1. 問題点

ChatGPT の API は複数ラウンドの対話をサポートしています。API を使用してユーザーの入力を ChatGPT モデルに送信し、モデルによって生成された応答をユーザーに返すことで、複数ラウンドの対話を実現できます。ユーザーの以前の入力とモデルが生成した応答は各ラウンドで保持され、次のラウンドの対話に渡すことができます。このアプローチにより、より自然な会話フローが可能になり、より良いユーザーエクスペリエンスが提供されます。

2. 実現

ChatGPT の API を使用する場合、リクエストで context またはconversation_id を渡すことで、複数ラウンドの会話を実現できます。context またはconversation_id は会話の最初のラウンドで取得でき、その後のリクエストで伝達されるため、ChatGPT はこれが同じ会話であることを認識できます。

Java で HttpURLConnection を通じてリクエストを送信し、レスポンスを取得する方法を示す例を次に示します。

import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;

public class Chatbot {
    private static final String API_ENDPOINT = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions";

    private String context = null;

    public String sendMessage(String message) throws Exception {
        URL url = new URL(API_ENDPOINT);
        HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();

        // 设置请求头
        connection.setRequestMethod("POST");
        connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json");
        connection.setRequestProperty("Authorization", "Bearer <your_api_key>");

        // 构造请求体
        String requestBody;
        if (context == null) {
            requestBody = String.format("{\"prompt\": \"%s\"}", message);
        } else {
            requestBody = String.format("{\"prompt\": \"%s\", \"context\": \"%s\"}", message, context);
        }

        // 发送请求
        connection.setDoOutput(true);
        OutputStreamWriter writer = new OutputStreamWriter(connection.getOutputStream());
        writer.write(requestBody);
        writer.flush();
        writer.close();

        // 读取响应
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream()));
        StringBuilder responseBuilder = new StringBuilder();
        String line;
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            responseBuilder.append(line);
        }
        reader.close();

        // 解析响应
        String response = responseBuilder.toString();
        context = extractContext(response);

        return extractResponse(response);
    }

    private String extractResponse(String response) {
        // 从响应中提取出 ChatGPT 返回的文本
        // 这里需要根据具体的 API 返回格式来进行解析
        return "";
    }

    private String extractContext(String response) {
        // 从响应中提取出下一轮对话所需要的 context
        // 这里需要根据具体的 API 返回格式来进行解析
        return "";
    }
}

上記のコードでは、sendMessage メソッドを使用してリクエストを送信し、ChatGPT から応答を取得します。これが対話の最初のラウンドである場合は、リクエスト本文にメッセージをプロンプトとして含めるだけで済みます。これが最初のダイアログでない場合は、ChatGPT がどのダイアログであるかを認識できるように、リクエスト本文にコンテキストを含める必要もあります。ChatGPT から応答を受け取ったら、応答テキストと次のラウンドの対話に必要なコンテキストを抽出する必要があります。

ChatGPTはAI技術を用いた対話システムであるため、返答がわかりにくい場合や不適切な発言が含まれる場合がありますのでご了承ください。したがって、ChatGPT を使用する場合は、不要な問題を避けるために注意する必要があります。

3. 注意すべき問題点

ChatGPT の API は比較的低いモデルのバージョンを使用しているようで、誰もが使用している ChatGPT ほどスマートではありません。

ChatGPTのAPIはOpenAIが公開している学習済みモデルを使用しており、バージョンが限定されており最新モデルは使用されません。ただし、事前トレーニングされたモデルの品質は非常に高く、特に対話生成の点で非常に優れた自然言語処理能力を実現できます。もちろん、モデルを自分でトレーニングして対話生成の品質を向上させることもできますが、これには多くのコンピューティングリソースと時間が必要です。

さらに、インテリジェンスのパフォーマンスはモデル自体に依存するだけでなく、データセットの品質、前処理方法、アルゴリズムの最適化などの側面も含まれます。ChatGPT のパフォーマンスに疑問がある場合は、入力方法、形式、コンテンツなどを調整したり、他のアルゴリズムの最適化を通じて結果を改善したりできます。

4. 自分でモデルをトレーニングする方法

言語モデルのトレーニングは、大量のデータとコンピューティングリソースを必要とする非常に複雑なタスクです。基本的な手順をいくつか示します。

データを収集する: 言語モデルをトレーニングするには、まず大量のテキストデータが必要です。これらのデータは、インターネットの記事、ニュース、ブログ、フォーラムなど、または特定の分野のテキストデータです。
データのクリーニングと前処理: 通常、収集されたデータは、HTML タグ、句読点、ストップワードなどの削除などのクリーニングと前処理が必要です。また、データの単語の分割や品詞のタグ付けも必要です。
モデルを構築する: データを収集して前処理した後、言語モデルを構築する必要があります。言語モデルは通常、リカレントニューラルネットワーク (RNN)、長期短期記憶ネットワーク (LSTM)、トランスフォーマーなどの深層学習技術を使用します。
トレーニングモデル: モデルを構築した後、トレーニングのためにデータをモデルに供給する必要があります。モデルのトレーニングには、GPU などの大量のコンピューティングリソースが必要です。
モデルを評価する: モデルをトレーニングした後、モデルを評価する必要があります。モデルの評価には通常、複雑性や BLEU などのメトリクスが使用されます。
モデルとパラメーターを調整する: モデルを評価した後、モデルとパラメーターを調整してモデルのパフォーマンスを向上させることができます。
モデルのデプロイ: モデルのトレーニングが完了したら、モデルを実稼働環境にデプロイする必要があります。デプロイメントモデルには通常、Docker コンテナ化モデルの使用、Flask または Django フレームワークを使用した API の構築など、ソフトウェアエンジニアリングのスキルが必要です。

上記は言語モデルをトレーニングする基本的な手順ですが、それぞれの手順は非常に複雑であり、綿密な学習と実践が必要です。独自の言語モデルをトレーニングしたい場合は、ディープラーニングの基礎を学ぶことから始めて、徐々に言語モデルのトレーニングとデプロイに深く入っていくことをお勧めします。

5. ChatGPT API はトレーニングできますか?

ChatGPT は、OpenAI によって開発された事前トレーニング済み言語モデルです。OpenAI プラットフォーム上でのみトレーニングできます。現在、トレーニングインターフェースは公開されていません。ただし、OpenAI が提供する API インターフェイスを使用すると、学習済みモデルを使用して対話生成などの機能を実現できます。同時に、OpenAI は調整可能ないくつかの事前トレーニング済みモデルも提供しており、ニーズに合わせて適切なモデルを選択できます。

ChatGPT の API で複数ラウンドの会話をサポートする方法

1. 問題点

2. 実現

3. 注意すべき問題点

4. 自分でモデルをトレーニングする方法

5. ChatGPT API はトレーニングできますか?

おすすめ