お久しぶりです！でびっです！
最近 怒涛の勢いで話題になってるChatGPT 界隈の人なら既に使ってる人も多いと思います。
だって自動で文章生成してくれるし完璧な日本語なのですから使わなければ損です。
しかし、いざChatGPTを使ってみるとエラーが出たりレスポンスが遅い時間帯があったりと不満が出ることもあるのです。
さらに一気にざざざーーーっと全自動化したいと言う野望も湧いてくると思いますので今日はChatGPTにChatGPT APIの使い方を教えて貰いましたのでその記録をブログにしていこうと思います。
ChatGPTに学習データを入れたい
以下はChatGPTが返してきた反応です。
ChatGPTの学習には、大規模な自然言語処理コーパスが必要です。このようなコーパスは、一般的に大学や研究機関が提供するデータセットや、ウェブ上のテキストコンテンツ、書籍、ニュース記事などから収集されます。
一般的に、ChatGPTをトレーニングするために使用されるコーパスは、数十GBから数百GBに及び、膨大な量のテキストデータを含みます。このような大規模なデータセットを処理するには、専門的な機器が必要であり、トレーニングには数週間から数ヶ月かかることがあります。
ChatGPTをトレーニングするには、このような大規模なデータセットにアクセスできるか、またはそれを収集する方法を見つける必要があります。
抽象的過ぎて全然わからなかったので次の質問をしました。
ChatGPTの返答をカスタムしたい
ChatGPTの返答をカスタマイズするには、いくつかの方法があります。
- Fine-tuning: まず、事前にトレーニングされたChatGPTを使用して、関連するテキストデータを使用して微調整することができます。この方法では、特定のドメインに適した返答を生成できます。Fine-tuningには、Hugging FaceのTransformersなどのライブラリを使用することができます。
- Response Generation API: いくつかのクラウドベースの自然言語処理APIプロバイダーは、返答生成に特化したAPIを提供しています。これらのAPIは、あなたが定義したルールに従って、よりカスタマイズされた応答を生成することができます。
- ルールベースの返答: ChatGPTの代わりに、ルールベースのチャットボットを構築することもできます。ルールベースのチャットボットでは、特定の単語やフレーズに反応して事前に定義された応答を返すようにルールを定義することができます。これにより、より制御された返答を生成することができます。
- ルールベースと機械学習を組み合わせる: ルールベースと機械学習を組み合わせて、よりカスタマイズされた返答を生成することができます。例えば、特定の単語やフレーズに反応するルールを定義し、それ以外の場合はChatGPTを使用して返答を生成することができます。
ふむ！なるほど！ルールベースとかFine-Tuningすればいいんだね。
だけどそれって具体的にどうやるの？って言う疑問が湧いてきたので質問してみました。
ルールベースの具体的な手法を教えて
ルールベースのチャットボットを構築するために、いくつかの具体的な手法があります。以下にいくつかの例を示します。
- キーワードマッチング: ユーザーが入力した文に特定のキーワードが含まれている場合、あらかじめ定義された応答を返す方法です。例えば、「こんにちは」と入力された場合、自動的に「こんにちは、お元気ですか？」と返信することができます。
- パターンマッチング: 特定のパターンに一致する文に対して、あらかじめ定義された応答を返す方法です。例えば、ユーザーが「予約をしたい」と入力した場合、あなたのルールに従って「予約を承ります。日程を教えてください」と返信することができます。
- テンプレートベース: 応答を定義するためのテンプレートを作成し、必要に応じて動的に挿入する方法です。例えば、ユーザーが「〇〇を購入したい」と入力した場合、あなたのルールに従って「〇〇を購入します。金額は〇〇円になります」というテンプレートから応答を生成することができます。
- フローベース: ユーザーが入力した文に応じて、あなたの定義したフローに沿って会話を進める方法です。例えば、ユーザーが「問い合わせたいことがある」と入力した場合、ルールに従って「お問い合わせ内容を教えてください」と返信し、その後の会話はその内容に応じてフローが進行することができます。
これらの手法を組み合わせることで、より複雑なルールベースのチャットボットを構築することができます。ただし、ルールベースのアプローチでは、すべてのユーザーの入力に対応することは難しいため、ChatGPTのような機械学習モデルと組み合わせることで、より広範な対応が可能となります。
あーなるほど、返答テンプレートを作れってことか
ルールベースの設定はどこから設定出来ますか？
ルールベースの設定は、チャットボットを構築するためのツールやプログラムによって異なります。一般的に、ルールベースのチャットボットを構築するためには、以下のようなステップが必要です。
- ルールの定義: ユーザーの入力に対してどのような応答を返すか、あらかじめ定義する必要があります。キーワードマッチングやパターンマッチング、テンプレートベースなど、適切なルールの種類を選択し、必要なルールを定義します。
- ルールエンジンの構築: ルールを実行するためのエンジンを構築する必要があります。エンジンは、入力された文に対して定義されたルールを実行し、応答を生成するためのコードを含んでいます。
- データベースの構築: チャットボットの応答に必要な情報を格納するためのデータベースを構築する必要があります。例えば、ユーザーが予約をしたい場合、チャットボットは予約情報を保存するためのデータベースが必要です。
- テストとチューニング: チャットボットが適切に動作するようになるまで、ルールをテストし、必要に応じてチューニングする必要があります。テストデータを使用して、チャットボットが期待通りの応答を生成することを確認します。
