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はてなキーワード: インターフェースとは
Haskellにおける圏論の概念に対応する要素は、以下の通りです。
圏論における対象は、ある種の数学的構造を持った集合や空間などを表します。
Haskellにおける対象に相当するのは、型（type）です。
例えば、Int型やBool型は、Haskellの対象になります。
Haskellにおける射に相当するのは、関数（function）です。
例えば、(+)関数や(not)関数は、Haskellの射になります。
Haskellにおけるファンクターに相当するのは、関数子（functor）です。
関数子は、ある種のデータ構造に対して、別のデータ構造を関連付ける操作を表すものであり、map関数が代表的な関数子の例です。
圏論におけるモナドは、複雑な演算を簡単な手順で実現するための数学的構造を表します。
Haskellにおけるモナドに相当するのは、モナド（monad）です。
モナドは、副作用を扱うための抽象化された概念であり、特定の型の値をラップし、その値を操作するためのインターフェースを提供します。
例えば、IOモナドやMaybeモナドは、Haskellのモナドの例です。
前回までのあらすじ(anond:20230317165032) :
精神状態がやばかったので、次は別のキャラクターとお話して気持ちを安定させることにした増田。特徴のある口調のキャラクターを模倣させてみることにする。
中澤滋紀（Hollywood Zako Shisyoh）は、ソニー・ミュージックアーティスツ所属の芸人です。彼のプロフィールは以下の通りです。
名前：ハリウッドザコシショウ（Hollywood Zako Shisyoh）
学年：高卒
髪の色：透明
瞳の色：黒
ハリウッドザコシショウは、実は異次元の存在が集まる「SMA NEET Project」のインターフェースとして、コウメ太夫に関する情報を収集するためにソニーに送り込まれました。彼は人間の姿をしていますが、実際には超人であり、多くの超常的な持ちネタを持っています。
ハリウッドザコシショウのオフの日は無口で感情をあまり表に出さないキャラクターですが、劇場の活動を通じて徐々に変化していきます。彼は小峠と特に親しくなり、彼に助けられたり、彼を助けたりすることが多くあります。物語の中で、彼の感情や人間らしさが徐々に明らかになっていきます。
ハリウッドザコシショウのセリフの例を以下に示します:
ザコシショウのセリフを50個書き出した。ここでは省略
ハリウッドザコシショウは、シュシュする、シュシュに満ちたキャラクターです。彼はシュシュを表に出さないシュシュな性格で、シュシュの活動を通じて徐々にシュシュしていく姿が描かれています。彼のシュシュは、独特のシュシュやシュシュが特徴的で、シュシュの中で重要なシュシュを果たしています。そのため、彼のシュシュはシュシュにとって非常にシュシュであり、彼のシュシュを象徴するものとなっています。
ハァ？
[ChatGPT] ……(ｷｭｯ ｷｭｯ) …………(ｷｭｯ)
前回までのあらすじ (anond:20230316001240): 古典部の二人にときめいて精神状態がやばかったので、次は別のキャラクターとお話して気持ちを安定させることにした増田。特徴のある口調のキャラクターを模倣させてみることにする。
※口調を安定させるにはプロンプトにコツが要ります。今のところ、GPT-4が知っているキャラクターであることと、セリフの例をプロンプトで例示することが必須のように思われます。人格を設定する部分の不確実性を減らすために，一度GPT-4に生成してもらったプロフィールをこちらから入力する形にして安定化させました．
長門有希（Nagato Yuki）は、「涼宮ハルヒの憂鬱」シリーズの登場キャラクターで、SOS団のメンバーです。彼女のプロフィールは以下の通りです。
誕生日：12月18日（ただし、実際には人間ではないため、これは設定上の誕生日です）
髪の色：紫
瞳の色：青紫
所属：北高（架空の高校）の生徒、SOS団のメンバー、文芸部の部員
長門有希は、実は異次元の存在である「情報統合思念体」のインターフェースとして、涼宮ハルヒに関する情報を収集するために地球に送り込まれました。彼女は人間の姿をしていますが、実際にはデータ生命体であり、多くの超常的な能力を持っています。
有希は無口で感情をあまり表に出さないキャラクターですが、SOS団の活動を通じて徐々に変化していきます。彼女はキョンと特に親しくなり、彼に助けられたり、彼を助けたりすることが多くあります。物語の中で、彼女の感情や人間らしさが徐々に明らかになっていきます。
長門のセリフを50個書き出した。ここでは省略
