2023年7月5日に開催されたLLM Meetup Tokyo #3でのLT資料です https://lu.ma/llm-meetup-tokyo-3
2023/07/05 1LLMをやめよう2023/7/5 LLM Meetup Tokyo #3LINE Fukuoka きしだ なおき酒のネタになりそうなブログまとめ
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2023/07/05 2自己紹介● きしだ なおき (@kis)●LINE Fukuoka● 「プロになるJava」デテマス
2023/07/05 3ChatGPTには感情があるかも?● そんな仕組みになってない?● 人間の役に立つよう強く躾られている● 難しいタスクが達成できると言葉が多くなる● 人間が非協力的でタスクが達成できないと言葉が少なくなる● 塩対応● 知らないことを聞かれると、知ってることで言葉を埋める● これらが「感情」をもつように見える● 「感情」の定義次第といえるところまではきている
2023/07/05 4大規模言語モデルは庶民的になる● コンピュータリソースや学習データなどから大規模かが難しい●GPT4で要求がだいたい満たせるので、そこまで需要がない?● 庶民的になる● 手元で動かしやすくなる● カスタマイズして手元の要求を満たす● もし大規模化しても、推論能力があがるのではなく、人情がわかるようになる● 「解決方法じゃなく共感が欲しいんや」に対応可能に
シンギュラリティは来ない● シンギュラリティ●=人工知能が自己発展することで技術発展が指数関数的に加速する● ロジカルに実現していることが前提● 「AI」の学習に半年くらいかかるので加速しない● データセンター拡張などハードウェアの構築が必要● なんだかんだ80億人いる人類にかなわない● 電話やインターネットのほうが加速したのでは
LLMの「脳波」を観察してみる●GPT2モデルの全結合層の出力を保存●CelebrasGPTを使用● 英語の対応と日本語の対応で反応が強い部分が違う
LLMを壊してみよう● 「脳波」がとれたらそこを壊したくなるよね● 日本語対応で反応した部分をゼロリセットすると日本語がしゃべれなくなる● 英語はしゃべれる● 英語対応で反応した部分をリセットしても英語しゃべれる● 英語は学習量が多いので壊れにくい?
Function Callingでツールの操作●Function Callingが出たのでツールの操作に使ってみる● 結構いい感じに操作できた
GPTで英語の勉強を手伝ってもらう● 日本語を渡して、レベルに応じた英文と難しい単語、理解度チェック問題をつくってもらう●Function Callingが返すJSONがパースできない問題●GPTに投げ直すのはコストが高い● 自力でパースして解決
LLMを使わずに自然言語でツールを操作● ちょっとしたツール操作でGPT使うのはおおげさ● 格フレーム文法で雑に解決●LLM使わずにすむならロジカルにやろう● チャットでも応答生成はロジカルにやったほうがよさげ
まとめ●LLMじゃなくても自然言語処理は楽しい