GPT-3.5-turbo を Fine-tuning して GPT-4 相当の性能を獲得する - DROBEプロダクト開発ブログ
はじめに 結論 背景 課題 Fine-tuning とは？ Data の準備 Fine-tuning を実施 結果 おわりに 参考 はじめに こんにちは、DROBE の都筑です。 みなさん LLM 使っていますか。今回は GPT-3.5-turbo の Fine-tuning の事例を紹介します。 結論 GPT-4 を利用して得られたデータを使って GPT-3.5-turbo を Fine-tuning する事で、特定のタスクに関しては GPT-4 相当の性能が出る事が確認できた GPT-4 利用時点で使っていたプロンプトをそのまま使った場合の性能が一番高く、token 節約のためにプロンプトの省略をすると性能が劣化した 背景 LLM を利用したサービスの開発において、OpenAI を利用する場合にはモデルの選択肢がいくつかあります。2023年9月現在では、GPT-4 と GPT-3.5-
ChatGPTで業務フローが自動的に書けた｜Yuji Inagaki
こんにちは。ユアマイスターでプロダクトマネージャーをしています、稲垣といいます。 最近、業務でChatGPTを使いまくっているのですが、ちょっと個人的に感動する使い方を見つけたので紹介します（既に知ってるぞ！という方、すいません）。 プロダクト開発において、業務フローって必要になること多いですよね。でも書くの大変。Draw.ioとかFigmaとか便利なツールも出てるけど、それでも大変。 さあ、下記のようにプロンプトを書いてみましょう。 一般的な受注業務の業務フロー図を作りたいです。Mermaid Markdown形式で出力してください。 # 制約条件 - 「・」「?」は使用しないでください ChatGPTの出力結果のこれをコピーして、 Notionに貼りましょう（「コードブロック」を選択してください）。 「コード」を選ぶこの領域にペーストするすると・・・。 うおおおおお。 業務フローが自動
生成AI時代におけるUXデザイン | 生成AIをフル活用したUX設計手法＆生成AI時代のユーザー体験の変化について
ChatGPTやStable Diffusionなどの生成AIが急速に発展し、社会全体が大きく変化しようとしている。 UXデザインのプロセスや、UX自体のあり方も当然革新されていく。 今回はそうした生成AIによってUXがどう変化していくかを、具体的なメソッドや未来洞察といった具体・抽象を行き来しながら話していく。 1. 生成AIを活用したUXデザインプロセス どのようにGenerative AIを活用すれば、UXデザインのプロセスをよりなめらかに、効率的にすることができるのか？ 2. 生成AIでUX自体がどう変化するか Generative AIの発展によって、プロダクトにおけるユーザー体験のあり方はどのように変化していくのか？ 3. AI時代のデザイナー/PdM生存戦略 AI時代に、デザイナーやプロダクトマネージャーなどの個人はどのように強みを磨いていけばいいのか？ ▼ スピーカーTwi
ChatGPTでstep by stepもロールプレイもやめたらプロダクト開発で使える精度になったよ｜MRYY
プロダクトマネジメントのコーチをしています。プロダクト開発の中でもGPT4を使うケースが増え、相談されることが増えてきました。 ChatGPTのGPT4を用いた際の、専門家として信用できる精度で推論させるための工夫の一部を紹介します。精度が必要な専門職かつ中級者向けになると思います。「機密情報の入力をどうさけるか」といった運用の話は今回はしません。 やったことと起きたこと一通り論文を読んで試したり、試行錯誤しました。 その結果、専門家として業務レベルで使える程度のものができるようになってきました。 クライアントのプロンプトを添削する仕事も増えつつあります。副作用として、日本語なのに日本語と感じられない自然言語に目覚めてきました。この片鱗についてお話しします。 分かったこと分かったこととして、精度を業務レベルで用いるためにまずはじめにとりくむことは下記です。 ・接待モードを切る ・指示の質が
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