ChatGPT 技術製品の実装: 技術アーキテクチャから実際のアプリケーションまで

導入

この共有では、ChatGPTテクノロジー製品の実装についてお話ししたいと思います。技術アーキテクチャの観点から、GPTモデルの中核原則、主要なテクノロジー、実際のアプリケーションシナリオを分析します。議論は以下の点に焦点を当てます。

1. ChatGPT モデルの概要: まず、ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer に基づくチャットボット) モデルの基本概念、適用可能なシナリオ、企業レベルのリソースサポートについて簡単に紹介します。

2. 技術アーキテクチャの分析: 次に、Transformer 構造、自己注意メカニズム、事前トレーニング、微調整戦略などの主要技術を含む GPT モデルの技術アーキテクチャについて簡単に紹介します。

3. エンジニアリングアーキテクチャに焦点を当てる: このセクションでは、プロンプト構築、GPT 結果分析、チームコラボレーションなど、JAVA エンジニアリング開発の観点から GPT アプリケーションに焦点を当てます。

4. 実際のアプリケーションシナリオとアーキテクチャ: このセクションでは、ディーラーチームにおける GPT テクノロジ製品の実際のアプリケーションを紹介し、アーキテクチャソリューションを示し、いくつかのアプリケーションエクスペリエンスを共有します。

5. 課題と今後の展開: 最後に、モデルの一般化機能、データのセキュリティとプライバシーなど、GPT テクノロジ製品が実際の実装プロセスで直面する可能性のある課題について説明し、今後の開発動向を期待します。

この共有を通じて、GPT テクノロジー製品の技術アーキテクチャをより深く理解し、実際のエンジニアリングアプリケーションにおける主要な設計方向を明確にし、GPT テクノロジーを各自のプロジェクトに適用するための参考資料を提供したいと考えています。

1. ChatGPTモデルの概要

1.1 コンセプトの紹介

ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer に基づくチャットボット) は、GPT モデルに基づくチャットボットです。これは、自然言語処理 (NLP) の分野における GPT モデルの強力な生成機能を活用して、人間のユーザーとの自然で流暢かつインテリジェントな会話のやり取りを可能にします。 GPT モデルは、Transformer アーキテクチャに基づく生成事前トレーニングモデルです。大量のラベルなしテキストデータを通じて事前トレーニングされ、豊富な言語知識と意味情報を学習します。事前トレーニングが完了したら、GPT モデルを微調整して特定のタスクに合わせて最適化し、効率的な転移学習を実現できます。 ChatGPT は GPT モデルを微調整して自然言語の会話を理解して生成できるようにし、それによって人間のユーザーとの対話を可能にします。

1.2 適用可能なシナリオ

GPT モデルに基づくチャットボットである ChatGPT は、強力な自然言語理解および生成機能を備えており、複数のシナリオに適用できます。インテリジェントな顧客サービス、自然言語生成、チャットボット、言語翻訳、コンテンツ要約などが含まれます。 ChatGPT は人間のような会話を模倣してテキストを生成できるため、アプリケーションシナリオでは他のアルゴリズムよりも有利です。

1.3 企業レベルのリソース状況

我が家もGPTのペースに追いついています。当社は、Baidu、Microsoft、Alibaba、Huawei と GPT 協力関係を確立し、共同でアプリケーションシナリオを検討しています。同時に、ビジネス側へのサポートも提供されており、Zhijia Cloud 上に ChatGPT ページ入り口も提供され、ビジネスニーズに合わせて製品側に API アクセスサポートが提供されます。リソースサポートは非常に親切で、エンジニアリング担当者と製品担当者はビジネスアプリケーションを迅速に実装できます。

