GPT-4の5つの主要な活用方法とは？

TL;DR

GPT-4は、画像の内容を読み取り、手書き案からWebサイト用コードを生成し、条件文に基づく計算や高度な文章作成、対話形式のプログラミング支援に活用できる。デモでは誤りも起きており、生成過程を確認しながら段階的に修正する使い方が重要である。

Transcript

こんにちはリモートワーク研究所池本です 本日はGPT4 驚異の5つの可能性と題してお伝えします 今日3月15日の日本時間だと午前ぐらい にオープンAIの共同送迎車の方がGPT 4のデモ動画を上げていましたこれ概要欄 にもYouTubeのリンク貼ってあり ますけれどもでこれライブだったんです けど後からライブを見ることもできますで この内容が面白すぎてこれはもうすぐに 動画にすればなということで撮っており ましてこの今回紹介されている動画の内容 を実際映像を一緒に見ながら 振り返っていければなと確認していければ なと思うんですけれどもこの動画を見る ことによってgbt4マジやばいなという ことが僕もさっきびっくりしてテンション めちゃくちゃ上がって動画を撮ってるん ですけど一緒に体感することに... Read More

Key Insights

• GPT-4の画像入力は、写真や画面の構成要素を識別し、それぞれの位置や状況を文章で詳しく説明できる機能としてデモで示された。
• GPT-4の画像解釈は、カメラを持つリスの例で、単なる物体認識を超えて通常とのずれや画像が面白く見える理由まで説明した。
• GPT-4のコード生成は、手書きしたジョークサイトの写真を読み取り、ブラウザで動作するWebサイト用HTMLへ変換する例で実演された。
• GPT-4の条件処理は、税金の規定と個別事情を入力すると、参照した条件、判断理由、計算過程を含む回答を生成する形で示された。
• GPT-4の文章能力は、使用する単語の頭文字をGやAなどに限定しながら元の文章を要約する、強い制約付きの課題に対応した。
• GPT-4の比較分析は、異なる文章とGPT-4のブログに共通するテーマを抽出し、追加指示に応じてより具体的な共通点を提示した。
• GPT-4の開発支援は、最新仕様を追加情報として与え、実行エラーや利用環境を対話で伝えることで、コードを段階的に修正できる。
• GPT-4の出力は、デモでも最初から常に完璧ではなく、計算過程、根拠、エラー文、実行環境を確認しながら改善する必要がある。
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Questions & Answers

Q: GPT-4で手書きの案からWebサイトを作る方法は？

手書きした画面案を撮影し、その画像とともにWebサイトへ変換する指示をGPT-4へ入力する方法が示されている。デモでは、ジョークサイトの手書き画像からHTMLが生成され、そのコードを貼り付けることで実際に動くページになった。ただし、生成されたコードは実行して表示や動作を確認する必要がある。

Q: GPT-4の画像認識では何ができますか？

GPT-4の画像認識では、画像に写る物体、人物、画面構成、位置関係、状況を文章で説明できる。デモではDiscordのスクリーンショットや、スキー場にいる宇宙飛行士のような画像を認識した。また、カメラを持つリスについて、通常のリスが行わない行動とのずれが面白いという文脈まで解釈した。

Q: GPT-4をチャットツールで活用する方法は？

Discordなどのチャット上で画像や質問を送り、GPT-4から説明や回答を受け取る形で活用できることがデモで示された。話者は、同様の仕組みがTeams、Slack、チャットワーク、LINEなどへ組み込まれれば、普段の会話の中で画像の意味や作業方法を相談できるようになる可能性があると考察している。

Q: GPT-4で複雑な税金計算を行う方法は？

税金の規定を前提条件として入力し、結婚や子どもなど対象者の具体的な状況を続けて与え、該当条件と計算結果を尋ねる方法が紹介されている。デモでは、参照した条文や金額に至る過程も回答に含まれた。ただし完璧ではないと説明されているため、根拠と計算過程を確認し、誤りを検証する必要がある。

Q: GPT-4の文章生成能力はGPT-3.5と何が違いますか？

デモで示された違いは、厳しい形式指定に従う能力の向上である。GPT-3.5は、すべての単語をGで始めて要約する指示を完全には守れなかった一方、GPT-4はGで始まる単語だけを使った要約を生成した。さらに、開始文字をAなどへ変更する追加指示にも対応していた。

Q: GPT-4で複数の文章の共通点を分析する方法は？

比較したい文章を入力し、両方に共通するテーマを抽出するよう指示する方法が紹介されている。デモでは、最初の回答が十分に洞察的ではないと伝えると、GPT-4は共通点をより細かく具体化した。最初の回答だけで終えず、求める深さや観点を追加指示することが分析を改善するポイントである。

Q: GPT-4をプログラミング支援に使う方法は？

作りたい機能、利用するAPI、必要な仕様を文章で伝え、生成されたコードを実行しながら対話を続ける方法が示されている。デモでは、Discord上でGPT-4を使う機能のコードを作り、エラー文を貼り付けて修正版を生成させた。最新仕様が学習情報に含まれない場合は、その内容を追加で入力して反映させている。

Q: GPT-4が生成したコードでエラーが出た場合の対処方法は？

表示されたエラー文をコピーしてGPT-4へ入力し、利用環境も明示して修正案を求める方法が紹介されている。デモでは、一度の生成で完成せず、エラーを伝えて修正し、さらにJupyterを使っていると補足して環境に合うコードへ調整した。対話を重ねて問題を切り分け、各修正版を実行確認することが重要である。

Summary & Key Takeaways

• GPT-4の画像認識では、Discordの画面、スキー場にいる宇宙飛行士、カメラを持つリスなどを説明できた。物体を識別するだけでなく、リスがカメラを使うという通常とのずれを面白さとして解釈している。さらに、手書きしたジョークサイトの写真と指示を入力すると、実際に動くWebサイト用のHTMLを生成した。話者は、この仕組みを資料、絵、データベース構造などの作成にも応用できる可能性があると考察している。

• 複雑な条件処理の例では、税金に関する規定と、結婚や子どもなどの個別条件を入力し、該当する条文、計算理由、金額まで回答させた。文章生成では、要約に使う単語の頭文字をGやAなどに限定する課題に対応し、別々の記事から共通テーマを抽出したうえで、追加指示によって分析を具体化した。ただしデモ内でも回答は完璧ではないと説明されており、計算過程や根拠を表示させて誤りを確認する必要がある。

• プログラミング支援では、最新の仕様情報を文章で補足し、Discord上でGPT-4のAPIを使う機能のコードを生成させた。実行時にエラーが出た場合は、そのエラー文やJupyterを使っているという環境情報を追加し、修正版を段階的に作らせている。話者は、GPT-4がチャットやメールなど日常のコミュニケーションへ組み込まれ、相談相手のように使われる可能性を指摘する一方、利用者には出力を検証する姿勢が必要だと示している。