GPTs: カスタムChatGPTバージョン
(openai.com)- OpenAIは、特定の目的に合わせて作成・共有できるカスタムChatGPTであるGPTsを公開し、日常・業務・家庭における反復作業をパーソナライズできるようにした
- GPTはコーディングなしで対話によって作成でき、指示、追加知識、Web検索、画像生成、データ分析のような実行機能を組み合わせて構成する
- ChatGPT PlusとEnterpriseのユーザーは、Canva、Zapier AI ActionsなどのサンプルGPTをすぐに試すことができ、OpenAIは今後さらに多くのユーザーへ提供範囲を広げる予定である
- GPT Storeは今月末に公開予定で、認証済みビルダーのGPTを検索、ランキング、カテゴリ推薦で紹介し、今後は利用量ベースの収益化も支援する予定である
- 開発者はAPIを接続して外部データや実際の作業を扱うGPTを作成でき、Enterprise顧客は社内専用GPTを展開できるが、そこでの会話はモデル改善には使用されない
GPTsでカスタムChatGPTを作る
- GPTsは特定の目的に合わせて作られたChatGPTのカスタムバージョンである
- ユーザーはGPTを個人用、社内用、公開共有用として作成できる
- 利用例は次のとおり
- ボードゲームのルール学習
- 子どもたちに数学を教える支援
- ステッカーデザイン
- 作成プロセスはコーディングなしの対話で進む
- 指示と追加知識を提供する
- Web検索、画像生成、データ分析のような実行機能を選択する
- GPTの作成は chatgpt.com/create で試せる
コミュニティとGPT Store
- OpenAIは、最も優れたGPTはコミュニティビルダーから生まれると期待している
- 教育者、コーチ、便利なツールを作りたいユーザーは、コーディング知識がなくてもGPTを作成し、専門性を共有できる
- 本日からGPTを作成して公開共有できる
- GPT Storeは今月末に公開予定である
- 認証済みビルダーの作品を紹介する
- ストアに掲載されたGPTは検索可能になる
- リーダーボードに載る可能性がある
- 生産性、教育、「just for fun」のようなカテゴリで、有用で楽しいGPTを取り上げる
- 今後数か月以内に、ユーザーのGPTをどれだけ多くの人が使ったかに応じて収益を得られるようになる予定である
プライバシー保護と安全対策
- GPTとの会話はGPTビルダーに共有されない
- GPTがサードパーティAPIを使う場合、ユーザーはデータ送信の可否を選択する
- ビルダーがアクションや知識でGPTをカスタマイズする際、そのGPTのユーザー会話をOpenAIのモデル改善や学習に利用できるかどうかをビルダーが選択できる
- 既存のプライバシー制御も維持される
- アカウント全体をモデル学習から除外するオプションが含まれる
- 関連案内は privacy controls にある
- OpenAIは、GPTが usage policies に従っているかを審査する新しいシステムを用意した
- 詐欺的活動、ヘイトコンテンツ、成人向けテーマなど、有害なGPT共有を防ぐことが目的である
- 既存の緩和策に追加されるシステムである
- ビルダーの本人確認により、ユーザーの信頼を高める措置も含まれる
- 特定のGPTに懸念がある場合は、GPT共有ページの報告機能でOpenAIチームに知らせることができる
- GPTはますます有用で賢くなり、長期的には現実世界の作業を担うエージェントに近づく可能性がある
- OpenAIは、この未来へ段階的に進むことが重要だと考えている
- 技術と安全への取り組み、社会が適応する時間が必要である
開発者向けAPI接続
- 開発者は組み込み機能に加えて、1つ以上のAPIをGPTに提供し、カスタムアクションを定義できる
- アクションはプラグインのように、GPTを外部データと統合したり、現実世界と相互作用させたりする
- 接続例は次のとおり
- データベース接続
- メール接続
- ショッピング支援ツールの構成
- 旅行リストのデータベース統合
- ユーザーのメール受信トレイ接続
- EC注文処理の支援
- アクション設計は、プラグインベータで得られた知見に基づいている
- 開発者はモデルとAPI呼び出し方式について、より多くの制御権を持つ
- 既存のプラグインmanifestを使ってGPTのアクションを定義できるため、プラグインベータから容易に移行できる
Enterprise向け社内GPT
- ChatGPT Enterpriseの初期顧客は、ビジネスに合ったより多くのカスタマイズを望んでいた
- GPTsは、特定のユースケース、部門、独自データセットに合わせたChatGPTバージョンを作成できるようにする
- 初期顧客の例は次のとおり
- Amgen
- Bain
- Square
- 社内GPTの活用例は次のとおり
- ブランドを反映したマーケティング資料の作成
- サポート担当者による顧客質問への回答支援
- 新任ソフトウェアエンジニアのオンボーディング支援
