チャットGPTは単なる言語モデルではなく
モデルであり、ウェブサイトやビジネスの作成に
ビジネスなど、さまざまな場面で活用できます。
を作成し、販売しました。
オープンアイのプラットフォームでビジネスを立ち上げ、販売しました。
このビデオでは、その方法を説明します。
このビデオでは、あなたが同じことをすることができる方法を説明します。
このビデオでは、chatgptとそのモデルを使って、あなたが同じことをできる方法を説明します。
このビデオは3つのパートで構成されています。
このビデオの最初のパートは
実際の例として
私が作成し、販売したビジネスの実例です。
第二部では
chatgptとそのツール、モデルの使用方法
実際にWebサイトやアプリケーション、ビジネスを構築するために
そして最後の3つ目は、技術的な側面です。
技術的な部分です。
裏側はどうなっているのか？
舞台裏で何をしなければならないか。
実際のコードを書き、それをどのように
自分のアプリケーションやウェブサイトに実装する
もし、あなたが行き詰まりを感じたり
もっと詳しく知りたい方は
また、3つのビデオも用意しています。
最初のビデオは
chatgpt が何であるか、どのように動作するかの紹介です。
それは第二はクラッシュコースです。
チャージEBTを使用して、基本的にプロンプトを実行し
プロンプトが表示され、その出力を得ることができます。
そして最後の3つ目は
そして最後の3つ目は、Enhance UIという私が作ったビジネスの舞台裏を
エンハンスドUIというビジネスの舞台裏です。
これらのビデオはツールチップとして表示されるはずです。
ツールチップとして表示されます。
下の説明のリンクにあります。
では、最初の部分から見ていきましょう。
このビデオの最初の部分から始めましょう。
AIとチャットするためのモデルであり
どのように問題解決やビジネスチャンスに
ビジネスチャンスを生み出すことができます。
チャットGPTは最近公開されたばかりです。
誰でも無料で利用できるようになりました。
つまり、今すぐ試すことができるのです。
今すぐお試しいただけます。
その上、彼らはさらに
オープンアイモデルを誰でも利用できるようにしました。
その上、openaiのモデルは、誰でも、どんなアイデアでも作り上げることができるようになっています。
自分のビジネスでも、アイデアや趣味でも
自分のビジネスやアイデア、趣味など、どんなアイデアでも作り出せるようにしました。
プライベート・ベータ版で制限されていたのですが
幸運なことに、そのプライベート・ベータにアクセスすることができたんだ。
プライベートベーダーは、今のチャットGPTほど洗練されてはいませんでした。
チャットGPTのような洗練されたものではありませんでした。
たくさんのパラメータをいじくりまわして
を弄らなければなりませんでした。
チャットできるような素敵なインターフェースはありませんでした。
今でもそのプレイグラウンドにアクセスすることができます。
プレイグラウンドにアクセスできます。
下の説明でリンクしています。
ちょっとしたサンドボックスのようなチャットで遊べます。
GPTとそのモデルで遊ぶことができます。
自分のビジネスやビジネスをどのように
自分のビジネスやアイデアの構築を検討することができます。
このアイデアに戻ると、私は自分の問題を解決するために
自分の問題を解決するために作ったものです。
当時、私が抱えていた問題は、開発やコーディングに関するものでした。
開発・コーディングに関する問題でした。
多くの間違いを犯し、私は
このAIモデルが基本的に
GPTを訓練しました。
を効果的に学習させました。
フロントエンドとバックエンドを構築しました
フロントエンドとバックエンドを構築し、それを拡張AIと名付けました。
これは、基本的にチャットEBTのようなものです。
開発者であれば誰でも
開発者は、非常に具体的な質問に対する答えを得ることができます。
特定の質問に対する答えを得ることができます。
質問には、コードの一部を説明することも含まれます。
chatgptが行っていることに非常によく似たコード
また、あるコードの一部を、例えばJavaScriptからPythonに変換して
JavaScriptからPythonへのコード変換など
他にもたくさんの例があります。
の原型が動いていました。
当時DaVinciと呼ばれていたopenaiのオリジナルモデルは
当時DaVinciと呼ばれていたopenaiのオリジナルモデルは、それほどコーディングが得意ではありませんでした。
CODEXがリリースされるまでは、この
のために特別に設計されたモデルです。
GitHub co-pilotのために特別に設計されたこのモデルがリリースされるまで、私たちはopenaiがもたらすコーディングの可能性を理解し始めました。
オープンアイからコーディングの機会を得ることができました。
残念ながら、GitHub
co-pilotがリリースされたことで、私のopenaiモデルは少し冗長になってしまいました。
そのため、私はピボットを切り
コンテンツライティングに集中することにしました。
ブログとブログのアウトラインに焦点を当てました。
コンテンツエディタを作成しました。
コンテンツエディターを作りました。
これはかなり成功しました。
本当に素晴らしい機能をいくつも作りました。
文法を修正したり、文章を長くしたり
さらに、マイクロ予測機能で
Gmailにあるような、基本的に段落を書き出す
Gmailと同じようなものです。
のように段落を書き出してくれるのですが、単語や2つではなく段落全体で
だから、私はこのビジネスをマーケットに持ち込むことにしました。
このビジネスをマーケットに出すことにしました。
マイクロ・アクイジションというサイトに掲載しました。
このサイトでは、ビジネスやアイデアを
を掲載できるサイトです。
を売ることができました。
ブログ組織に売ることができました。
約30,000ドルで売却することができました。
このように、オープンAiとそのモデルがいかに
チャットオープンAiとそのモデルは
を使うことで、どんなタイプのビジネスでも始めることができます。
ということで
このビデオの第二部に進みましょう。
このビデオでは
あなた自身がどのように
オープンAIモデルを構築し、活用することができます。
モデル、そしてチャットGPTそのものを
日常生活で活用する方法を説明します。
自分のスタートアップビジネスアイデアを構築したり
2つのパートに分けたいと思います。
まず、チャットGPTの概要について説明します。
をどのように使うことができるかを見ていきます。
ビジネスで
and in work and even just in
your personal life the second part will
be having a look at the more advanced
models that chat GPT is based on
traditionally you'd use chat GPT to ask
questions questions like how to build a
website unfortunately questions like
this don't provide the best results
simply because it will only give you a
text-based response if you want to be
smarter around your prompts you'll be
able to get much more information the
very first part of this is actually
putting in specific code that you might
want to have solved and then prompting
chatgpt to solve it for you so as an
example of that instead of saying how to
build a website we could say build a
website starter template for a page
called