2. 技術アーキテクチャ分析

Transformer 構造: GPT モデルは、自然言語処理タスクで広く使用されているディープラーニングアーキテクチャである Transformer 構造に基づいています。 Transformer 構造は、従来の再帰型ニューラルネットワーク (RNN) と畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を放棄し、入力シーケンス内の長距離依存関係をキャプチャするための自己注意メカニズムを採用しています。 Transformer 構造はエンコーダーとデコーダーで構成されていますが、GPT モデルではデコーダー部分のみを使用します。
自己注意メカニズム: 自己注意メカニズムは、Transformer 構造のコアコンポーネントであり、入力シーケンスを処理するときに、モデルが現在の位置に関連する他の位置の情報に注意を払うことができるようにします。自己注意メカニズムは、入力シーケンス内の各単語と他の単語間の相関重みを計算することにより、シーケンス内のさまざまな位置にある情報の重み付けされた組み合わせを実現します。このメカニズムにより、GPT モデルはテキスト内の長距離依存関係をキャプチャできるようになり、モデルの表現力が向上します。
事前トレーニングと微調整戦略: GPT モデルは、事前トレーニングと微調整戦略を使用して、モデルの一般化能力を向上させます。事前トレーニング段階では、モデルは大量のラベルなしテキストデータを使用して教師なし学習を行い、豊富な言語知識を学習します。微調整フェーズでは、モデルはタスク固有のラベル付きデータを使用して教師あり学習を実行し、さまざまな自然言語処理タスクに適応できるようにします。この戦略により、GPT モデルはさまざまなタスクで優れたパフォーマンスを実現できます。

エンジニアリング開発者として、技術的なポイントを完全に理解する必要はありません。これは、GPT 機能に基づく優れたビジネス製品の実装に影響しません。

3. エンジニアリングアーキテクチャに焦点を当てる

エンジニアリングの実践において、最初のタスクは問題を定義することです。この製品により、家庭分野の垂直知識を統合し、GPT 大型モデルの言語理解と表現能力の助けを借りて、大量の人的資源の投資に頼る従来の方法を取り除き、より効率的かつ高品質のサービスをユーザーに提供できるようになると期待しています。したがって、私たちが直面している中心的な課題は、GPT の大規模モデルを専門的なドメイン知識と組み合わせ、GPT の出力結果を改良し、垂直製品に組み込むことができるように比較的構造化されたデータを生成する方法です。

ChatGPT テクノロジーを例にとると（他の類似テクノロジーも同様）、通常は次の実行可能な方法があります。

微調整: これは機械学習のトレーニング方法です。簡単に言えば、特定のタスクで事前トレーニングされたモデルを微調整して、そのタスクでのモデルのパフォーマンスを向上させることです。
プロンプトベースの微調整: プロンプトはプロンプト情報であり、モデル入力サンプルの形式です。テキスト生成タスクでは、プロンプトは GPT モデルの出力を制約およびガイドできます。

Java 開発エンジニアとして、自然言語処理 (NLP) などのテクノロジーに関する知識は限られており、微調整ベースのソリューションのコストは高くなります。したがって、私たちが選択できる範囲は迅速な調査です。幸いなことに、このアプローチは非常にうまく機能します。

3.1迅速な施工

適切なプロンプトを構築するには、通常、次の要素が必要です。

►3.1.1 明確な指示

プロンプトで GPT に、提供された情報のみを使用して回答するように明示的に指示します。たとえば、質問の前に「次の情報のみに基づいて質問に答えてください」のような文を添えることができます。

►3.1.2 十分な背景情報を提供する

GPT-4 が質問を理解して正確な回答を返せるように、プロンプトに十分な背景情報とコンテキストを提供します。提供される情報が正確、完全、関連性のあるものであることを確認してください。

►3.1.3 問題の特定

質問が明確に述べられ、曖昧さがなく、理解しやすいものであることを確認してください。曖昧な用語や不明瞭な用語の使用は避けてください。

►3.1.4 厳密な回答を求める

プロンプトでは、GPT-4 が厳密かつ正確な回答を出すことが明示的に要求されます。たとえば、質問の後に「厳密かつ正確な回答をお願いします」というような文言を追加することができます。

