ChatGPTにブログ全エントリを学習させて「おしえてきしださん」を作る - きしだのHatena

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ledsun LLMの学習のさせ方はPre-training、fine-tuning、in-context learningで、用語がわかれている。正しく用語を使うように気をつけた方がいいのは、そう。in-context learningのおかげでAPIが便利なので、簡単に批判するのもよくない、かも？

2023/04/13 リンク

crimsonstarroad 関連性が高い情報をいくつか決めて、質問に沿うように要約して回答させるっていうステップなのか。 “エントリの内容はMongoDBにあって、ぜんぜんChatGPTは学習してないんですよね。”

2023/04/13 リンク

tenari Bing AIで「もうちょっと、なんかこう…」っていう感想になるのもこういうこと（スケールは桁違いだけど）なんじゃないかと思う

2023/04/13 リンク

paradisemaker LLM を理解してたら使わない表現だと思うので、そういうところで真贋を判定していくのがベストプラクティスになりそう

2023/04/13 リンク

mbr Langchain使うともっと簡単に出来るのはそう（やってみた）なのだけど、いかんせんLangchainはまだまだ未完成＆進歩が速すぎて思ったより手間だったので、自分で全部地道に書いた方が意外と良いのかもしれないと感じた。

2023/04/13 リンク

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ChatGPTにブログ全エントリを学習させて「おしえてきしださん」を作る - きしだのHatena

最近「100万件の文章をChatGPTに学習させて応答チャットを作りました」みたいなニュースがあって、違和... 最近「100万件の文章をChatGPTに学習させて応答チャットを作りました」みたいなニュースがあって、違和感があります。ということで「ChatGPTにブログ全エントリを学習させて「おしえてきしださん」を作る」としたときに、どんな仕組みになっていて、なぜ「ChatGPTに文章を学習させて」ということに違和感があるか見てみます。とりあえずこんな感じで、質問に対して答えれてるっぽいチャットができました。まず、Embedding APIを使って、全エントリのベクトルを得てMongo DBに突っ込んでおきます。このエントリでやってるので、そのまま使います。 GPTのEmbeddingを利用してブログの投稿に対する近いものを探し出す - きしだのHatena 質問が入力されたら、質問文も同じようにEmbeddingでベクトルをとってきます。 var req = EmbeddingRequest.

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thaturn2023/06/21
roogh5eeSha62023/06/08
heatman2023/05/14
ahat19842023/04/30
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azoop_okamura2023/04/16
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lugecy2023/04/15
sakito09022023/04/15
mamamilkgokugoku2023/04/15

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