- Enterprise顧客は水曜日からGPTsを使い始められる
- 企業ユーザーはコーディングなしで社内専用GPTを設計し、ワークスペースに安全に公開できる
- 管理コンソールで、GPTの共有方法や、外部GPTを社内で利用可能にするかどうかを選べる
- ChatGPT Enterpriseのすべての利用と同様に、GPTとの会話はOpenAIのモデル改善には使用されない
より多くの人がAIの振る舞いを作れるようにする
- OpenAIは、より多くの人が一緒に作れるようにGPTsを設計した
- コミュニティ参加は、人類に利益をもたらす安全なAGIを作るというOpenAIのミッションにとって重要である
- 多様な人々が作った有用なGPTを見ることで、今後何が可能になるかをより具体的に理解できる
- 「何を作るか」を決める人の範囲を、高度な技術へのアクセス権を持つ人たちの外へ広げれば、より安全で、より整合したAIが生まれる可能性があると見ている
- 人のためだけでなく、人々とともに作ろうとする同じ方向性が、OpenAI APIの公開や、AIの振る舞いに民主的な入力を反映する方法の研究へとつながっており、関連内容は近日中にさらに共有する予定である
ChatGPT Plusの変更点
- ChatGPT Plusには現在、2023年4月までの最新情報が含まれる
- モデルセレクターを行き来する不便さを減らす
- 本日から必要な機能が1か所に集約される
- DALL·E
- ブラウジング
- データ分析
- ユーザーはファイルを添付して、ChatGPTにPDFやその他の文書タイプを検索させることができる
- ChatGPTは chatgpt.com で利用できる
1件のコメント
Hacker Newsの意見
これを見たとき、標準のChatGPT画面でプラグインを使っていた方式より明らかに後退したように見えた
基本的にはプラグインだが、追加プロンプトが付き、一度に1つしか使えない
しかしAutogen(https://github.com/microsoft/autogen)のようなプロジェクトを見ると、1つのマスターエージェントが、より狭い範囲の別エージェント群を調整する。ただし各エージェントのプロンプトは自分で作る必要がある
今回のGPTsの構造は、単一タスクを実行するエージェントの作り方に関するデータを大規模にクラウドソーシングできるようにするはずだ。そうすれば、別のエージェントを非常にうまく作るモデルを学習させられる。AltmanもGPTs機能の公開直後、API利用データでは学習しないと繰り返し述べながら、この点をすぐに示唆していた
予想すると、来年のDevDayは、Altmanが今日のイベントを「古風に見える」ものにするとほのめかした通り、Autogenの概念を中心に作ったアプリに近いものになるだろう。ごく単純なプロンプトだけで複雑な作業を実行させられ、おそらくGPT-4とGPT-5の混合の上で動く可能性が高い
GPT StoreはOpenAIにとって、検閲と品質管理の興味深い実験になるだろう
AppleとGoogleもこの2つに莫大な時間とお金を費やしてきたが、いまだに問題はあり、そこにGPTsの主な制作者がAIグロースハッカーになる可能性まで考慮する必要がある。収益分配まで付けば、従来のApp Store式のマーケティング小技がさらに強く誘発されるはずだ
そしてChatGPTプラグインはもう終わったように見える
この機能のターゲット市場は、深い技術的作業をこなせる極めて博識なLLMを探している人たちではないように見える。そもそもこれらのモデルはファインチューニングもできない
むしろcharacter.aiのような企業の市場を奪おうとする試みに近い。はっきりしたキャラクターや性格を持つモデルの市場は今かなり大きく(App Storeのランキングを見るだけでも分かる)、ユーザーはそこに馬鹿げた額のお金を使っている。一部は「デジタル彼女」の魅力によるものだ
かなり知られた生成AI企業から、いくつかのモデルを「性格づけ」する仕事を手伝ってほしいと依頼され、誰がどこでなぜこういうことをしているのか理解しようとしている。この仕事を続けたいので、もっと知りたい
この「GPTs」は、事前定義されたプロンプトとカスタムAPIアクセスを組み合わせたものなのか?カスタム学習されたLLMではないのか?
そうであれば、特定のLLMサービスに縛られず、自分のサーバーでもこうした「GPT」を作れそうだ。例えば、こういうプロンプトを使う形だ
...you have available an API "WEATHER_API". If you need the weather for a given city for a given day, please say WEATHER_API('berlin', '2022-11-24') and I will give you a new prompt including the data you asked for...それともOpenAIはこれより先の何らかの魔法をやっているのか?