►3.1.5 ステップバイステップの調査

思考連鎖プロンプトモデル: 質問が複雑な場合は、複数のサブ質問に分割して 1 つずつ尋ねることができます。

これらの重要な要素を考慮しながら、技術仕様にも従う必要があります。ご存知のとおり、GPT-3.5 API には 4K トークンの長さ制限があり、GPT-4 の企業 API バージョンにも 8K トークンしかありません。したがって、制限されたトークンの長さ内でコンテンツを抽出する方法は、多くのアプリケーションにとって大きな課題となります。この問題を解決するには、次のようなビジネス特性に基づいて対応するソリューションを探すことが推奨されます。

大きなコンテンツを前処理し、複数のセグメントに分割し、埋め込み処理によってベクターデータベースに変換します。コンテンツを抽出するときは、まず類似性マッチングが実行され、次にコンテンツがプロンプトのサポートされている長さに連結され、最後に大規模モデルが呼び出されます。
コンテンツを改良するには、大規模なモデルを使用して独自に要約するか、他の技術的手段を採用して、重要な情報を可能な限り保持しながらトークンの長さを短縮することができます。
ビジネスニーズに基づいて、事前に手動でナレッジ分類を実行し、各小カテゴリのナレッジ要約がトークン制限を超えないようにします。モデルを呼び出すと、まず分類が識別され、対応するカテゴリの知識が取得されて大規模モデルに入力されます。

これらの戦略により、限られたトークン長を最大限に活用し、技術仕様に準拠しながら、さまざまなアプリケーションに高品質のコンテンツを提供することができます。

3.2 GPT結果の分析

プロンプト関連の問題では、解析方法が重要です。 GPT によって生成される結果はテキスト形式ですが、ビジネスニーズは構造化されたデータであることが多いことを理解する必要があります。 GPT 出力コンテンツ形式の問題を解決するには、プロンプトの特性に従い、戻り形式を簡潔かつ明確にして目標を達成するようにします。ただし、データが特定の順序と特定の JSON 形式で返されるように明示的に要求したとしても、その形式が完全に正確であるという保証はありません。

さらに、是正措置を講じることもできます。 GPT リターン結果の共通部分については、標準化に加えて二次分析が実行されます。状況に応じて治療法の有効性は異なる場合がありますが、これが現在採用できる最善の戦略です。

3.3 チームワーク

GPT テクノロジーは世界中で人気が高まっており、さまざまなチームがその可能性の研究に投資しています。製品、テクノロジー、アルゴリズムの各チーム間で作業を効果的に分割するにはどうすればよいでしょうか?効率的なプロンプトを構築するには、製品チームがビジネスロジックと実際のアプリケーションシナリオに焦点を当て、ビジネス知識を要約して洗練する必要があると思います。同時に、技術チームは、プロンプトテンプレートの最適化、出力結果の解析、フォールトトレランスメカニズムの改善、一般的な GPT アプリケーションアーキテクチャの設計に取り組む必要があります。アルゴリズムチームは、専門的な強みを活用してモデルを微調整し、ビジネスチームをサポートするために、大規模モデルのより良いバージョンを提供する必要があります。このような分業により、私たちのチームはそれぞれの強みを最大限に発揮できるようになります。

4. 実際のアプリケーションシナリオとアーキテクチャ

GPT の基本的な概念を理解したら、誰でも試してみる準備が整ったと思います。次に、私たちのチームが実装したデザイン事例を共有し、皆様にとって役立つ参考資料を提供したいと思います。

4.1 需要の背景

ディーラーのオペレーションスタッフは毎日多くのデータディメンションを処理する必要があり、一部のデータは手動で分類して出力する必要があります。さらに、各種営業指標の変動の異常な原因を分析する必要があります。従来の方法では、レポートの照合、要約、出力に時間がかかり、手間がかかります。さらに、データレポートとしては、コンテンツの大部分はデータの傾向の変化や結論の参考としてしか使用できず、さまざまな意思決定者の閲覧ニーズを満たすことは困難です。そこで、ディーラーやメーカーの経営層向けにビッグモデル機能をベースとしたデータ分析モデルルームの構築を検討しています。具体的な要件は次のとおりです。