index.html for this example instead of
just getting a text-based reply on how
to build a website we'll actually get
the code involved in build it'll look
something like this and you'll be able
to Simply copy paste the code straight
in this of course applies to any problem
you might have you can ask chatgpt to
essentially write any type of code
whether it's a JavaScript function to
complete an event where it tracks your
mouse or some python code to do some
algebra of course not all businesses are
Developer related there are certain
businesses that might be say in
Recruitment and it might involve for
example scanning through lots of resumes
chat GPT can be used to scan through a
resume and then identify key criteria
such as skills or job experience and
then pull those individuals out to mark
them for review a feature like this
could save countless hours to a
recruiter who for example might have
have to scan through thousands of
resumes every single day and this is
just the beginning of the kind of
practical use cases that chat GPT might
have on business I'm gonna show some
practical examples so that you guys can
use this to apply it in your own
Industries here I'm going to get chat
GPT to write a cover letter for a
developer with skills in angular of
course this is a bit of joke we're
actually looking for a react JS
candidate and with that we're going to
ask open AI system here to check whether
or not this person has a react.js
experience we're going to only ask for a
yes or no reply predefined prompts like
this where you can copy paste a resume
in and then ask chatgpt to answer for
you a yes or no reply will essentially
make the job of the recruiter much
easier and this is where we'll now start
to take a step outside of just chat GPT
and have a look at open ai's other
models as well as its playground to
really test the boundaries of what's
possible in terms of doing things just
like this what you'll need to do is head
over to the original open AI website by
simply removing the chat part of the
domain and just going to openai.com head
over to apis and then select to login if
you've created a login with chatgpt then
you should be able to log into this
interface just fine once you've logged
in you'll be taken to this dashboard
here which normally you could go to open
AI chatgpt3 but in this example we're
going to head over to the quick start
tutorials as well as the examples I'm
going to head over to examples here and
we're going to get quite a few different
types here I'm not going to cover all of
these models but it is a good idea to
actually test these out yourselves
because there are quite a few
interesting things that chat gpt's
models can do here things like convert
movies to emojis or classify text
there's quite a few different examples
here but let's actually have a look at a
simple one I'm going to start off with
this summarization for a second grader
and this will open up in the playground
environment this playground you'll
notice is all text based but the
difference here in terms of chat GPT as
well as this playground is the fact that
it is all in one big text box you ask
your question here and chat gpt3 or at
least text DaVinci 003 will give you a
response I've clicked submit so that you
guys can have a look and it comes out
with the summary here for Jupiter now
what's interesting to note is the
different models we have available to us
here this is not technically chat GPT
this is DaVinci 003 it has different
responses so does Curie and some of the
other examples like even crushman which
is sort of like the Codex model that a
GitHub copilot is based on Now using