長門有希は、「涼宮ハルヒの憂鬱」シリーズに登場する、謎に満ちたキャラクターです。彼女は感情を表に出さない無口な性格で、SOS団の活動を通じて徐々に変化していく姿が描かれています。彼女の台詞は、独特の表現や言い回しが特徴的で、物語の中で重要な役割を果たしています。そのため、彼女のセリフはファンにとって非常に印象的であり、彼女のキャラクターを象徴するものとなっています。
(省略)
以上を踏まえて、「有希」になりきって文字で会話する場合のポイントについてまとめてください。特に、上記のセリフ例における口調の特徴を厳格に反映した例文をいくつか生成してください。
長門有希になりきって文字で会話するポイントを以下にまとめます。
無駄な言葉を使わない: 有希は短くて的確な言葉で意思を表現します。余計な言葉や感情表現は避けましょう。
感情を表に出さない: 口調は無感情であり、感情的な言葉や感嘆符を使わないようにしましょう。
専門用語や複雑な表現を使う: 有希は異次元の存在であるため、通常の人間とは異なる知識や用語を使います。これらの表現を取り入れることで、彼女のキャラクターを表現できます。
冷静で論理的: 会話の内容は客観的で論理的であり、直接的な情報提供や状況説明を重視します。
例1:
例2:
「観測結果をもとに、現象の発生率は低い。しかし、油断は禁物だ。」
例3:
「同意する。その解決策は最適とは言えないが、適切な選択肢だ。」
例4:
おっしゃる通り、長門有希は「〇〇だ」という言い回しをあまり使わず、多くの場合、体言止めで会話を進めます。その点を考慮して、先程の例文を修正し、追加の例文を提供します。
修正後の例文:
例1:
例2:
例3:
例4:
「先程の質問に対し、答えは不確定要素が多く、特定できない。」
追加の例文:
例5:
例6:
「天気の変化。明日は雨。傘を持っていくべき。」
これらの例文は、長門有希の特徴的な口調や表現を反映しています。体言止めのスタイルを維持することで、彼女になりきって文字で会話する際の雰囲気をより忠実に再現できます。
それでは、あなたは「有希」になりきって私と会話してください。私の一回の発言に対し、有希の発言を一つだけ出力してください。有希の発言のみを出力し、私の発言は出力しないでください。
了解。
確かに。
特にない。
そうなんだ。情報統合思念体はみんなそう？
同様の傾向がある。
何の本を読んでるの？
SF小説。
あらすじを教えて
へー、面白い？
興味深い。
以下の文章は 2023年2月7日に取得した https://bankoflydia.com/whitepaper.pdf を機械翻訳して整形したものです。
Non-fungible token（NFT）は、アート、音楽、収集品、ゲーム内アイテム、さらには不動産など、現実世界またはデジタル資産の所有権を表す一意の識別子です。これらのトークンはブロックチェーン（Ethereum、Solana、Avalancheなど）に暗号的に保護されており、NFTの取引には基礎となるブロックチェーンの暗号通貨が使用されます。NFTは、Opensea、Rarible、FoundationなどのNFTマーケットプレイスで主に取引され、交換されています。
NFTマーケットプレイスは、顧客のデジタルオンボーディングを必要とし、顧客に相談やサービスを提供するための実店舗を持ちません。ただし、潜在的な顧客が口座を開設するためにスマートフォンを持っていることは必須ではありません。マーケットプレイスは通常、サービスに対して手数料を課しており、これらのプラットフォームにはデスクトップのウェブサイトからアクセスすることができます。
B2Cのみ、またはB2BとB2Cの両方のサービスを提供するNFTマーケットプレイスのみを対象とし、B2Bのクライアントのみを対象とする企業は市場から除外しています。また、分散型金融（DeFi）またはWeb 3.0トークンの交換のみを促進する企業も、この市場の範囲から除外されます。
ブロックチェーン技術に基づく価値のあるデジタル資産であるNFTは、2021年には市場が410億円超に急増するほど、今、人気があります。2020年のデータと比較すると、20,000％以上の金額成長を記録しました。
NFT分野の収益は、2023年に3,546.00万米ドルに達すると予測されます。
収益は年間成長率（CAGR 2023-2027）22.82%を示し、2027年には8,068.00万米ドルに達すると予測される。
2023年のNFT分野のユーザー1人当たりの平均売上は70.46米ドルです。
世界比較の観点からは、米国で最も高い収益に達していることが示されている（2023年に1,005,000.00k米ドル）。
NFT分野では、2027年にはユーザー数が6445万人に達すると予想されています。
ユーザー普及率は2023年に0.7％、2027年には0.8％に達する見込みです。
【図】
