エンジニアなら知るべきLLM入門!ChatGPTを使ったアプリ開発体験会!
「本日カイチの学びの共有ということでお話しさせていただくんですけどありがとうございますまずですねあなた方聞いてる皆さん」
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「LLMとGPTの関係性なんですけどまずLLMの方が大きい概念ですね大きい概念」
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「なるほど多分今後LLMを使ったサービスいっぱい作らなきゃいけなくなってくると思います皆さんなんならちょっとじゅんぺいくんはそういうことやってるという噂を聞いてるんですがじゃあエンジニアとしてですよLLMを使ったアプリを作るときどういうとこ気をつけなきゃいけないんだろうなとかっていうところはやっぱ気になるところ押さえておかなきゃいけないところですねうんうんうん」
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「ラングチェインがすごくバージョンアップ早いんで環境構築でバージョンをちょっと違うの作っちゃうと多分全然違いますメソッドないやんとかになります多分なおかつ僕はこれでやってるんですけどバージョン合わせて動かんやんってなって一部ライブラリを書き換えましたライブラリを?ライブラリの方を書き換えたの?ライブラリ書き換えましたGitの」

「一周とか見てこれライブラリーに書き換えるやんってなってライブラリーに書き換えましたちょっとそういう詰まりポイントはあるんですけどヤバい詰みそう俺俺も詰むかもしれん3年時点でやってれば大丈夫だと思います怪しい1年目だとメンターいるかもしれない先輩と一緒にやった方がいいかもしれないですけどただ本としては超面白いのでその面白ポイントを今日伝えますいいですねはい」
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「そうだよねそれらをつなぐっていうのは社内文書を取ってきてそのLLMの方にぶち込むためのチャットGPTにぶち込むことをやってくれてるやつみたいな感じですかもっと言うとフロントからの受け口も必要なんですよねそれは同じサービスでやる」
「スラックAPIが叩きに行くんですかスラック側から叩くためのバックエンドAPIがあってそのバックエンドAPIはGPTに指示投げてそれを受け取って整形して返したりとか必要に応じてデータベースと繋いだりとかが必要なんですねなので同情人物としてはバックエンドAPIシステムとデータベース」
「あとはGPTチャットGPTの3体3つちょっと1個質問いいですかそもそもチャットGPTは例えばその社内文書を突っ込むわけじゃないですかその社内文書ってAPIコールごとに毎回突っ込むんですかそれとも事前学習みたいなのできるんですかえーと後で言います後で言いますが事前学習じゃないですなるほどっていうので」

「当事人物今整理できましたねとで次ちょっとのりさんがさっきの話なんですけどじゃあどうやったらノウハウをそのGPTに食わせてうまいこと整理して返せるようにするかなるかっていうところなんですがよくあるのはまずデータベースに何を入れるか文章をそのまま入れるんじゃなくて文章をベクトル化したものをデータベースに突っ込みます」
「はい意味わかりませんベクトル化って何ですかとベクトルっていう単語はまずもう忘れてくださいがですがちょっと前のディープラーニングとは何かみたいな話をしたときに」
「これは猫であるか否かを判断するには1次元のベクトルが必要ですって話をしました懐かしいこれは猫であるか否かは1次元なんで表せるかっていうと1次元のベクトルって0か1かなんですね長さがあるかないかだけだから猫ですそっからじゃあ猫か犬かどちらでもないかを判断するのには2次元のベクトルがいりますとそれどういうことかっていうと1次元目の0と1が猫ベクトル2つ目の」
「01が犬ベクトルうんなんで犬か猫か犬でも犬かつ猫っぽい何かか犬でもない猫でもない何かのまあ4つが表現できるようになりますと2次元ベクトルだとなるほどっていう感じでベクトルがどんどん増えていくと表現力がどんどん豊かになるんですねうんうんうんで空間じゃもう想像できなくなるんで確かに4次元以降はうん頭のそういう想像は忘れといてうんとりあえず表現力がめっちゃあるものなるほどうん」
