GPT-4oをAzureで試してみた！

GPT-4oをAzureで試してみた！平田恭嘉

自己紹介平田恭嘉所属: 株式会社Digeon Web/機械学習/インフラのソフトウェアエンジニア経歴神戸大学大学院システム情報学研究科 ↓ 株式会社オプト
↓ 株式会社Digeon 業務 - 防災系システムの開発・運用保守 - 交差点の定点動画を用いた交差点交通量計測 - Web広告データを用いた研究開発などなど。趣味 - 服 - 楽器 - スケボー - ビール

GPT-4oの説明 2024年5月に出たOpenAIのフラッグシップモデル GPT-4oの『o』はOmni(すべて)を意味する。入力 - テキスト - オーディオ - イメージ
- ビデオ出力 ‐ テキスト ‐ オーディオ - イメージ音声入力に対して最短232ミリ秒、平均320ミリ秒で応答することができ、人間の会話のスピード感で応答することができる。従来のモデルより、画像、音声の理解力が上がっており、速度も改善されている。複数の種類のデータを一度に処理できるものをマルチモーダル〇〇といいます

Azure OpenAI Service Azure OpenAI Serviceは、MicrosoftのAzureクラウドプラットフォーム上で提供される AIサービスで、OpenAIの強力な言語モデル（GPT-3、GPT-4など）を活用して、さまざまなアプリケーションやサービスを構築することができる。
Azureの他のサービスと統合することができる Azure上で利用できるため、Terraformなどの Infrastructure as Code (IaC) での構築ができる。入力には画像とテキストを、出力にはテキストを利用することができる。

この間取り図の解説と、良いところ・懸念点を教えて下さい。出力入力

この間取り図の解説と、良いところ・懸念点を教えて下さい。以下の間取り図について解説します： - **玄関** ：家の入口部分。廊下を通じて直接LDKにアクセスできる。 - **LDK（リビング・ダイニング・キッチン）** ：15畳の広いスペース。家族が集まる主な生活
エリア。 - **寝室（6畳）** ：個室で、主に主寝室として使用されると考えられる。 - **子供部屋（4.5畳）** ：子供用の個室としてのスペース。 - **和室（6畳）** ：和風の個室。客間や多目的室として利用可能。 - **洋室（6畳）** ：洋風の個室。多目的に使用できる。 - **浴室** ：バスタブがある風呂場。 - **洗面所** ：洗面台が設置されたエリア。 - **トイレ** ：独立したトイレスペース。 ### 良いところ 1. **広いLDK** ：15畳の広々としたLDKは、家族が集まるのに十分な広さがあります。開放感があり、生活の中心となる空間です。 2. **複数の居室** ：寝室、和室、洋室、子供部屋と、用途に応じた複数の部屋があり、使い勝手が良いです。 3. **プライバシーの確保** ：個々の部屋が分かれているため、家族それぞれがプライバシーを保つことができます。 4. **浴室と洗面所が隣接** ：浴室と洗面所が近く、使い勝手が良い配置です。 ### 懸念点 1. **動線の複雑さ** ：LDKを中心に各部屋が配置されていますが、特に浴室やトイレへのアクセスが家の端にあるため、玄関から遠い場所に位置しています。夜間などの移動が煩わしい可能性があります。 2. **収納スペースの不足** ：間取り図には明確な収納スペースが見当たりません。収納の配置を工夫する必要があります。 3. **子供部屋の狭さ** ：4.5畳の子供部屋は少し狭めで、成長とともに狭さを感じるかもしれません。全体として、合理的で生活しやすい間取りだと思いますが、動線の改善や収納スペースの確保など、さらに工夫できるポイントがあると感じます。出力入力

ER図をもとに、DB定義を表で作成してください。出力入力

ER図をもとに、DB定義を表で作成してください。出力以下に、ER図をもとにしたデータベース定義を表形式で記載します。 ### 商品マスタ | フィールド名 | データ型
| 記述 | |------------------|------------|--------------------------| | 商品ID | INT | 主キー | | SKU | VARCHAR | 商品のSKUコード | | 商品名 | VARCHAR | 商品の名前 | | 商品カテゴリ | VARCHAR | 商品のカテゴリ | | 原価 | DECIMAL | 商品の原価 | | 売価 | DECIMAL | 商品の売価 | | 仕入先 | VARCHAR | 商品の仕入先 | | 寸法 | VARCHAR | 商品の寸法 | | 重量 | DECIMAL | 商品の重量 | ### 在庫詳細 | フィールド名 | データ型 | 記述 | |------------------|------------|--------------------------| | 商品ID | INT | 外部キー（商品マスタとの関連） | | SKU | VARCHAR | 商品のSKUコード | | 在庫数 | INT | 在庫数量 | | 在庫ステータス | VARCHAR | 在庫のステータス | 入力