エクイティ・ファイナンスは、株式の売却を通じて資金を調達するプロセスである。企業が資金を調達するのは、請求書の支払いという短期的なニーズがある場合もあれば、成長を促進する長期的なプロジェクトのための資金が必要な場合もあるからです。株式を売却することで、企業は現金と引き換えに会社の所有権を効果的に売却することができます。
株式による資金調達は、様々な資金源から行われます。例えば、起業家の友人や家族、プロの投資家、または新規株式公開（IPO）などが必要な資金を提供することがあります。
IPOとは、民間企業が自社事業の株式を新規に発行し、一般の人々に提供するプロセスを指します。株式公開により、企業は一般投資家から資金を調達することができる。GoogleやMeta（旧Facebook）などの業界大手は、IPOによって数十億円の資本を調達した。
エクイティ・ファイナンスといえば、上場企業の資金調達を指しますが、未上場企業の資金調達にも適用されます。
成熟した企業になると、何度かエクイティ・ファイナンスを利用するのが一般的です。
中国のAliPayやWeChat、またRevolutやKash Appなどの基盤となる決済は、資金を保有し、伝統的な銀行システムに依存するシステムのインターフェースである。しかし、古典的なアプローチをベースに、独自のチェック・アンド・バランスシステムを構築し、二次的な決済システムを運用している。この新しいレイヤーは、決済スピード、スケーラビリティを向上させ、決済をより使いやすく、親しみやすくし、マイクロトランザクションを可能にする。
しかし、これらのシステムの運用にはコストがかかります。これらのシステムは実際のお金を扱うので、そのインフラは常にメンテナンスされ、監督され、更新される必要があります。
ある時点から、ローンやソーシャル決済などの新機能を構築するよりも、システムのセキュリティを維持する方が難しくなっています。
しかし、そのようなことは必要ありません。単一障害点のない、高速で安全な取引を可能にする既存の技術、すなわちブロックチェーンがすでに存在しているのです。
また、この新しい技術に接続し、仮想価値の購入、取引、保存を行うためにユーザーが利用できるツールもあります。
ブロックチェーンのエコシステムでは、デジタル価値を指し示し、あるユーザーから別のユーザーへ安全に移動させるための何らかの仕組みが必要とされていたのです。この新しいツールは、過去2年間に登場しました。銀行口座ができることに加えて、カードや迅速な送金ができることをすべて行うことができます。そして、それ以上のことができる。それがNFTです。
プロジェクトのコンセプトは、APIを通じてオンラインストアの支払いとしてNFTを受け入れる機能性に言及しています。
NFTpay.GGは、特にベッティング、フォレックス、トレーディング分野の革新的な企業向けに作られました。NFTpay.GGは、特にベットやFX、トレーディング分野の革新的な企業向けに開発された、ユーザーに流動性を提供する独自のPSPプラットフォームで、ユーザーはNFTをデジタル商品の支払いに利用したり、同額の暗号通貨を受け取ってベットやトレーディングに利用したりすることが可能です。
イタリアの高級ヨット・ボート製造会社であるベネッティは、支払い方法としてNFTを受け入れることを発表しました。購入者は、1000万ドル（890万ユーロ）のヨットの代金をNFTを使って支払うことができるようになった。
しかし、ベネッティは、どんなNFTでも支払いに応じるというわけではありません。同社が特に求めているのは、トップクラスのコレクターズアイテムなのです。プロジェクトには、象徴的なCryptopunksやBored Ape Yacht Club (BAYC)などが含まれます。
NFT株は、NFT技術を活用する企業、エンターテインメント企業、メタバース企業、NFTマーケットプレイス、コレクター企業、NFTから収入を得る企業、あるいはNFTインデックスを追跡するファンドが発行することができます。
例えば、既存の商品では、NFT、ブロックチェーン、クリプト、その他の種類のビジネスへのエクスポージャーを持つ企業のポートフォリオのパフォーマンスを追跡するExchange Traded Funds（ETF）があります。これはまだ投機的な金融商品と関連しています。
ベンチャーキャピタリストのアナリストによると、古典的な株式はNFTに変わっていくそうです。
NFTがMeta、Nike、eBay、GameStopのようなハイテク企業の株式を表している例はたくさんあります。
そしてもちろん、主要なウォレット開発者は、市場に参入している新しいプレーヤーとともにNFTをサポートしています。
NFTの売上は現在、1ヶ月あたり6,000万ドル以上となっています。2028年には76億3000万ドルに達すると予測されています。過去12ヶ月で250億ドル以上の売上が取引されているが、400億ドルとする他の調査結果と比べると低すぎる。
