ChatGPT以前の時代を思い出すために、数ステップ戻ってみよう。
- すべてをゼロから書き、コード化する。
- リサーチに何時間も費やす
- ニッチなテーマに関する非常に複雑なジャーナル論文を理解するのが難しい
- 10文の要約を書くために50ページもの文書を読むこと
確かに、特に複数のタスクをこなす場合、時間を有効に使うことはできない。
ChatGPTのおかげで、他の文書の要約を書く場合でも、ゼロからブログ記事を作成する場合でも、数秒で人間のようなコピーを得ることができます。
- しかし、ChatGPTはどのように仕事をするのでしょうか？
- どんな技術を使っているのでしょうか？
ChatGPTの言語モデリングについて学ぼうとしているAI愛好家、自然言語処理を活用しようとしている開発者、またはChatGPTの言語モデリングを探しているビジネスユーザー。 ChatGPTの代替 この記事でクエリにお答えします。
ChatGPT とは何ですか？
ChatGPT, 別名 Chat Generative Pre-trained Transformer, は次のようなものです。 AIツールです。 ChatGPTに、SaaSコンテンツマーケティングに関連する3つのポッドキャストエピソードのアイデアを共有してもらいました。各エピソードを構成するための大まかなプランとともに、コンテンツのアイデアを提供しています。
ChatGPTはGPT言語モデルを使用して、実際のソリューションや複雑なユースケースのようなものを支援します：
- 検索エンジンではなかなか答えが見つからない複雑な質問に対応し、このデータをまとめるために複数のウェブサイトから散在する情報をまとめる必要はありません。
- 特定のトピックに関するコンテンツのアイデアを生み出すための、お客様とのブレインストーミング（上記でやること）
- 様々なソース（ジャーナル、ウェブサイト、ニュース記事など）からデータを要約し、リサーチプロセスを簡素化する。
- あなたの記事、ランディングページ、ソーシャルメディア投稿、電子メール、ビデオスクリプトのコンテンツやコピーを書く。
- コードをプログラミング言語から別の言語に翻訳する
ChatGPTには現在2つのモデルがあります：ChatGPT 3.5は無料で利用できるベータバージョンで、ChatGPT 4は月額20ドルのプレミアムバージョンです。
ChatGPT の技術を理解する
OpenAIはGPTシリーズの最初の3モデル、すなわちGPT 1、2、3をそれぞれ2018年、2019年、2020年にリリースした。GPT 1には1億1700万パラメーターしか含まれていなかったが、GPT 3は1750億パラメーターを持つはるかに高度なバージョンで、さまざまなタスクに対して人間レベルの応答を提供することができる。
これらのGPTモデルはすべて、Large Language Model[LLM]技術とニューラルネットワークで構築されている。
LLMは、他の人工知能ベースのシステムと同じように、大量のデータで学習されます。 バーチャルアシスタント AlexaとSiriは、あなたの声を認識し、誕生日を記憶し、ミーティングについて通知する]。
ラージ・ランゲージ・モデルは、ニューラルネットワーク（人間の脳の構造を模倣したコンピューター・プログラム）とデータ収集のためのディープ・ラーニングを通じて、すべてのトレーニング・データ（トレーニングについては次のセクションで詳しく説明する）を処理する。ChatGPTは、トランスフォーマーとして知られる高度なニューラルネットワークと事前学習を使用しています。
トランスフォーマーのアーキテクチャ
OpenAIの複雑なトランスフォーマーアーキテクチャは、大量のテキストを読み込み、テキストやフレーズがどのように相互に関連しているかのパターンを識別し、次の単語を予測する。ChatGPTは人間の知識に近い応答を生成する予測テキストを得意としています。
しかし、同じ質問に対して、ChatGPTのAIモデルは、多少似ているが同一ではない、パーソナライズされた回答を返す。
自動修正機能を有効にするために、書かれたコードにはランダム性がある。LLMモデルは、特定のタスクに対する何百万ものユーザーからのクエリに基づいて膨大な量のデータを処理できるため、間もなく、超強力なオートコレクトエンジンと厳しい競争を繰り広げることになるだろう。
事前学習
事前学習には、非教師あり、教師ありの2つのアプローチがある。
教師ありアプローチでは、モデル全体が入力と出力を直接マップするマッピング機能を学習するように訓練される。教師あり学習は、分類、回帰、シーケンスラベリングタスクに使用される。
一方、教師なし学習アプローチでは、AIモデルは、特定の出力が各入力に関連しないデータで学習される。その代わり、モデルは特定のタスクなしに、入力データの根本的な構造とパターンを学習する。
クラスタリング、異常検知、次元削減などはこの学習方法を用いている。
言語モデリングに関しては、非教師あり事前学習は、自然言語の構文と意味論を理解するためにモデルを訓練するために使用される。こうすることで、会話の文脈の中で首尾一貫した意味のあるテキストを生成することができる。
ユーザーからの質問をすべて予測することは不可能であるため、教師あり学習モデルでChatGPTをトレーニングすることはできません。その代わりに、非教師ありの事前学習を使って、ChatGPTの無限の知識を可能にしています。
