ChatGPTを１ヶ月「課金」して使ってみた
openai.com
引用：
https://openai.com/blog/chatgpt
ChatGPTを世間を賑わせているが、ChatGPTには有償課金版が存在する。
無料版との違いは事前学習をさせられるというものである。
早い話が、「YouTubeの課金」＝広告が消せる
「Amazonの課金」＝商品が早く届く
みたいなもので、ChatGPTに強化して、より早いエンジンで使用できるというものである。
この記事のようにChatGPTに人格を載せて回答をしてもらえる。
有名人と話したい、歴史上の偉人と話したいというニーズをみたせて、タイムマシンに載ったようである。
今まで総理大臣と話したり、歴史上の人物と話せて楽しかった。
ChatGPTはお金がかかる
月に20$で使えるのだが、より高速に、よりビッグデータで話させるにはOpenAIに課金をする必要があるのだ。
月に20ドル支払えば誰でもChatGPTをカスタマイズできる。
私は過去の偉人や有名人の学習データを ChatGPTに学習させておしゃべりしてもらった。
国会答弁でChatGPTが質問
国会答弁でChatGPTは質問をしたようだが、ChatGPTは回答する「側」に搭載したほうがいい。
質問側に搭載をしてもあまり人工知能は役に立たない。
むしろChatGPTは回答側に実装するべきである。
AI化する方は質問側じゃなくて、回答側だろう
人工知能は内部で、何層にも思考を重ねている。
ディープラーニングの何層も何層も思考を重ねて回答を得る。
だから国会で質問をする側ではなく、回答側にChatGPTを導入すると面白い。
この政策は高齢者優遇だな、女性軽視だなとかを総合的に判断して回答をしてくれる。
ChatGPTはお金がかかる
ChatGPTは「無料」みたいな印象を持たれているが、カスタマイズして使うためにはOpenAIに課金する必要がある。
月に20$と比較的安いが、どれくらいの情報を学習させるか？どのようなモデルで回答させるか？によって料金が異なる。
なのでエンジニアの多くはこの枠でいかに生産性が高いプロンプトを投げられるかが鍵になる。
プロンプトとはChatGPTに話しかける言葉である
一時期前は「ぐぐる」＝うまくGoogleで検索ワードを入れることが重要視されたが、これからはいかにChatGPTに投げかけることが正しい指示出しをできるかが重要である。
それを行う人間をプロンプトエンジニアという。
dev.classmethod.jp
引用：
https://dev.classmethod.jp/articles/how-to-design-prompt-engineering/
プロンプトエンジニアとはChatGPTから良い答えを引き出すためのチューニングを行う人である。
ChatGPT3.5には3550億のパラメタが存在していると言われている。
話す口調であったり、質問している地域、年齢など回答を決定づける要因がたくさんあるわけだ。
組織にChatGPTを導入することは知識量と課金のトレードオフ
優秀な回答を得るためにはChatGPTに思いっきり課金して、ファインチューニングをしまくればいい回答が得られる。
ファインチューニングとは、
ChatGPTを使う人用にカスタマイズすることである。
自動車を運転する人によって座席の位置を変えたり、ハンドルの高さを変えるよなもので、ChatGPTをカスタマイズすることをファインチューニングという。
ChatGPTに課金をするここのChatGPTのファインチューニングをある程度できるようになるので、できる範囲が広がって面白い。
私はGoogle上のPython環境でChatGPTを使用しているが、クラウドで行うので自分のパソコンのリソースを使わなくていいのが魅力である。
一応ChatGPTは使用しようと思うが、ChatGPTを使ってどうやってマネタイズするか？の真価が問われるのである。