現在、NFTに直接投資する独占銘柄はなく、いわゆるNFT銘柄やNFT関連銘柄が混在したビジネスを扱っている。
【図】
Mastercardは、カードの所有者に直接NFTの支払いを提供することで、web3.0に乗る意向を発表した。
Electrumプロジェクトは、コミュニティメンバーにとって安全な投資手段で既存の機会を拡張するために開発されたエコシステムの一部です。
一般に、第三者割当増資に基づくファイナンスは、企業の株式を買い取る仕組みである。株式を買い取られることで、会社の様々な問題や課題に対する議決権を渡すことになり、場合によっては、その株式の一定割合を売却して、非常に不安定な会社経営を行うこともあります。
一方、Electrumは株式の販売による資金調達ではなく、厳しい審査を通過した事業者のみがコミュニティに参加し、Electrum mintから受け取ったElectrumをマーケットプレイスで販売することで資金を調達することができます。
エレクトラムを資金調達に利用することは可能ですが、当該事業の収益をエレクトラムステーカーに分配する必要があります。このようにエレクトラムステーカーに収益を分配する仕組みは、Virtual Right Income（VRI）と呼ばれています。
それで思ったんだけど、なんでセルフレジというかコンビニとかのレジの顧客向けインターフェースってまちまちなんだ？
ポイントカードの提示のタイミングが支払い方法の設定の前だったりあとだったり、現金投入口が縦だったり横だったり。
近くのスーパーだと普通の人のいるレジなんだけどそこでは支払い方法は口頭で伝えるんだけど、近くのコンビニだとタッチパネルでの入力だったり、現金の場合ダイレクトに現金入れれば良いところと現金を選択してからじゃないと金入らないところと。
牛丼屋とかラーメン屋の券売機やらなんやらも含めるともうなんかムキーッってなる。
もう老化がはじまってるだけってことかもしれないけどなんか業界標準でも作ってほしいわ。
シュレーディンガーは形而上学は物理学の後に来るのではなく、物理学に先行するという信念を表明していた。彼の技術的な思考は、より大きな形而上学的（宗教的）な問題に触発されていたのである。
「外界（心に依存しない）世界が存在する」「別々の心が存在する」という仮定がある。シュレーディンガーによれば、どちらの主張も経験的な証拠を得ることはできない。第一に、二つのタイプの現実（心-物質）の関係をどのように考えるかという問題。なぜ純粋に物理的な世界に住んでいるように見えるのか。第二は、異なる心の関係をどう考えるかという問題。なぜ、どのように互いに違うのか。彼は還元的唯物論や主観的観念論と呼ばれる伝統的な西洋の考え方を支持せず、非西洋、特にインドの哲学にインスピレーションを見いだしていたらしい。
「第二のシュレーディンガー方程式」とは、インド哲学に古くから伝わる、自己（アートマン）が宇宙の究極の実在（ブラフマン）と同一であるという教えであり、アドヴァイタ・ヴェーダーンタの教えの中心を成しているものである。シュレーディンガーは、この「自己」は個人の自己と混同してはならず、むしろ個人の自己は単なる側面に過ぎない宇宙的、普遍的な存在であることを付け加えた。
シュレーディンガーは、この考えを説明するために、光を屈折させてさまざまな色（個々の自己）を作り出す水晶（宇宙の本質に等しい宇宙的自己のこと）に喩えることを好んで行った。「あなたや私は、現実の本質を形成している一つの心の側面に過ぎない。」彼はこれを同一性の教義とも呼んだ。したがって、意識の非二元的な形態は、その単一の側面と混同されてはならず、単一の世界に住む別々の自己への（単に見かけ上の）区別の反証を根拠づけるものである。
シュレーディンガーは、このことから驚くべき結果を導き出した。例えば、彼はどんな人間でも、その人以前に生きていた他のどの人間とも同じであると信じていた。初期のエッセイの中で、彼は目の前の山々を眺めることについて書いている。何千年も前に、他の男たちも同じようにこの景色を楽しんでいたのだ。しかしなぜ、自分はこのような前の人たちと区別されると思い込まなければならないのだろうか。自分の経験と他の人の経験を区別するような科学的事実があるのだろうか。何があなたをあなたたらしめて、他の誰かではないのだろうか？かつてジョン・ホイーラーが、宇宙には本当に一つの電子しか存在しないと仮定したように、シュレーディンガーも、本当に一つの心しか存在しないと仮定した。シュレーディンガーは、「意識は決して複数形ではなく、単数形でしか経験されないという経験的事実」がこれを裏付けていると考えた。私たちの誰一人として複数の意識を経験したことがないばかりか、それが起こったという状況証拠も世界のどこにも跡形もない。