「なので例えば今日は天気は晴れですっていう言語をベクトル化するとなんとなく天気の話晴れみたいな意味を含んだ何かになるんですよベクトルなんですけどそれがそういう意味を持ってる何かっていう風に捉えてくださいベクトルは捉えましたまずベクトルにしてデータベースに突っ込みます」
「データベースにベクトルをGPTに検索させたなんか聞いた時にGPTはこういう質問来てるわこれはデータベースを見るべき質問だと判断してもらってそのベクトルベースでデータベースに検索しに行って近い情報を取ってきてその情報を解釈して整形して返すみたいな動きをするんですよ」
「ちなみにそのベクトルはデータベースに突っ込んでるじゃないですかそのベクトルを決めるのは人間なんですかベクトルを決めるのはですねオープンAIのAPIかなライブラリがあってエンベッティングAPIっていうものをベクトル化するライブラリがあってそのライブラリでベクトル化しますなるほど」
「っていうのについてこれてる人がどれだけいるかわかんないんですけどすごいですよ今一旦今の話はそれで多分全体感としてやるんですが一方でちょっと対チャットGPTだけの話に移るとチャットGPTにも素で投げちゃダメなんですよほうプロンプトエンジニアリングっていうワードにちょっと聞き覚えはありますでしょうかありますあります若干プロンプトエンジニアリングっていうのはあの」

「質問の投げ方を工夫することによっていい感じに答えをもらうための小技っていうものの総称だと思うんですけど今回の例で言うとおそらく質問文の前にあなたは優秀なエージェントですとよくありますよねあなたは社内の社内というかヒマプロの会社のどうどうこういうふうな役割をするエージェントですうんうん」
「記者の質問に答えてくださいっていう前文を付け足してなおかつあとなんか機密情報というか何かに触れるようなものは答えないでくださいみたいな前置きをバッて送ってあげた上で質問をユーザーからもらった質問を入れて送るみたいなことをしなきゃいけないんですよなるほどそれにちょっとめんどくさそうだなっていう困り事が一つ確かに」
「そういうのあった方が精度が上がるっていう話ですねプロンプタエンジニア確かにそこでなんかもうすでに矛盾が一個発生する気がしてるんですけどチャットで投げられてくるんですよねそれを成形するためになんかすでにもうチャットGPTが必要そうだなっていう気配がすごいんですけど」
「と言いますとなんかその言葉って毎回違うじゃないですか人によって投げてくるのがなんでそれをプログラム的に処理してプロンプトにちょうどいいメッセージに変換するの難そうだなっていうイメージですね難しくない気がしててユーザーからもらったやつそのまま投げればいいだけ毎回定型文にするってことじゃんさっき言ってたプロンプトエンジニアリングはハードコードでいいんですよハードコーディングで入れて」
「その下にユーザーから来たやつそのまんま入れてGPTに投げればいいだけ毎回別にそこは同じでいいんだ会話の始まりだけは入れる必要があるかもしれないですね履歴を保持するみたいなやつはちょっと後なんでちょっと置いといてくださいその辺のプロンプトエンジニアリングしなきゃいけないとかあとは」
「ユーザーから入力したものに対して特定の形式を返してほしかったりしたくないですかJSONで返してとかプログラムで処理するとかございますこの辺めんどくさそうですよね考えなきゃいけないとかあとはGPTって足し算できないって話知ってます?知らないGPTって足し算苦手なんですよGPT4はできるんですけど」
「1+1はできるんですけど例えばなんか35+6+4+7+11+13は?みたいなそういうのねなんとなく答えちゃうんでそうなの?ちょっとやってみていいですか?いいですよ足し算できますまあまあまあかけ算とか入れたらできなくなるんですか?そうできなくなるんですよただそれはできた方がいいじゃないですか」
「なので必要に応じてPythonのプログラムライブラリメソッドを呼び出して解決策を出して押して買ったりするケースがあるんですねなるほどねGPTを使って何かを作るときってはいなのでその辺の実装もめんどくさそううん今困りごと主に3つあとはさっきも言ったんですけどデータベースの情報を必要に応じて取ってこなきゃっていう風な指示取ってこなきゃって思ってもらって実際に取ってくる処理とか書くのどうやるんだろうとかって思うじゃないですかはい」