ただ以前はこういうものを作るにはJupyter notebookが必要だったが、今はただ頼めばよい。アクセスできる人が10倍には増える変化だ
しかしオープンソースが今まで追いつけていない推論能力を求めるなら、そして今日また差が大きく広がったのだとしたら、あえてそうする理由はない
製品が裏でどう動いているのかについて透明性が不足しているため、効果的に何かを作るのがかなり難しくなる可能性が高い
商用または実用的なGPTs/プラグイン/「エージェント」の参入障壁はほとんどない。実質的には
str.concat(hiddenprompt, user_prompt)にすぎず、秘伝のソースである重み・チャット時間制限・コンテキスト長はすでにOpenAIが作り、制限している。コンテンツ検閲や「人事部」のような仕組みも重みのレベルに組み込まれているだから誰かが「物語作成アシスタント」GPTを作ったとしても、reddit/r/chatgptにすでにあるプロンプト集(あらゆる用途別のプロンプト1000個)より新しく独創的で興味深いコンテンツを生み出す価値があるのか分からない。結果はNetflix風のプロットのように、多様な人種・性的指向を包摂するキャスティング、社会意識の高い物語、最新の流行語だらけのセリフ、エンパワーメントのテーマ、進歩的なキャラクター、非伝統的な関係性の構図といった方向になるだろう
結局、Google Play Storeのように99%のGPTsが公開プロンプトを再包装しただけに終わる可能性が高い
GPTsを本業として作ったら、どれくらい稼げるのか気になる
参入障壁がほとんどないので、これが人々に真剣に使われるものになるなら、売上上位のGPTは外部広告を出すものか、独占的な情報・アクセス権を持つものになりそう
全体的には少し分かりにくかったし、SamがGPTを作るデモも特に面白くはなかった
OpenAIはモデル性能で圧倒的なリードを維持し続ける必要がある。そうでなければ、開発者はこうした理由でプラットフォームの利用をやめるだろう
結局、Microsoft式の取り込み、拡張、抹殺戦略をたどっているわけで、Microsoftからあれほど多額の投資を受けたのも納得できる
「CanvaとZapier AI Actionsを含むサンプルGPTsを、本日ChatGPT PlusとEnterpriseのユーザーが試せる」と言っていたが、有料のChatGPT Plus顧客である自分には、CanvaもZapier AI Actionsのリンクも機能しない
CanvaやZapierで「GPT inaccessible or not found」エラーが出る
自分が受け取ったメッセージはこれ:
Your access to custom GPTs isn’t ready yet. We’re rolling this feature out over the coming days. Check back soon.「最高のGPTsはコミュニティが発明するでしょう」
「最も驚くべきGPTsはコミュニティのビルダーたちから生まれると信じています。教育者、コーチ、便利なツールを作るのが好きな人なら誰でも、コーディングを知らなくても作成し、専門性を共有できます。」
結局、「私たちのために無料で働いてください。インターネットからスクレイピングしたコンテンツでそうしたように、あなたの作業の成果は私たちがいただきます」という意味だ
OpenAIは本当に次元の違う寄生性を見せている
実験用のネズミたちを走らせて、誰が一番遠くまで行くかを見てから、その昼食を奪う
Zapierのデモは印象的ではなかった。OpenAIは一般大衆、つまり非開発者ユーザーに訴求しようとしているが、実際の価値はAPIにある。一般ユーザーはLLMボットを価値あるものにする独占データへアクセスできない
だからオープンソースモデルこそ未来だと思う。ほかにも理由はある。OpenAIがデータで学習しないと言っても、どの企業もボットを作るために自社データをOpenAIへ渡すことはないだろう。今OpenAIにできるのは、一般ユーザーを狙い、最大のユースケースがどこにあるかを見る程度だ
さらにSamが示唆したように、マルチLLMアーキテクチャ(AutoGen、AutoGPT、BabyAGIなど)が未来であることも確認されたと思う。当面はより強力なモデルへすぐ移行するのは難しいため、異なるアーキテクチャを通じてモデルの使い方を押し広げることが鍵になる。現時点ではそのための計算資源が足りず、まだ状況は落ち着いていない
Zapierと人間の指示だけで機能を構成する部分は、まさにこうした人たちを狙ったものだ
規模の利点が大きすぎるため、ベンチャー投資会社が意図的に避ける分野(ポルノ、違法なものなど)を除けば、オープンソースモデルが競争力を持つのは難しい
公共交通機関はOpenAIに時刻表データを渡してボットを作りたがっている
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