次のセクションでは、ChatGPTの仕事、OpenAIがマスク言語モデリングでどのようにAIモデルを訓練するか、次のトークン予測、そしてOpenAIがChatGPTを訓練して首尾一貫したテキストを生成するために使用するデータセットについて説明します。
ChatGPTの仕事とは？
基本的に、ChatGPTは「正しい」か「間違っている」かを区別することはできません。ChatGPTは、ユーザーがクエリを入力するたびに、実現可能で、首尾一貫していて、トレーニングと人間のフィードバックデータに最も近いものを探します。
OpenAIはChatGPTのトレーニングに4つのデータセットを使用しました：
- クロールデータ:インターネットから収集されたテキストデータのコンパイル。クロールデータには何十億ものウェブページが含まれていますが、OpenAIはこれらのデータセットとデモデータをさらにフィルタリングして、信頼できるウェブページだけをChatGPTの学習データベースとして選別しています。
- ウィキペディア：ウィキペディアの全データベースがChatGPTの訓練と微調整に使われました。
- 個人チャット: OpenAIのデータベースには数百万のチャットデータセットが含まれています。
- WebText2:OpenAIはまた、Redditのようなオンラインコミュニティをクロールし、Redditのスレッドでリンクされているウェブサイトを収集し、WebText2と呼ばれるデータベースを構築しました。
それでは、2つのステップからなる学習プロセスに深く潜ってみましょう：トークン化と強化学習アプローチによるモデルのトレーニングだ。
トークン化
トレーニングデータがニューラルネットワークを通過する前に、トークン化と呼ばれるプロセスがある。
/画像 https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/01/language-model-tokenization-1400x1092.png ChatGPTにおける言語モデルのトークン化 /%img/
経由 ChatGPTトークナイザー トークン化処理は、LLMモデルがより速くデータを分析するのに役立ちます。
ニューラルネットワークの開発
トークンが文字に分割され、整数に割り当てられると、OpenAIの変換器はこれらのデータセットを意味のあるテキストに処理します。
学習プロセスが正式にスタートする前に、「プレトレーニング」と呼ばれる短いフェーズがある。このフェーズでは、ニューラルネットワークがトークン間の関係を識別し、欠落している単語やフレーズを予測する。
例として、ChatGPTは人間の言語では'have'は常に'they'と一緒に使われ、'has'は常に'he'や'she'と一緒に使われることを学習するかもしれません。ChatGPTはこれらのパラメーターを記録して保存し、将来のシナリオで予測をより適切なものにします。
最終段階では、OpenAIは機械学習における人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）アプローチを使用して、これらの両方のモデルを訓練した。
経由 チャットGPT 人間のフィードバックからの強化学習モデルには3つのステップがある：
上の画像は専門的に見えますか？機械学習モデルについて、より簡単な解釈で説明しましょう。
ステップ1：多くの人間の会話データセットを使って大規模言語モデルをトレーニングする。この強化学習主導のトレーニングは、ChatGPTモデルが人間のような応答を生成するのに役立ちます。 知識ベース と既存のデータ・パターン。
ステップ2：比較データのために人間のトレーナーを配置する。その人はGPTの回答と人間ベースの回答を比較し、読解力についてベストからワーストまでランク付けする。OpenAIは後に、この人間のフィードバックデータを報酬モデルの訓練に使用します。
ステップ3：人間のフィードバックを活用して複雑な意思決定を行うコンピュータを訓練するアルゴリズムであるProximal Policy Optimization (PPO)を使用して、報酬モデルを再トレーニングして応答を微調整する。
ChatGPT の長所と短所
"私が生きている間に、革命的だと感じた技術のデモンストレーションを2度見たことがある。最初は1980年にグラフィカル・ユーザー・インターフェースに出会ったときです。2つ目の大きな驚きは、つい昨年やってきた。ChatGPTに非科学的な質問をした："病気の子供を持つ父親にやることは？" という非科学的な質問をした。するとChatGPTは、おそらくその場にいた私たちのほとんどが答えたであろう答えよりも優れた、思慮深い答えを書いてくれたのです。その経験全体が衝撃的だった。グラフィカル・ユーザー・インターフェース以来の、テクノロジーにおける最も重要な進歩を目の当たりにしたと思った。AIが今後5年から10年の間に達成できるあらゆることについて考えさせられた。"-ビル・ゲイツはChatGPTについて次のように書いている。
/参照 https://www.gatesnotes.com/The-Age-of-AI-Has-Begun。 ゲイツノート /%href/
.