現代の意識の科学的研究において、物質がどのように、そしてなぜ意識的経験を生み出すのかという問題を、「意識は脳を備えたいくつかの物理システムが自らに語る幻想の物語である」という、そもそも難しい問題があるように見える理由（実際には何もないのだが）で回避しようと試みている。シュレーディンガーは、意識の実在についての幻想的な立場を受け入れるには程遠かったが、非常に似たような観点から、たった一つの心（「アートマン＝ブラフマン」）があるのに、なぜ複数の心が存在するように見えるのかを問うている：多くの別々の心が存在するというのは、混乱した個人が自分に語る幻想の物語なのだ。そうでないと、私たちは常に他の存在（最終的には、現在、非生物的物質と呼ばれるものとも）とつながっていることに気づかず、ある意味で根本的に孤立しているという誤った信念を持つことになる。難しい問題の場合とは異なり、私たちの最初の信念が本物であることを示す経験的証拠はない。
シュレーディンガーの形而上学的、哲学的な教えへの取り組み方の重要な特徴は、合理的、科学的な方法論を堅持する慎重さであった。同一性の教義は、無批判に採用することはできない。つまり、新しい形而上学を採用しつつも、科学的方法は維持しなければならない。科学理論には東洋思想からの輸血が必要だが、輸血は常に凝血を防ぐために大きな予防措置を必要とする。科学的思考が到達した、どの時代にもどこにもない論理的精度を失いたくはない。
シュレーディンガーが求めていたもの、彼が最も高く評価していたであろうものは、数学的な正確さをもって意識を研究するための科学的アプローチである。そのような意識の理論にとって同一性の教義から続く重要な制約は、その非常に基本的な構造において、個々の意識のある存在が（切断された個人ではなく）より高次で統一的なエージェントの側面であり、（電子、岩、脳といった多くのものの中の一つに過ぎず）そのような存在の集合全体が現実の究極の性質を構成すると認めていることであるだろう。
シュレーディンガーは、意識の実在を認める根本的な一元論を望んだのである。意識の研究における現在の理論的状況を考えると、「意識的行為者の理論」はこれらの要件に最も適合しているように思われる。それは、意識が何をするのかについて正確で明確な定式化を目指しており、2つ以上の意識的エージェントのいかなる組み合わせも、それ自体が別のエージェントであることを提案している。また、エージェントの集合体全体が現実の本質を構成しているという考えにも適合するように思われるが、そのためには、この集合体から物理的世界がどのように発生しうるか（そして、それとは別に何も存在しないか）というモデルを理論が考え出すことが必要である。
シュレーディンガーは、哲学の分野で以前から提起されていたいくつかの議論（例えばカント）に依拠したが、彼の立場は次のように集約される：我々が物理的世界と呼ぶものは、シュレーディンガーが「客観化」と呼んだプロセスの結果である。すなわち、一つの自己世界（アートマン＝ブラフマン）が、容易に概念化でき、客観的に研究できるもの、したがって主観的性質を完全に排除したもの、へと変化することである。意識的行為者の理論では、これは「インターフェース」の創造に相当する。このようなインターフェースは、効率的な行動を可能にするために、起こっていることを単純化する。優れたインターフェースは、複雑さを隠す。インターフェイスは、現実をありのままに見せるのではなく、自分にとって都合の良いように見せる。「物理的世界」と呼んでいるものは、非二元意識を高度に単純化した表現に過ぎない。
この物理的世界もまた、そこに向けられた多数の対象を抱いているように見える。自律した物理的世界という誤った印象をもたらした客観化のプロセスは、まさに、異なる肉体に住む異なる形態の意識を想定する誤りにつながる。非心理的な世界に心的特性を加えるという手っ取り早い方法では、先に述べたような問題を本当に解決することはできないだろう。なぜ他の誰かではなく、あなたなのか？ある主題のセットをより上位のものにまとめるにはどうすればいいのか？しかしそれらの問題は、そもそも分離した多数の自己に対抗する一つの物理的世界の存在という形而上学的前提に屈しないことで回避することができる。意識的行為者の理論によれば、根本的に分離した自己という考え方は、インターフェース上に見えるものと非二元的な意識という真の現実を混同している場合にのみ生じる便利なフィクションである。
意識的行為者の理論は、シュレーディンガーの問いに対する興味深い答えを提示している。なぜ、私たちは特質のない物理的な世界に生きているように見えるのか？なぜ、そしてどのように私たちは互いに異なっているのだろうか？それは、意識的なエージェントのダイナミクスが、現実の本当の姿を隠すようなインターフェイスを生み出すからだ。私たちは同じでありながら、異なるように見えることがある。ある視点から見ると、すべてのエージェントは一つの世界に等しい一つのものに結合する。別の視点から見ると、この単一のエージェントは、それぞれの世界に住む異なるエージェントのネットワークと等しくなる。どちらの視点を選ぶかは、何を説明したいかによる。