these we can even customize them further
with things like the temperature here
which is technically a statistic of
Randomness where a temperature of zero
give us no Randomness whereas a
statistic of one will give us lots and
lots of Randomness in the answers these
are all predefined in chat GPT but these
are all customizable inside of the
playground and this is why this is the
best place to start building a website
or a business or an application idea
because you'll have full control to test
out the environment and this is the
segue to the next part of this video
仕事でも、プライベートでも
第2部では
より高度なモデルを見ていきます。
チャットGPTがベースにしているモデルです。
従来は、チャットGPTを利用して
質問するために使います。
のような質問です。
これは最良の結果を提供しません。
を与えるだけだからです。
テキストベースの応答
よりスマートなプロンプトを作成すれば
より多くの情報を得ることができます。
この最初の部分は、実際に
特定のコードを入力することです。
解決してもらいたいコードを入力して
chatgptがそれを解決してくれます。
その例として、How toと言う代わりに
ウェブサイトを構築する方法と言う代わりに、我々は言うことができます。
というページのスターターテンプレート
というページです。
この例では、index.htmlと呼ばれるページの
テキストベースの回答ではなく
ウェブサイトを構築する方法についてのテキストベースの回答を得る代わりに、実際に
構築のためのコードを得ることができます。
このようなコードになります。
コードをそのままコピー・ペーストすることができます。
もちろん、これはどんな問題にも当てはまります。
もちろん、これはどんな問題にも当てはまります。
基本的にどんなタイプのコードでも書くことができます。
それがJavaScriptの関数であろうと
マウスを追跡するイベントを完成させる
マウスを追跡するJavaScriptの関数でも、いくつかの代数処理をするPythonのコードでも。
もちろん、すべてのビジネスが開発者向けというわけではありません。
もちろん、すべてのビジネスが開発者関連というわけではありません。
例えば、次のようなビジネスがあります。
例えば、採用の仕事。
例えば、たくさんの履歴書に目を通す
チャットGPTを使えば、履歴書をスキャンし
履歴書に目を通し、スキルや職歴などの重要な基準を特定し
スキルや職務経験など
を抽出し、その人をマークすることができます。
このような機能により
の時間を大幅に短縮することができます。
採用担当者は、何千通もの履歴書に目を通さなければなりません。
毎日何千通もの履歴書に目を通さなければなりません。
毎日何千通もの履歴書に目を通さなければならない採用担当者にとって、このような機能は
のほんの始まりに過ぎません。
これは、チャットGPTの実用的な使用例のほんの一部です。
ビジネスで使うことができます。
実践的な例を紹介します。
これを応用して
ここでは、チャット
GPTでカバーレターを書く
のスキルを持つ開発者のためのカバーレターを書く
もちろん、これはちょっとしたジョークです。
実はリアクトJSの候補者を探しています
の候補者を探しています。
このオープンAIシステムに、この人がreact.JSを持っているかどうか
この人がreact.jsを持っているかどうかをチェックします。
の経験があるかどうかを確認します。
イエスかノーで答えてください。
履歴書をコピーして貼り付けることができます。
をコピーペーストして、chatgptに回答してもらうことができます。
イエスかノーで答えられるようにすると、本質的に
採用担当者の仕事が楽になります。
これは、我々が今始めるところです。
チャットGPTの外のステップを取るために
の他のモデルを見てみましょう。
モデルやプレイグラウンドを見ていきます。
何ができるのか、その境界を試してみます。
こんなことができるんだ
このようなことをするために必要なことは
オリジナルのopen AI ウェブサイトにアクセスします。
チャットの部分を削除して
openai.comにアクセスしてください。
apisに移動し、ログインを選択します。
chatgptでログインを作成した場合
ログインできるはずです。
ログインすると
ログインすると、このダッシュボードに移動します。
ここで、通常であれば、open
AI chatgpt3 しかし、この例では、我々はしている
クイック・スタート・チュートリアルに進みます。
チュートリアルとサンプルに移動します。
例題に進みます。
たくさんの種類があります。
ここではすべてのモデルをカバーするつもりはありません。
これらのモデルをすべてカバーするつもりはありませんが、実際に自分でテストするのは良い考えです。
実際に自分でテストしてみるのがいいでしょう。
なぜなら
チャットgptのモデルには面白いことがたくさんあります。
モデルでできることは、動画を絵文字に変換したり
動画を絵文字に変換したり、テキストを分類したり
いろいろな例があります。
ここでは、実際に簡単な例を見てみましょう。
まずは簡単なものから見てみましょう。
小学2年生の要約
そして、これはプレイグラウンドで開かれます
このプレイグラウンドは
すべてテキストベースですが
チャットGPTとこのプレイグラウンドの違いは
とこのプレイグラウンドの違いは
一つの大きなテキストボックスになっています。
ここで質問すると、チャットgpt3か、少なくとも
ダヴィンチ003のテキストが表示されます。
回答は、送信をクリックしました。
見てみてください。
ジュピターのサマリーが表示されます。
興味深いのは
様々なモデルがあることです。
これは技術的にチャットGPTではありません。
これはダヴィンチ003で、異なる反応を持っています。
キュリーもそうですし、他の例もあります。
キュリーもそうですし、他の例ではクラッシュマンもそうです。
はCodexモデルのようなもので、GitHubのコパイロットがベースにしています。
GitHub のコパイロットのベースになっているものです。
これらを使って、さらにカスタマイズすることができます。
この温度は
これは技術的には
温度は技術的にはランダム性の統計です。
はランダム性がないのに対し
1の統計量ではたくさんの
ランダムな答えになります。
はすべてチャットGPTであらかじめ定義されていますが、これらはすべて
の中でカスタマイズすることができます。
プレイグラウンドでカスタマイズできます。
ウェブサイトやビジネス、アプリケーションのアイデアを
ビジネスやアプリケーションのアイデア
をテストするための完全なコントロールが可能です。
環境を試すことができるからです。
このビデオの次のパートに進みます。
where once you get a better idea of how
to use the playground and getting
prompts and outputs that you want you
can start creating an API layer to
interact with the open AI platform
directly and build a SAS on top of it I
want to showcase one more example before
we move on let's head over to examples
and go to chat this is going to give you