ChatGPTは史上最も急速に成長しているアプリケーションだ。Instagramが1億人のユーザーを獲得するのに2年以上かかったのに対し、ChatGPTはわずか2年でやることやった。 2ヶ月 .
ChatGPTの言語モデルがあなたの生活をよりシンプルにします。
利点
時間の節約
創造力が不足していませんか？ChatGPTはあなたのブレインストーミングのパートナーです。
あなたが営業担当者で、見込み客に新製品の機能について電子メールをしているとします。ChatGPTがなければ、電子メールを書く全てのプロセスを手作業で行わなければなりません。電子メールを書いてから、マーケティングチームにコピーの微調整を依頼することになります。これには時間と努力とリソースが必要です。
ChatGPTを使えば、以下のような電子メールを書くタスクを自動化することができます。 生産性の向上 他部門に依存することなく、生産性を高める。
やることは、ChatGPTに電子メールシーケンスを作成してもらい、それをさらにテンプレート化することだけです。基本的な構造と、特定のタスクのためのモデル出力を、要件に基づいて微調整することができます。
いくつかの 無料AIプロンプトテンプレート をご利用ください。
ClickUpのマーケティング用チャットGPTプロンプトテンプレートで、セグメントされたキャンペーンを簡単に作成し、顧客タイプを特定するためのインサイトとデータを収集し、エンゲージメントとコンバージョンを増加させるためのコンテンツとプロモーションのアイデアを生成します。
さらに、音声認識機能を内蔵したChatGPTでは、ユーザーがAIアシスタントとエンゲージすることができます。
ChatGPTは次のような統合が可能です。
Zapierのようなアプリケーションを使用して、ChatGPTをMicrosoft Excel、Discord、Facebook Messenger、ClickUp、Slack、Notion、Microsoft Teamsのようなすべてのお気に入りツールと接続します。
プロジェクト管理者、代理店、開発者、B2Bプロフェッショナルは、ChatGPTをワークスペースに統合し、ルーチン作業を自動化する必要があります。 仕事を速くする アプリケーションを切り替えることなく、パーソナライズされたワークフローを開発できます。
日々進化し続ける
ChatGPTは日々進化しています。ユーザーであるあなたにも、ChatGPTの改善に貢献するチャンスがあります。
ChatGPTがあなたの質問に対する回答を共有するたびに、アップボート・ダウンボートの共有オプションがあります。これは、ChatGPTのパフォーマンスに関する人間のフィードバックを提供し、GPTモデルの機能がさらに向上するように微調整する方法です。
しかし、ChatGPTのような大規模言語モデルは、まだ長い道のりがあります。
このツールに頼りすぎる前に、いくつかのリミットについてメモしておいてください。
欠点
回答が検索意図と一致するとは限らない
ChatGPTはあなたの質問を読み取り、トレーニングデータに最も近い回答を生成します。ユーザーの意図に焦点を当てた検索エンジンとは異なり、自然言語処理は、主にユーザー、職業、年齢、場所、その他の属性に関する情報を持っていないため、検索意図に一致しないことがよくあります。
その結果、ChatGPTを使用して生成されたコンテンツは、表面的なレベルに聞こえることがよくあります。必ず品質チェックを行い、あなたの意図に合うようにAIが生成したコピーを編集してください。
リミット機能
2022年11月にリリースされたChatGPT 3.5は、2022年1月まで情報やイベントにアクセスできる。最近のクエリについては、検索エンジンに頼る必要があります。
倫理的な懸念は避けられない
ChatGPTはトレーニングデータに偏っており、イベントや情報を公平に表現できない。そのため、ChatGPTモデルの出力を完全に信頼することはできません。
多くの教育機関では、学生の学習経験に影響を与える可能性があるとして、このツールの使用を禁止しています。