「この辺実装めんどくさそう確かにうわーめんどくせーって思うじゃないですかこの辺全部解決するのはラングチェーンっていうライブラリーなんですよ今流行りのやつだ聞いたことあるけど中身はよくわかんない全然知らないこれはOSSでそのLLMを使ってアプリを作る時にそういう必要なさっき言ったようなちょっとめんどくさいなーっていうのを全部抽象化してベソ取り出してくれてるやつ」
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「ちょっとさっき言ったプロンプトエンジニアリングのところはまずハードコードでいいって言ったじゃないですかハードコードでいいって言うとユーザーから受け取ったメッセージのストリングを結合して送るんかなって思うじゃないですかそんなコードを書くとなんかブワーってなりそうじゃないですかブワー変なメッセージになるってことですかいやいや汚いコードそういうことねうん」
「なのでこのラングチェーンを使うとまずメッセージを投げるオブジェクトみたいなのがあってそれに引数でハードコードの部分を出すパスしたりとかできる引数とかでっていうのでちょっと抽象化されて若干綺麗に書けるよっていうそのぐらいのちょいいい機能です今の話は2つ目ユーザーが入力したものに対して特定の形式に返してほしい」
「っていう需要JSONとかJSONに関してもこういうキーでとかキーぶれたら困るじゃないですかGPTなんてそういうことやりそうなんでそれもプロンプトエンジニアリングなんですけど結局JSONはこの形式で返してくださいでキーはこれ値はこれみたいな感じでやるんですけどそれ一時書くのもクッソめんどくさいじゃないですかなんとアウトプットパーサーっていうパーサーズっていうライブラリーラングチェーンの中のメソッドを使うと」
「モデルを定義して普通にクラスなんで相談相談って英語で何にしようかなクエスチョンクラス作ったら何が入るのねユーザーIDユーザーIDと内容コンテンツが入るとしてそのクラスを定義するだけでJSONでコンテンツとかあとアンサーちょっと戻って定義するのはGPTが返すもの」
「アンサークラスを作ってアンサークラスの中にはアンサーとあとラベルとか解答のタグとかあと日時とか解答日時とかっていう中身を定義するとそのJSONを勝手に作ってそのJSONの形式をGPDにこれで投げてねっていうプロンプトエンジニアリングを勝手にやってくれますJSONはどこで出てきたんですかアウトプットパーサーが勝手にそのクラスを解釈していい感じにJSONにしてくれます」
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「今日の沢口の埼玉県沢口市の天気はって答えられないんですよなぜなら昔のデータしか持ってないからなるほどただこのチェーンズを使うとググってくれるんですね天気予報について聞かれたじゃあ天気予報に聞かれたときはググるググってそのググった情報を解釈して返すっていうチェーンをつなげられるんですよはいはいはい」
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「白鳥みたいになってますだからダックダック号なの?ダックダックは関係ない関係ないという感じで読み止めたりそういう風にして」
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「アップドットパイ今ちょっと見ますね100行くらいだった気がするなただのチャットを作るだけだったらその情報を参照してとかになると少し複雑になる気がしますけど試しに動くの作ろうだったら普通に聞いたに多分記事あると思うんでそれ見て作るだけで80行くらいでただのチャットチャットGPTみたいなやつ作ろうだったら」
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「ちなみにそのちょっと焦点違うコマなんですけどLLMってそのGPT用以外に使われるやつってあるんですかなんていうかGPT以外の言語モデルはいっぱいあるはずちょっと詳しくないけどチャットGPT以外のやつはいっぱいあるよね基本その生成AIのためのLLMみたいな感じになってるんですかね生成AIのためのLLMLLMがまず大規模言語モデルですはい」