ルールベースのチャットボットを構築するためのツールやプログラムには、Pythonなどのプログラミング言語や、IBM WatsonやMicrosoft Bot Frameworkなどのツールがあります。また、商用のルールベースのチャットボットを構築するためのプラットフォームもあります。これらのツールやプログラムを使用することで、より簡単にルールベースのチャットボットを構築することができます。
あー専門のそう言うフレームワークもあるんだね！っと
ルールエンジンの構築をPHPでサンプルスクリプトを出して
以下は、簡単なルールエンジンの実装例として、PHPで書かれたサンプルスクリプトです。このスクリプトは、ユーザーからの入力に対して事前に定義されたルールに従って応答を生成します。
<?php
// ルール定義
$rules = [
“こんにちは” => “こんにちは！”,
“元気？” => “はい、元気です！”,
“今日の天気は？” => “晴れです。”,
“さようなら” => “さようなら！また会いましょう。”
];
// ユーザーからの入力を取得
$user_input = $_GET[‘input’];
// 入力に対するルールの検索と応答の生成
foreach ($rules as $key => $value) {
if (strpos($user_input, $key) !== false) {
$response = $value;
break;
}
}
// 応答を出力
echo $response;
?>
このスクリプトでは、$rules配列に事前に定義されたルールを格納しています。ユーザーからの入力を受け取るために、$_GET[‘input’]を使用しています。入力に対するルールの検索と応答の生成は、foreachループを使用して実行されます。ルールに含まれるキーワードが入力に含まれている場合、ルールに応じた応答が生成されます。最後に、生成された応答がecho文を使用して出力されます。
このサンプルスクリプトは非常に単純なものであり、実際のルールエンジンにはもっと多くの機能が必要になる場合があります。しかし、このスクリプトを基礎として、より高度なルールエンジンを構築することができます。
ルールの定義をPHPスクリプトでサンプルを提示して
以下は、PHPスクリプトでルールを定義する例です。
<?php
// ルール定義
$age = 30;
if ($age < 18) {
$message = “未成年です。”;
} else if ($age < 65) {
$message = “成人です。”;
} else {
$message = “高齢者です。”;
}
// 応答を出力
echo $message;
?>
この例では、変数$ageに30を設定し、if文を使用して$ageの値に応じたルールを定義しています。$ageが18未満の場合、未成年者として$messageに「未成年です。」というメッセージを格納し、$ageが18以上65未満の場合は成人として、「成人です。」というメッセージを格納します。そして、$ageが65以上の場合は高齢者として、「高齢者です。」というメッセージを格納します。最後に、$messageがecho文を使用して出力されます。
この例では、単純なif文を使用してルールを定義していますが、より複雑なルールを定義するために、複数のif文やswitch文を組み合わせることができます。また、関数やクラスを使用してルールを定義することもできます。
ChatGPTAPIの組み込み部分を追加して
以下は、ChatGPTAPIを使用してChatGPTとルールエンジンを連携するPHPスクリプトの例です。このスクリプトは、ユーザーからの入力に対して、ChatGPTが生成した応答をルールエンジンで検証し、必要に応じて応答を修正します。
<?php
// ユーザーからの入力を取得
$user_input = “こんにちは！”;
// ChatGPTAPIを使用してChatGPTからの応答を取得
$chatgpt_response = chatgpt_api_request($user_input);
// ルール定義
$rules = [
“おはよう” => “おはようございます！”,
“おやすみ” => “おやすみなさい。”
];
// ChatGPTからの応答をルールエンジンで検証し、必要に応じて修正する
foreach ($rules as $key => $value) {
if (strpos($chatgpt_response, $key) !== false) {
$chatgpt_response = $value;
break;
}
}
// 修正された応答を出力
echo $chatgpt_response;
// ChatGPTAPIリクエストを送信して応答を取得する関数
function chatgpt_api_request($input) {
$api_key = “YOUR_API_KEY”;
$url = “https://api.openai.com/v1/engine/YOUR_ENGINE_ID/completions”;
$data = [
“prompt” => $input,
“temperature” => 0.5,
“max_tokens” => 50
];
$ch = curl_init($url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data));
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
“Content-Type: application/json”,
“Authorization: Bearer “.$api_key
]);
$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);
$json = json_decode($response, true);
$text = $json[“choices”][0][“text”];
return $text;
}
?>
この例では、ChatGPTAPIを使用してChatGPTからの応答を取得するためのchatgpt_api_request関数が追加されています。この関数では、APIキー、エンジンID、入力のテキスト、temperature、max_tokensを指定して、ChatGPTAPIにリクエストを送信し、応答を取得しています。ChatGPTからの応答は、$chatgpt_responseに格納されます。
