ChatGPTのファインチューニングの実演デモ動画です。
文章から感情を読み取り、分類させて集計させることもできる可能性を示しています。

弊社代表・杉山貴思が解説しております。

動画の内容は以下の通りです。

【動画の内容】

この動画は、ChatGPTのファインチューニング機能について詳しく解説しています。以下は主な内容です：

1. ファインチューニングの概要:
   • ファインチューニングとは、事前に学習されたモデルに追加のトレーニングを行い、特定のタスクに最適化する手法です。これにより、プロンプトエンジニアリングよりも高品質な結果が得られます。
2. デモンストレーション:
   • 動画では、食品のネットショップのレビューを例に、ポジティブ・ネガティブの感情分類を行うデモが紹介されました。
   • Excelデータを使用して、レビューの内容を分析し、ポジティブかネガティブかを判別するプロセスが示されました。
3. 実際の操作とコスト:
   • JSONL形式でデータを準備し、ファインチューニングを実行する方法が説明されました。
   • 1回のファインチューニングにかかるコストは非常に低く、実際に使用した際のコスト管理の方法も紹介されました。
4. 応用の可能性:
   • 単純な感情分類だけでなく、レビューの内容をさらに深く分析する方法や、キーワード抽出を行う方法についても触れられており、自分たちのビジネスに応じた応用が可能であることが強調されました。
5. 考察:
   • ファインチューニングを活用することで、定型的な作業を効率化し、ビジネスプロセスにおいて多くのメリットを享受できる可能性があると結論付けられています。

この動画は、ChatGPTのファインチューニング機能を理解し、実際に業務に応用するための具体的な手順と考察を提供しています。