現状のAPIでは、GPT-3.0はファインチューニング(独自の追加学習)が可能だが、GPT-3.5 turboではファインチューニングが行えない。「モデルの進化が速いため、スピード感が求められる。あえてファインチューニングをしないで、リリース速度を優先した」と深川氏はその理由を説明する。
開発を進める中で、プロンプトエンジニアリングによってクオリティを高めた。「プロンプトだけではない独自制御もかけることで、アウトプットをコントロールしている。あくまでアシストツールだが、お客さまの役に立てるようになっているのではないか」(角田氏)
同社はもともと言語解析などのAIを活用し、契約書のレビュー機能を実現している。今後の機能開発のロードマップもある中で、LLMの活用に取り組むべきか? という議論もあったという。
角田氏は、LLMを「衝撃だった」と評価しながらも、現時点での限界も指摘する。「技術的な評価として、LLMがすべての言語処理モデルに取って代わるというほどシンプルなものではない。またファインチューニングをしても単純生成の限界はある。そこは乗り越えられない」
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