「GPTがLLMの中の一つですだから今後GPTよりも優秀なアルゴリズムが出てきた時とかは使うよねアルゴリズムかなんかあれだよね言語モデルってパラメータ戦争みたいになってるんですよね」
「どういうことですかベクトル何次元にするとかそういう話ですよね中国のこのチームが何億個のパラメータを使ってすごい精度の高い言語モデルを発表したぞみたいな感じでとにかくパラメータ多い方が精度上がるみたいな時代がなんか訪れてる感あった気がするあるよねただ一方で」
「パラメータ数多いと精度がいいんですけどスピードがあれなんでじゃあその会社内社内で使う特定のジャンルの質問だけだったら確か4桁億パラメータなんですよGPT4とかって数千億とかなんですけど30億ぐらいでいいよねみたいなそういうのだとスピードが速いし安いからじゃあそっちのGPTじゃなくてLLM使った方がいいよねみたいなのはまあいろいろありますねうん」
「GPTとは全く別のアルゴリズム的なのってあるのかなと思ってあるあるあるバートとかってそれに入る?多分そう自然言語系のモデルはそうなんじゃないかな大規模言語の大規模ってどっから大規模って言うんやっていう話ですけどまあ入るんじゃない?ちょっとすみませんふわっとしてますそこは」
「でも自然言語系のモデルは結構昔からいっぱいある自然言語系っていうのはどういう自然言語を処理する自然言語って普通に喋る言葉とか日本語とか英語とか人間が使う言葉を自然言語って言いますけど自然言語を処理する例えば翻訳とかねあとは文章から写真を生成するとか自然言語の意味を解釈する自然言語系のモデルと画像生成のモデルの2つを組み合わせてやってると思うんだけど」
「なるほど画像生成そういうことかダリーとかそうだよねなんかそのダリーみたいななんか全く別の別でもないですけどそのLMMの新しい使い方みたいなのあるのかなと思ってまあ思いつくか次第じゃないいろいろあると思うけどね音声生成もあるだろうしね文章を打ったらその通りにAIが音声合成して人が喋ってるみたいにするとかも生成AIですねなるほど」
「順平の質問の意図を正しく理解できてないかもしれないいやいやできてますじゃあよかったGPTってアルゴリズムっていう言い方がいいんですかねGPTっていうのはアルゴリズムっていうかなんていうんだろうね学習手法AIの学習手法そもそも何の略なのジェネレイティブなんでしょうねプリトレインドトランスフォーマートランスフォーマー」

「トランスフォーマーっていう言語系でよく使われるモデルがあってそれをベースにして作られてるやつなんだよねジェネレイティブプリトレインドトランスフォーマー生成系で事前学習してるトランスフォーマーベースのモデルか?はいはい合ってます合ってますなるほどアルゴリズムじゃない気がするな学習手法の方が近いイメージあるけどねはいはいはい」
「いやちょっとビジネスチャンスを探してましたビジネスチャンス探してた?今の?LLMの新しい可能性をちょっとなんかあんのかなと思って探しながらはいじゃあちょっと長くなりましたが僕がただはしゃいでたので楽しそうって思ってくれたらいいなと思いますので楽しそうって思ったら実質もしくは調べてみてねなんならちょっとこの本はね早めに読んだけって思うんでうん」
「そうなんだこの本はマジで早めに読んでおけって思いますこれちなみにAI知識なくてもいけるんですかいけるなるほどチャットGPT触ってるだけなんで中身を知る必要はないですなるほどねパイソンは知ってないときついそうだねパイソン知ってた方がいいでもある程度でいいですそんなに難しくないんでしかもパイソンがそもそも難しくないんでプログラミングしてればできると思いますうん」
「最後お知らせハッシュタグひまじんプログラマーでフィードバック募集してますのでGPTというかラングチェーンというかこの辺の話面白かったよ刺激を受けたよこの本買ったよっていう人ポストお願いしますあと説明欄からラジオポッドキャストへの要望質問募集してますのでこちらもお気軽にお願いします質問お願いしますGPT」
「また各種ポッドキャストプラットフォームのフォロー高評価お待ちしてますこちらもお願いいたします僕らのモチベーションにつながります復習中はいじゃあまた面白いこと面白い本読んだら共有しますまた次回バイバイ」
「ソースコーダーまだ修正レーチがあるもう納品できるんだから次回納期おにおずってバックステンバイ」