1. 管理では、Prompt+ のビッグモデル機能を使用し、ビジネスデータを組み合わせて補助的な意思決定の提案を提供します。マネージャーがロボットに相談し、データの問題に基づいて回答を得られるようサポートします。

2. 出力コンテンツ: ビジネスデータと組み合わせて、データ変更の傾向、異常な警告、データの結論など、複数の側面をカバーするデータ分析レポートとグラフを生成します。

4.2 技術的な観点からタスクに焦点を当てる

明確な需要背景と GPT に関する一定の理解があれば、エンジニアリングの実装は比較的簡単になります。技術アーキテクチャの目標は非常に明確であり、次のタスクを完了する必要があります。

大規模モデル向けに垂直ドメインの専門知識を統合します。
変化する傾向の分析、異常の警告の提供、データからの結論の導出など、特定のタスクを完了するには大規模なモデルが必要です。
出力にはテキストとグラフが含まれる必要があります。

4.3 技術的観点からの実現可能性分析

大規模モデルの既存の機能を評価した結果、特定のタスクがその中核的な強みであることがわかりました。慎重に設計されたヒントを使用すると、比較的小さな問題で大規模なモデルのパフォーマンスを一貫して最適化できます。ただし、他の 2 つの領域ではリスクが存在します。

エンジニアリング機能については、プロンプトコンテンツと垂直ドメイン知識の組み合わせにのみ依存するため、トークンの長さの制限を回避することはできません。同時に、製品側の秘密知識の長さはより長く、10,000トークンを超える可能性があると認識しています。
出力要件を満たすには、フォーマットされたデータを解析して抽出するテクノロジが必要です。
チャート要件については、大規模モデル自体はテキスト出力のみをサポートしており、チャートを直接生成することはできません。

既知の問題に対応して、最適化のために次の解決策を採用することにしました。

トークン数量制限の問題に関しては、十分な議論と検討を重ねた結果、最初のバージョンでは分割分類方式によりトークン数を制限することで製品チームと合意に達しました。
データのフォーマットに関しては、プロンプト設定に重点を置き、特定の形式に厳密に従います。
チャート要件については、現在のビッグモデルバージョンではテキストのみがサポートされているため、ビッグモデルが特定のチャートデータ形式を返すことを要求し、それを表示側で適応させて最終的にチャート表示を実現します。

上記の結論に基づいて、プロンプトエンジニアの役割に密接に適合するプロンプト設定プログラミングに重点を置いた、GPT ビッグモデルに基づくアプリケーションを開発します。

4.4 プロンプト設定部

ビジネス分析に基づいて、業界アプリケーションも調査します。最終的に、次の図に示すように、グループ内でプロンプトの責任をより細かく分担することにしました。

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この区分に従って、異なる担当者が保守を担当し、対応する責任の迅速な内容を決定します。たとえば、製品テストには、役割の設定と関連するタスク項目が必要です。技術的な実装側では、設定に応じて各カテゴリプロンプトを組み立て、設定に応じて結果を解析します。この図を参考にして、チームの責任に基づいてさまざまなカテゴリに最適なプロンプトを分割して調査できます。

4.5 システムプロセスアーキテクチャ

コアプロンプトが確認されたら、次のステップはシステム全体のアーキテクチャを確認することです。システムプロセスは、ビジネス状況に応じて、1 つ以上のレイヤーの大規模モデルを通過し、そのたびに組み込みのビジネス機能が追加され、最終的にビジネスロジックが完成します。

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同時に、グループ内の開発仕様と組み合わせると、プロジェクトは依然として DDD コンセプトを使用して構築され、プロセス制限と大規模モデル制限の 2 つの制限に分割されます。

