みなさんこんにちは。

本日は、各メディアで取り上げられているChat GPTの「苦手なタスク」について、

触れたいと思います。

ChatGPT、またはGPT-4は非常に強力な言語モデルですが、一部のタスクでのパフォーマンスは

完璧ではありません。

代表的な例としては、

時間依存性のある情報:

ChatGPTの訓練データは2021年までの情報を含んでいるため、それ以降の情報については把握していません。したがって、

最新のニュースやイベント、文化的な参照、科学的発見などについて詳しく知らない場合があります。

個別のユーザーの状況や歴史に対する理解:

ChatGPTはユーザーの具体的な個人情報や過去の対話履歴にアクセスすることはありません。それはユーザーのプライバシーを保護するための重要な特徴ですが、結果としてそれは一連の対話の中でのコンテキストや「記憶」を維持する能力に制限をもたらします。

専門的な知識または高度な専門的な問い:

ChatGPTは幅広い主題についての情報を含んでいますが、特定の専門知識を持つ人間の専門家と

同じレベルの詳細な知識を持つわけではありません。また、高度な専門的な問いに対しては

不完全または不正確な情報を提供する可能性があります。

偏見のある言語やステレオタイプの反映:

ChatGPTは訓練データに基づいて生成されるため、訓練データに含まれる偏見やステレオタイプを

反映する可能性があります。

それはすべてのAIシステムが直面する困難であり、ユーザーは結果を理解し、

評価する際にこれを考慮に入れるべきです。

具体的な行動指示の生成:

ChatGPTはあくまで情報を提供するもので、具体的な行動指示や医療、法律などの専門的な助言を

行うものではありません。

ユーザーはそれを注意深く使用し、重要な決定をする際には専門的な意見を求めるべきです。

よって、Chat GPTをビジネスで利用するには、上記の苦手とする部分を補強するために特定のデータを学習させ、さらにファインチューニングや他要素を加える事で目的にそった最適な

AIへと成長をしていきます。

メディアラグでは長年の自然言語処理経験をもって

Chat GPTをビジネス利用したニーズにお応えしていきますので是非お気兼ねなくご相談ください