出力 ### 注文マスタ | フィールド名 | データ型 | 記述 |
|------------------|------------|--------------------------| | 顧客ID | INT | 外部キー（顧客マスタとの関連） | | 注文ID | INT | 主キー | | 支払い予定額 | DECIMAL | 支払い予定の金額 | | ポイント利用額 | DECIMAL | 利用したポイントの金額 | | 支払い額 | DECIMAL | 実際の支払い額 | | 決済方法 | INT | 外部キー（決済方法マスタとの関連） | | 配送方法 | INT | 外部キー（配送方法マスタとの関連） | | ギフト対応 | BOOLEAN | ギフト対応の有無 | ### 注文詳細 | フィールド名 | データ型 | 記述 | |------------------|------------|--------------------------| | 注文ID | INT | 外部キー（注文マスタとの関連） | | 商品ID | INT | 外部キー（商品マスタとの関連） | | SKU | VARCHAR | 商品のSKUコード | | 個数 | INT | 注文商品の個数 | | 単価 | DECIMAL | 商品の単価 | | 小計（税抜） | DECIMAL | 税抜き後の小計 | | 消費税 | DECIMAL | 消費税額 | | 小計（税込） | DECIMAL | 税込み後の小計 | ER図をもとに、DB定義を表で作成してください。入力

出力 ### 顧客マスタ | フィールド名 | データ型 | 記述 |
|------------------|------------|--------------------------| | 顧客ID | INT | 主キー | | 氏名 | VARCHAR | 顧客の名前 | | 住所 | VARCHAR | 顧客の住所 | | 電話番号 | VARCHAR | 顧客の電話番号 | | メールアドレス | VARCHAR | 顧客のメールアドレス | | 入会日時 | DATETIME | 顧客の入会日時 | ### 配送方法マスタ | フィールド名 | データ型 | 記述 | |------------------------|------------|--------------------------| | 配送方法ID | INT | 主キー | | 配送方法名 | VARCHAR | 配送方法の名前 | | 配送事業者名 | VARCHAR | 配送事業者の名前 | | 送料 | DECIMAL | 配送料 | | 発送までのリードタイム目安 | INT | 発送までの日数の目安 | | 到着までのリードタイム目安 | INT | 到着までの日数の目安 | ### 決済方法マスタ | フィールド名 | データ型 | 記述 | |------------------------|------------|--------------------------| | 決済方法ID | INT | 主キー | | 決済方法名 | VARCHAR | 決済方法の名前 | | 決済事業者名 | VARCHAR | 決済事業者の名前 | | 決済手数料 | DECIMAL | 決済手数料 | このように、各テーブルのフィールド名、データ型、記述を適切に設定することで、DB定義を表形式で作成しました。 ER図をもとに、DB定義を表で作成してください。入力

名刺の内容を整理してください。出力入力

名刺の内容を整理してください。こちらが名刺の情報を整理した内容です： **会社情報：** - 会社名：株式会社〇〇〇 **個人情報：** - 氏名：名刺太郎
(Meishi Taro) - 役職：総務部総務課課長 **連絡先情報：** - 郵便番号：〒000-0000 - 住所：〇〇県〇〇市〇〇〇〇町123-456 〇〇〇ビル 00階 - 電話番号：TEL 000-000-0000 - FAX番号：FAX 000-000-0000 - Eメール：[email protected] - URL：https://www.graphic.jp/ こちらの情報を基に、必要な形でご利用ください。出力入力

あなたは大喜利が得意です。画像で一言お願いします。入力

「あ〜、今日もモフモフ王国のプリンス業は忙しいなぁ」入力あなたは大喜利が得意です。画像で一言お願いします。

プロンプトエンジニアリングプロンプトエンジニアリングは、言語モデル（LMs）を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野。プロンプトの構成要素命令 - モデルに実行してほしい特定のタスクまたは命令。文脈
- 外部情報や追加の文脈が含まれる場合があり、モデルをより良い応答に導くことができる。入力データ - 応答を見つけたい入力または質問。出力指示子 - 出力のタイプや形式を示す。おすすめサイト: https://www.promptingguide.ai/jp

参考記事など大規模言語モデルの開発 - Speaker Deck (https://speakerdeck.com/chokkan/jsai2024-tutorial-llm) LLMを開発する方法などについての資料 OpenAI API (https://platform.openai.com/docs/overview)
OpenAI のPythonライブラリのドキュメントプロンプトエンジニアリングガイド (https://www.promptingguide.ai/jp) プロンプトエンジニアリングについての全容を理解できる。

まとめ • GPT4oはOpenAIのフラッグシップモデル • GPT4oはマルチモーダルなモデルである。 • Azure OpenAI ServiceでGPT4oを利用することができる。
• プロンプトエンジニアリングという分野がある • 使い方でわからないことあればご連絡ください

GPT-4oをAzureで試してみた！

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Takahiro Hirata

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