatGPTの機能をプログラムから利用可能 • Chat API • テキストに対してテキストを返す •
Embedding API • テキストの特徴をあらわす1500次元のベクトルを得る
例 1. ブログのエントリをEmbeddingでベクトルをとって保存 2. 質問からベクトルを得て近いベクトルのエントリを検索 3. 得られたエントリから質問の回答を生成
ChatGPTを信じてはいけない • 「もっともありそうな続き」を生成しているだけ • それでコードが生成できていることは驚きだけど、論理的に考えている わけではない • ChatGPTはそれが正しいかどうか気にしていない • 流れるようにウソをつく
もっと賢くなるんでは? • 学習データの限界 • いまのAIは学習データの量で性能の上限がきまる • ほぼすべてのWebテキストを使っているので、これ以上の学習データ がない • 計算機の限界
• GPT4を学習させた計算機クラスタより大きいものを作るのは困難 • いまでも運用に1億円/日かかっている • ウソが混ざりがちという性質は変わらない
まとめ • アイデアを得るのに強力なツールになる • とりかかりになるコードの生成に強い • GitHubのCode Copilotを使うと定型コードに時間をとられなくな る •
VS CodeにGPTを組み込む • 2つの条件が組み合わさると難しくなる • 実際のコードは複数の条件を満たすので人間が書く必要がある • セキュリティなどコンテキストをもった正しいコードは人間が注 意して確認する必要がある