[ChatGPT] 自分用の学習データの与え方 [教師] (2/5)

現在のAIは、主に「言葉」で学習する。

それは最初AIが、人間相手の碁の対戦プログラムとして作られ、その後ChatGPTが人間と対話して自然な文章を作り出す事で、世界的に有名になった経緯からの流れである。

入出力が「言葉」だけでなく、「画像」「音声」「動画」など多種多様になってきているが、基本は「言葉」だ。

そして今のライトユーザのAIとの付き合い方は、

・問合せ

・指示

だ。

しかし、AIを駆使するユーザは、

・自分用AIを作る

事だ。

自分用AIを作る、それはAIの元々の「学習」という、パターン分析と教師だ。

ChatGPTがそれまでのユーザの操作を「記憶する」機能を「明示的に」持ったのは、2024年頃。

ChatGPTが発表されて2年くらいの頃だ。

この記憶という機能で、ユーザはAIを自分用にカスタマイズする事が出来るようになった。

元々のデータベースに、自分用のデータベースを追加できるようになったのだ。

この学習データは、次のように与えられる。

Q1.次のデータが来たらこのデータを表示しなさい

Q2.次のデータは条件１として学習しなさい

Q3.条件1の時データ１を表示しなさい

Q1はQ2＋Q3として分解できる。

そしてQ2はパターンデータとしてサンプリングデータをどんどん追加していける。

Q1だと毎回データ１を入力しなければならないところを、条件１として短縮化している。

なので、Q3は1回だけですむ。

Q2をサンプリングといい、一覧としてまとめて与えられる。

これによって、

条件1のデータが来たらデータ１を表示する

という学習ができるのだ。

サンプリングと学習、これが自分用AIのカスタマイズだ。

結果のQ3が間違っていれば、違うと教えてやる。

別の条件2に当てはまると教育する。

これが教師データと言われる操作だ。

教師によって精度が高くなり、信頼性が増す。