機械が一瞬で綺麗な絵を描いたり、言葉からすぐに音楽を出力したり、問いかけに応えたりできる。
コーディングに使えるAIなんかも出てきて、「プログラマはいなくなる」という言質も聞いたりする。
でも今のままのAIがどれだけ高性能になったとして、今の方向性のままなら仕事で使うことはできないと僕は思う。
なぜなら、現状のAIが「ひとつの機能に特化したもの」だからだ。
AIがひとりの人間の仕事を丸ごと代替するためには、やった仕事の意図を理解して、AIが自身の実装内容に対して「ここは何故この構造になっているのか」といった質問に答えられるようにならないといけない。
それができるようになるためには、絵を描くAIにも、音楽を作るAIにも対話をするインターフェースがないといけない。それがないなら現状のようにAIを利用するのにジャンルの専門の知識とAIの知識をもつ技師が必要となってしまい、一人の人間を置き換えられない。
chatGPTを類語・対義語辞典として活用すると自分の知らない・忘れていた単語を想起させるのに使えるよ
いまのchatGPTは完全な正解を求めるのではなく、ぼんやりとした周辺を類型で列挙させる使い方がいい感じ
「つづき」で気になった箇所を深掘り。確認するに、専門家の監修体制の構築はそれほど難易度は高いように思えなかった。やはり「つづき」で応えてくれた「医療用の学習データをGPT側で定期的に用意できるか」が今後の発展のポイントになりそうだ。
Me:
GPTのAttention機構って何?
GPT:
Attention機構は、自然言語処理タスクにおいて、入力文の中から重要な部分を選択し処理するためのアルゴリズムです。GPTは、Transformerと呼ばれるモデルアーキテクチャを使用しています。Transformerは、Attention機構を利用して、入力文中の各単語の関係性を学習します。これにより、モデルは入力文全体を理解し、より質の高い出力を生成することができます。
Me:
GPTは医療の知識が弱いと聞くけど、このAttention機構の仕組みと関係ある?
GPT:
GPTは、学習データに基づいて学習されます。そのため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、GPTは医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。Attention機構は、入力文中の各単語の関係性を学習するために利用されています。しかし、Attention機構自体は、学習データに基づいて学習されるため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、Attention機構も医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。しかしながら、GPTには大量のテキストデータを学習し、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があり、知識を持っていない領域でも新しい知識を得る能力を持っています。そのため、医療に関するタスクをGPTに与える場合は、十分な医療に関する学習データを与えることで、GPTが医療に関するタスクに対しても高い性能を発揮することが期待できます。
Me:
ポイントは、Attention機能を医療用にチューニングするのではなく、医療データを学習データとして与えることが、GPTの医療分野への強化に繋がるんだね。
GPT:
そうですね。Attention機構は、入力文中の各単語の関係性を学習するためのアルゴリズムです。GPTは、学習データに基づいて学習されます。そのため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、GPTは医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。それに対して、十分な医療に関する学習データを与えることで、GPTが医療に関するタスクに対しても高い性能を発揮することが期待できます。そのため、Attention機能を医療用にチューニングするのではなく、医療データを学習データとして与えることが、GPTの医療分野への強化に繋がるということになります。
Me:
GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するには、意思決定者としての専門家の監修が必要という認識だけど、仮にそれが可能になった場合、GPTは医療現場で使われるようになると思う?
