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インプレス[コンピュータ・IT]ムック 全容解説GPT テキスト生成AIプロダクト構築への第一歩

インプレス / 2023年12月12日 / 全199ページ

大規模言語モデルGPTの全体像を把握できる! ChatGPTの実行例やOpenAI API活用の基本、市場動向も解説。最新情報を加筆しGPT-3.5/4に対応――本書のテーマの1つはGPTの基本的な技術事項、もう1つはGPT拡大期の市場動向です。本書の前半では、GPT登場の背景、発展の経緯、GPT/OpenAI APIの技術要素、ChatGPTやOpenAI APIの基本的な活用方法を解説。後半は、GPTスタートアップの事例、グローバル企業の利用動向を取り上げた後、GPTのリスクと今後の動向を展望。GPT/Open APIを利用する前に押さえておきたい基礎知識を確認できる一冊です。

目次

  • 正誤表免責事項など
  • 献辞
  • 称賛の声
  • まえがき
  • 謝辞
  • 第1章 大規模言語モデルの革命
  • 1.1 自然言語処理とは?
  • 1.2 大規模化による超進歩
  • 1.3 GPTの名前の由来1.3.1 Generative(生成的な)
  • 1.3.2 Pre-trained(事前学習済みの)
  • 1.3.3 Transformer(トランスフォーマ)1.3.4 Seq2Seq
  • 1.4 Transformerのアテンションメカニズム
  • 1.5 GPTの歴史
  • 1.5.1 GPT-1
  • 1.5.2 GPT-21.5.3 GPT-3
  • 1.5.4 ChatGPT1.5.5 GPT-4
  • 1.6 OpenAI API公開のビジネス界への影響
  • 1.7 OpenAI APIの利用
  • 第2章 ChatGPTの4つの実行例2.1 ChatGPTの実行
  • 2.2 プロンプトとコンプリーション
  • 正誤表免責事項など
  • 献辞
  • 称賛の声
  • まえがき
  • 謝辞
  • 第1章 大規模言語モデルの革命
  • 1.1 自然言語処理とは?
  • 1.2 大規模化による超進歩
  • 1.3 GPTの名前の由来1.3.1 Generative(生成的な)
  • 1.3.2 Pre-trained(事前学習済みの)
  • 1.3.3 Transformer(トランスフォーマ)1.3.4 Seq2Seq
  • 1.4 Transformerのアテンションメカニズム
  • 1.5 GPTの歴史
  • 1.5.1 GPT-1
  • 1.5.2 GPT-21.5.3 GPT-3
  • 1.5.4 ChatGPT1.5.5 GPT-4
  • 1.6 OpenAI API公開のビジネス界への影響
  • 1.7 OpenAI APIの利用
  • 第2章 ChatGPTの4つの実行例2.1 ChatGPTの実行
  • 2.2 プロンプトとコンプリーション
  • 2.3 標準的なNLPタスクのパフォーマンス
  • 2.3.1 テキスト分類
  • 2.3.2 固有表現認識(Named Entity Recognition)
  • 2.3.3 文章要約
  • 2.3.4 テキスト生成
  • 2.4 プロンプトエンジニアリングとデザイン
  • 2.5 この章のまとめ
  • 第3章 OpenAI APIの機能と活用
  • 3.1 Playgroundの概要3.1.1 Playgroundの起動
  • 3.1.2 ChatGPTをまねる
  • 3.1.3 SYSTEMの設定
  • 3.2 パラメータの設定
  • 3.2.1 [Mode]
  • 3.2.2 [Model]3.2.3 [Temperature]と[Top P]
  • 3.2.4 [Maximum length]
  • 3.2.5 [Stop sequences]3.2.6 [Frequency penalty]と[Presence penalty]
  • 3.3 APIの呼び出し3.3.1 APIキーの取得
  • 3.4 トークンとコスト3.4.1 トークン
  • 3.4.2 コスト
  • 3.4.3 ダッシュボード
  • 3.5 Pythonを使った呼び出し3.5.1 公式Pythonバインディングのインストール
  • 3.5.2 プロンプトの構築とコンプリーションの取得
  • 3.5.3 ChatGPTをまねたプログラム
  • 3.5.4 [SYSTEM]に役割を指定
  • 3.5.5 履歴の保持
  • 3.6 Node.jsを使った呼び出し
  • 3.7 Goを使った呼び出し
  • 3.8 その他の機能
  • 3.9 この章のまとめ
  • 第4章 GPTによる次世代スタートアップの拡大
  • 4.1 MaaS(Model-as-a-Service)
  • 4.2 GPTベースの起業──ケーススタディ4.2.1 Fable Studio クリエイター向けアプリケーション
  • 4.2.2 Viable データ解析アプリケーション
  • 4.2.3 Quickchat チャットボットアプリケーション
  • 4.2.4 Copysmith マーケティングアプリケーション
  • 4.2.5 Stenography コーディングアプリケーション
  • 4.3 投資家から見たGPTのスタートアップ・エコシステム
  • 4.4 この章のまとめ
  • 第5章 GPTによる企業革新のネクストステップ
  • 5.1 ケーススタディ──GitHub Copilot
  • 5.1.1 Copilotの内部構造
  • 5.1.2 GitHub Copilotの開発
  • 5.1.3 ローコードノーコード・プログラミングとは?
  • 5.1.4 APIとスケーリング
  • 5.1.5 GitHub Copilotの次の展開は?
  • 5.2 ケーススタディ──Algolia Answers5.2.1 他モデルの評価
  • 5.2.2 データのプライバシー
  • 5.2.3 コスト
  • 5.2.4 スピードと遅延
  • 5.2.5 得られた学び
  • 5.3 ケーススタディ──MicrosoftのAzure OpenAI Service5.3.1 運命的なパートナーシップ
  • 5.3.2 AzureネイティブのOpenAI API
  • 5.3.3 リソース管理
  • 5.3.4 セキュリティとデータプライバシー
  • 5.3.5 企業にとってのMaaS
  • 5.3.6 その他のMicrosoftのAIサービス
  • 5.3.7 企業へのアドバイス
  • 5.3.8 OpenAIかAzure OpenAI Serviceか
  • 5.4 この章のまとめ
  • 第6章 GPTのリスク
  • 6.1 バイアスとの戦い
  • 6.2 バイアス対策
  • 6.3 低品質コンテンツと誤情報の拡散
  • 6.4 LLMの環境への影響
  • 6.5 注意しながら進める
  • 6.6 この章のまとめ
  • 第7章 AIへのアクセスの“民主化“7.1 ノーコード? ノープロブレム!
  • 7.2 AIへのアクセスとMaaS
  • 7.3 最後に
  • 参考文献
  • 索引
  • 著者紹介
  • 訳者紹介
  • 奥付

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