その後、ルールエンジンによる修正が行われます。ルールの検証と修正は、foreachループを使用して実行されます。ChatGPTからの応答に含まれるキーワードがルールに含まれている場合、応答が修正されます。修正された応答がecho文を使用して出力されます。
temperatureの役割はなんですか？
temperatureは、自然言語生成モデルにおいて、生成された応答の多様性を制御するためのパラメータの一つです。つまり、temperatureの値が高いほど、生成される応答は多様性が高くなります。一方、temperatureの値が低いほど、生成される応答は予測可能性が高くなります。
具体的には、temperatureが高い場合、モデルはより多様な応答を生成する傾向があります。一方、temperatureが低い場合、モデルはより正確で、予測可能な応答を生成する傾向があります。
ただし、temperatureを高くしすぎると、モデルが不自然な応答を生成することがあります。逆に、temperatureを低くしすぎると、モデルが十分に多様な応答を生成できなくなることがあります。適切なtemperatureの値は、使用するモデルや応答の種類によって異なるため、調整が必要です。
max_tokensの役割は？
max_tokensは、自然言語生成モデルにおいて、生成される応答の長さを制御するためのパラメータの一つです。つまり、max_tokensの値が大きいほど、生成される応答の長さが長くなります。一方、max_tokensの値が小さいほど、生成される応答の長さが短くなります。
具体的には、max_tokensは、生成される応答の最大トークン数を指定します。トークンとは、自然言語を構成する最小単位のことで、一般的には単語や句読点などの区切りを示す記号がトークンとなります。したがって、max_tokensが大きい場合、生成される応答はより長くなります。一方、max_tokensが小さい場合、生成される応答はより短くなります。
ただし、max_tokensを小さくしすぎると、モデルが十分に意味のある応答を生成できなくなることがあります。逆に、max_tokensを大きくしすぎると、モデルが冗長な応答を生成することがあります。適切なmax_tokensの値は、使用するモデルや応答の種類によって異なるため、調整が必要です。
その他のパラメーターは存在しますか？
はい、その他にも多くのパラメータが存在します。以下にいくつかの一般的なパラメータを示します。
- top_p: 生成される応答の多様性を制御するためのパラメータの一つで、確率分布の上位何%までを選択するかを指定します。例えば、top_p=0.9とすると、上位90%までの確率分布からサンプリングされます。
- presence_penalty: 既に生成されたトークンに対するペナルティを設定するパラメータです。presence_penaltyが大きいほど、モデルは既存のトークンに似たトークンを生成することを避けるようになります。
- frequency_penalty: 既に生成されたトークンの出現頻度に対するペナルティを設定するパラメータです。frequency_penaltyが大きいほど、モデルは既存のトークンと似たトークンを生成することを避けるようになります。
これらのパラメータは、応答の多様性や正確性を制御するために利用されます。ただし、パラメータの数は多く、それぞれの役割は複雑であり、適切な値を見つけるためには実験が必要です。
パラメーター一覧 パラメーター名 説明 サンプル入力値 を加えて
以下に、一般的なパラメーターとその説明、そしてサンプル入力値を示します。
| パラメーター名 | 説明 | サンプル入力値 |
|---|---|---|
| prompt | モデルに提示するテキストの開始部分を指定します。 | “今日の天気は” |
| temperature | 生成される応答の多様性を制御するためのパラメーターで、値が高いほど多様性が増します。 | 0.8 |
| max_tokens | 生成される応答のトークン数を指定します。 | 50 |
| top_p | 生成される応答の多様性を制御するためのパラメーターで、上位何%の確率分布からサンプリングするかを指定します。 | 0.5 |
| frequency_penalty | 既に生成されたトークンの出現頻度に対するペナルティを設定するためのパラメーターです。 | 0.5 |
| presence_penalty | 既に生成されたトークンに対するペナルティを設定するためのパラメーターです。 | 0.5 |
| stop | 生成を停止するトークンを指定します。 | “。” |
| n | 生成される応答の中で、何個のトークンをコンテキストとして利用するかを指定します。 | 2 |
| max_completions | モデルから取得する応答の最大数を指定します。 | 3 |
| user | ユーザーIDを指定します。 | “user123” |
| model | 使用するモデルのIDを指定します。 | “gpt3” |
これらのパラメーターは、ChatGPT APIを使用してテキスト生成タスクを実行する際に利用されます。ただし、実際に利用するパラメーターは、使用するモデルやタスクの種類によって異なるため、ドキュメントを参照するか、実際に試して調整する必要があります。
ModelにGPT4は使えますか？
現時点で、GPT-4というモデルは存在しません。OpenAIは、GPT-3を最新の自然言語処理モデルとして提供しています。したがって、GPT-4を使用することはできませんが、GPT-3を利用することができます。ただし、GPT-3は現在も実験的な段階にあり、将来的には新しいモデルがリリースされる可能性があります。
まとめ
なるほどなるほど！と言うかPHPスクリプトすらプログラマーが居なくてもChatGPTが自動で生成してくれるので作りたい構成をChatGPTに指示するだけでプログラミングが生成されてしまうあたりはもうノーコードを凌駕してしまう未来が来るのかも？！ですね