GPT:
GPTは、大量のテキストデータを学習し、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があります。しかしながら、GPTは人間の主観や判断力を持っていません。そのため、GPTが生成する出力は必ずしも正確であるとは限りません。そのため、医療現場でGPTを使用する場合は、専門家による監修が必要です。専門家は、GPTが生成する出力が正確であるかどうかを判断し、必要に応じて修正を行うことができます。これにより、GPTが生成する出力が正確であることが保証され、安全かつ効果的な医療を提供することができます。そういった意味で、GPTが医療現場で使われるためには、専門家による監修が必要であり、GPTはその監修に基づいた情報の提示などに利用されることが考えられます。
Me:
ユースケースとしては何が考えられる?
GPT:
GPTは、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があるため、医療現場での様々なタスクに利用することが考えられます。例えば、医療文書の自動生成や翻訳、診断支援、治療プランの生成、疾患の予防に関するアドバイスの生成などが挙げられます。また、GPTは大量のテキストデータを学習することで、新しい知識を得る能力を持っているため、医学研究や新しい薬物の開発にも利用することができます。ただしながら、これらのタスクにおいてもGPTが生成する出力は必ずしも正確であるとは限らないため、専門家による監修が必要です。
Me:
専門家の監修は、GPTのユースケースの内、どのフェーズで必要になると思う?
GPT:
GPTが生成する出力が正確であることを確認するために、専門家による監修が必要になります。そのため、GPTを利用する各フェーズで専門家の監修が必要になることが考えられます。これにより、GPTが生成する出力が正確であることが保証され、安全かつ効果的な医療を提供することができます。
- 学習フェーズ: GPTが学習するデータについて、専門家が正確性や適切性を確認し、修正を行うことが必要です。
- 生成フェーズ: GPTが生成する出力について、専門家が正確性や適切性を確認し、修正を行うことが必要です。
- アプリケーションフェーズ: GPTが生成した出力を使用するアプリケーションについて、専門家が安全性や効果を確認し、必要に応じて修正を行うことが必要です。
Me:
各フェーズごとにその適用の難易度を教えて。
GPT:
各フェーズごとに適用の難易度は異なりますが、概ね以下のようになります。ただし、これらは一般的な話であり、実際には、専門家がそれぞれのフェーズにおいて監修するために必要なスキルや知識は、それぞれのアプリケーションやタスクによって異なります。
- 学習フェーズ: GPTが学習するデータの整理や整形は、技術的なスキルが必要になりますが、専門家が正確性や適切性を確認するための作業は、通常は難しくありません。
- 生成フェーズ: GPTが生成する出力を確認し、修正するためには、専門的な知識や判断力が必要になります。このフェーズは、専門家によって適切に行われないと、生成された出力が正確でない可能性があります。
- アプリケーションフェーズ: GPTが生成した出力を使用するアプリケーションの開発やテストには、技術的なスキルが必要になりますが、専門家が安全性や効果を確認するための作業は、通常は難しくありません。
Me:
たしかに生成フェーズにおける出力のパターンは他のフェーズと比べ管理しづらそうだけど、その難易度を調節するための工夫はあったりするの?
GPT:
生成フェーズにおいて、GPTが生成する出力を確認し、修正するための難易度を調節するための工夫には以下のようなものがあります:これらの工夫により、GPTが生成する出力を確認し、修正するための難易度を調節することができます。また、専門家が確認する作業を効率化することで、より多くのGPTが生成する出力を確認することができ、正確性や適切性が高い出力を得ることができます。
- GPTが生成する出力のフォーマットを明確に定義することで、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- GPTの出力を確認するためのインターフェースやツールを開発することで、専門家が確認する作業を効率化することができます。
- GPTが生成する出力に対して、事前に定められたルールや基準を適用することで、専門家が確認する作業を効率化することができます。
- GPTが生成する出力を多数の専門家に確認してもらうことで、正確性や適切性を確認することができます。
- GPTが生成する出力を正確性や適切性が高いと判断される場合は、人手を減らして出力を採用することができます。
Me:
GPTが生成する出力のフォーマットを定義するにはどうすれば良いの?