4.6 プロンプトの例

これは、プロジェクト実装のサンプルプロンプトの最終形式です。プロジェクトプロセスには2つのGPTインタラクションがあるため、対応する入力と出力のセットが2つあります。

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構造化されたデータがあれば、ビジネススタイルのやり取りを実行することが日常的な操作になります。

5. 課題と今後の展開

5.1 モデルの一般化能力

GPT モデルは多くの自然言語処理タスクで優れたパフォーマンスを発揮し、微調整とプロンプトを通じて精度を最適化できますが、一般化能力はまだ改善する必要があります。特定の分野や特殊なコンテキストでのタスクに直面した場合、GPT モデルはそれらを適切に理解して処理できない可能性があります。今後の開発方向の 1 つは、モデルの一般化能力を向上させて、さまざまなアプリケーションシナリオに適応できるようにすることです。

5.2 計算リソースの消費

GPT モデルのトレーニングと推論のプロセスには、大量のコンピューティングリソースが必要です。最も直感的にわかるのは、すべての呼び出しがお金の無駄になっているということです。

5.3 データのセキュリティとプライバシー

GPT モデルではトレーニング中に大量のデータが必要となり、ユーザーのプライバシーやデータセキュリティの問題が発生する可能性があります。モデルのパフォーマンスを確保しながら、ユーザーデータのセキュリティとプライバシーをどのように確保するかは、今後の開発における重要な課題です。

5.4 モデルの解釈可能性

GPT モデルの内部構造は複雑であり、その意思決定プロセスを直感的に理解することは困難です。これにより、一部のアプリケーションシナリオで予期しない結果が生じたり、倫理的および法的規制に準拠しない出力が生成されたりする可能性があります。したがって、モデルの解釈可能性を向上させ、意思決定プロセスをより透明かつ制御可能にすることが、将来の研究の重要な方向性となります。

5.5 人工知能の倫理と責任

GPT 技術製品がさまざまな分野で広く応用されるにつれ、倫理原則に従い、乱用や誤用を防ぎ、関連する責任の帰属を明確にすることを保証することが、解決すべき緊急の課題となっています。将来の発展には、より健全な AI 倫理と責任のシステムを構築するために、技術、法律、倫理のレベルでの共同の取り組みが必要です。

5.6 モデルの多様性と融合

現在の GPT モデルは、主に単一の自然言語処理タスクに焦点を当てています。将来の開発方向としては、GPT テクノロジをコンピュータービジョンや音声認識などの他の分野の人工知能テクノロジと組み合わせて、より豊かで多様なアプリケーションシナリオを実現することが考えられます。

つまり、GPT テクノロジー製品は、モデルの一般化機能の向上、コンピューティングリソースの消費量の削減、データのセキュリティとプライバシーの確保、モデルの解釈可能性の向上、人工知能の倫理と責任の原則の遵守、モデルの多様性と統合の実現など、将来の開発において多くの課題を克服する必要があります。これらの分野でのブレークスルーは、GPT テクノロジー製品の広範な応用と継続的な革新のための強固な基盤を築くことになります。

要約する

この記事のコンテンツの約 50% は、タイトル、概要、技術アーキテクチャ分析、課題と将来の開発の章など、GPT テクノロジーに基づいて生成されています。この専門知識の一部は、エンジニアリング開発者としての私の能力を超えていますが、その結果は驚くべきものです。 GPT テクノロジーを導入しましょう!プロジェクトの最初のバージョンの実装が成功したのは、AutoGPT の迅速な設計、LangChain の設計コンセプトの活用、同社のクラウドプラットフォームチームが設計したプライベートドメイン知識ベース GPT ソリューションの学習など、多くの外部サポートの恩恵を受けたためです。同時に、チームメンバーも非常に協力的で、プロジェクトの成功は全員の共同の努力によるものです。