もう一つの重大な懸念は、ChatGPTの言語モデルを使って回答を生成することのセキュリティ問題です。政府セキュリティや軍事機器製造など、いくつかのセキュリティの高い業界では、大規模言語モデルに追加される内情に関する機密データを嫌うため、ChatGPTを禁止しています。
同様に、ChatGPTをカスタムや従業員のサービス管理に使用する場合、不正確で偏った情報を提供する可能性が残ります。
ChatGPT の一般的な使用例
ChatGPTは、最も効率的なデジタルアシスタントにも、最悪の悪夢にもなり得ます。
ここでは、ChatGPTを最大限に活用するための使用例をいくつかご紹介します。
プロジェクト管理
- ChatGPTでプロジェクトロードマップ、SOP、プロジェクトスコープ、作業負荷プラン、リソース・予算配分プランなどのプロジェクトドキュメントを数秒で作成
- ChatGPT4 で生のミーティングメモを共有し、プロのように MOM に変換します。
- ChatGPTはプロジェクト管理者の意思決定をサポートし、状況を判断する様々な視点を共有します。
マーケティングエージェンシー
- コンテンツライターを助けるコピーライティングツール リサーチプロセスと記事概要作成のための
- SEOのベストプラクティスを使って、コンテンツを検索エンジン向けに最適化する。
- ユーザー満足度を測るためのアンケート質問とフォームの作成
開発者
- ゼロからアプリケーションのコードを生成する、またはコーディング中に入力文をクロスチェックする
- 既存コードの最適化パフォーマンス向上 そして、他のAIとの違いは何か？
/クリックアップAI /ブログ?p=66234 ライティング・アシスタント /%href/
s.
/img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/01/Artificial-Intelligence-1.gif 人工知能 /人工知能
ClickUp AIで、あなたの文章を明瞭で簡潔、そして魅力的なものに変えましょう。
ChatGPTの一般的な回答とは異なり、ClickUpのAIを搭載したアシスタントは、ビジネスのニーズに合わせて構築されています。
プロライティングアシスタント
ClickUpのAIライティングアシスタントは、鮮明でフォーマットされたコンテンツやコピーを作成するお手伝いをします。ClickUpに内蔵された人工知能に特化したライティングアシスタントは、以下のことをサポートします：
- トピック、キーワード、読者、ブランドトーン、クリエイティビティのレベルに関連する新しい単語など、特定の入力を使用して高品質のブログを作成します。
- コピーエディターは、文法やスペルチェックを行い、長い文章を短くし、冗長な箇所を見つけることで、あなたの文章をより洗練されたものにします。簡潔で魅力的なコンテンツに仕上げます。
- ClickUpは、完璧にフォーマットされ、最適化されたコンテンツを生成するので、H1、H2、H3、テーブル、キーワードの追加に余分な時間を費やす必要はありません。
/img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/01/image-27.gif クリックアップAI /クリックアップAI
ClickUp AIを使って、あなたのWikiを要約したり、読みやすいように異なる言語に翻訳しましょう。
創造性をひとつまみ加える（あるいはたくさん加える！）。
クリックアップがあなたのブレーンストーミングパートナーとなり、コンテンツ戦略にクリエイティブなタッチを加える方法をご紹介します：
- ClickUpユーザーからのクエリに答えて、次のマーケティング施策のためのパーソナライズされたキャンペーン戦略を作成します。
- クリックしやすいキャッチフレーズを作成し、キャンペーン名のアイデアを生成し、最適なものを選びます。
- 次のマーケティングアンケートのための直感的な質問を作成し、オーディエンスのニーズの深さを把握します。
時間を節約し、仕事をスピードアップします。
ClickUpのAIベース プロジェクト管理ツール .