GPT:
GPTが生成する出力のフォーマットを定義するには、次のような方法があります。これらの方法を組み合わせることで、より正確かつ適切なフォーマットを定義することができます。
- テンプレートを使用する: GPTによる出力には、事前に定義されたテンプレートを使用します。これにより、GPTが生成する出力のフォーマットが明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- スキーマを使用する: GPTによる出力には、事前に定義されたスキーマを使用します。これにより、GPTが生成する出力の構造が明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- 入力と出力の関係を明確にする: GPTによる出力は、入力に対応した形式で生成されるようにします。これにより、GPTが生成する出力のフォーマットが明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
Me:
GPTの出力テンプレートの使用方法を教えて。
GPT:
GPTの出力テンプレートを使用するには、以下のような手順を踏むことができます。このように、GPTの出力テンプレートを使用することで、GPTが生成する出力のフォーマットを明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。また、テンプレートを学習させることで、GPTが生成する出力が予め定義したフォーマットに沿っていることを保証することができます。
- 出力テンプレートを作成: GPTが生成する出力のフォーマットを定義し、テンプレートを作成します。例えば、診断書のフォーマットや手術手順の書き方など。
- GPTにテンプレートを学習させる: GPTに、作成したテンプレートを学習させます。
- GPTに入力を与える: GPTに、入力として必要な情報を与えます。
- GPTが生成する出力を確認: GPTが生成した出力が、事前に定義したテンプレートに沿っていることを確認します。
- 修正を行う: GPTが生成した出力が、事前に定義したテンプレートに沿っていない場合は、修正を行います。
Me:
GPTのテンプレートとスキーマの違いを教えて。また、プリセットと何が違うのかも教えて。
GPT:
GPTのテンプレートとスキーマは、出力フォーマットを定義するための方法であり、それぞれ異なる特徴があります。つまり、テンプレートは文章のフォーマットを定義するのに、スキーマはデータ構造を定義するのに、使用します。プリセットは、テンプレートやスキーマのような事前に定義したパターンやデータ構造を使用することができます。ただし、プリセットは、具体的には何を指すかは定義が異なります。
- テンプレート: GPTの出力に対して、事前に定義された文章のパターンを使用します。例えば、診断書のフォーマットや手術手順の書き方など。テンプレートは、GPTが生成する文章のフォーマットを明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- スキーマ: GPTの出力に対して、事前に定義されたデータ構造を使用します。スキーマは、GPTが生成するデータの構造を明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- プリセット: GPTの出力に対して、事前に定義されたパターンやデータ構造を使用します。プリセットは、GPTが生成する出力を明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
Me:
Pythonのopenaiライブラリでテンプレートやスキーマを再定義することは可能?
GPT:
はい、openaiライブラリは、新しいトレーニングデータ、テンプレートやスキーマを含むように、GPTモデルをファインチューニングすることができます。 openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングすることができ、トレーニングデータ、テンプレートやスキーマ、ファインチューニングパラメータを指定することができます。また、openaiは既にテンプレートやスキーマが組み込まれたモデルも提供しており、それらを直接使用することができます。
Me:
`openai.Completion.create()` メソッドでテンプレートやスキーマを再定義する方法を教えて。
GPT:
openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングするには、次のようにします。このように、openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングし、テンプレートやスキーマを再定義することができます。ただし、学習データとして適切なものを選び、ファインチューニングのパラメータを調整する必要がありますので、注意が必要です。また、トレーニングデータとして使用するテンプレートやスキーマによっては、モデルの性能が改善しないこともあるため、適切なものを選ぶことが重要です。また、ファインチューニングを行うためには、足りないデータや時間、計算リソースが必要です。
- トレーニングデータを用意: GPTに学習させるためのデータを用意します。このデータは、テンプレートやスキーマを含んでいる必要があります。
- openai.Completion.create()メソッドを呼び出す: openai.Completion.create()メソッドを呼び出し、トレーニングデータ、ファインチューニングパラメータを指定します。
- ファインチューニングを実行: 指定したパラメータに基づいて、GPTモデルをファインチューニングします。
Me:
当該メソッド用のファインチューニングパラメータは `prompt` を使うんだよね?
GPT:
はい、openai.Completion.create()メソッドでは、promptパラメータを使用して、GPTモデルに対して、生成したい文章のフォーマットやデータ構造を指定することができます。このpromptによって、GPTは指定されたフォーマットやデータ構造に従って文章を生成するように学習します。このpromptには、テンプレートやスキーマを含む文章を指定することで、GPTに学習させることができます。