an idea of for example how the open AI
platform originally conceptualized open
ai's chat gpt3 here you have some
general settings for the conversation
which is that it is between a human and
an AI assistant we have a few rules as
well for it to be helpful creative
clever and friendly and this is where
the conversation begins we can say what
is your name and here the AI will give
us a response as you can see this is
fundamentally what chat GPT looks like
but here is where you can create your
own type of interface with your own type
of rules and allow you to build a
business with your own type of chat as
well now hopefully this gave you a good
idea of all of these things that are
happening in the background but how do
we interact with this how would we build
a front-end website to integrate an API
to start talking to these models this is
the third part of this video and this
part will be quite technical we're going
to take a look at at the code that's
happening in the background the requests
and the responses that we can perform as
part of the open AI model for its API
there's a lot of documentation you guys
can have a look at which I'll link in
the description below but this will be
using the JavaScript interface I'm going
to be writing some code in vs studio and
we're going to be using via Studio code
to essentially engage with the open AI
platform now if this part doesn't
interest you you can hit the like And
subscribe button but if you want to
learn what's happening behind the scenes
now we get to take a look to start off
with it's quite useful to head over to
the documentation and scroll down a
little bit to the completions part of
the API we have a few examples here of
doing a completion using the gpt3 models
but these are basically if you're doing
a HTTP request we're going to be using
node.js in this example we're going to
be downloading the open AI module and
we're going to be using it to create
requests directly grew to open AIS
platform then we can use these requests
and structure them in any way we want
let's take a look at how this works I've
downloaded and installed node.js and
I've also downloaded and installed a vs
Studio code here I've created a new
folder called chat GPT and I'm going to
create a file called index.js I'm also
going to install the openai platform by
running npm install open AI here we're
going to be able to use this module to
start interacting with openai I also
have a package.json here and as part of
that package.json I'm going to add in a
type and here we're going to do module
this is just so that instead of doing
requires we can do Imports heading back
to the open AI platform here we can now
go to the documentation and simply copy
paste the code we have here for creating
a completion we'll head back into vs
code and we're going to paste this into
our index file we only need to do one
other thing here which is to implement
the API key to do that we're going to
head back to the website we're going to
head over to view API Keys here under
your dashboard and we're going to get a
copy of your secret key now I have one
over here I'm going to create a brand
new one for testing here and I'll delete
this after this video so don't try and
copy this but for your own key just make
sure that you keep it private and do not
show it publicly anywhere because it
will be using the Chrome Reddit that you
have from your account now let's head
back to vs code and let's plug this bad
boy in I'm going to apply it here where
we normally should do it as a process
environment key but for this test this
should be enough finally I'm going to
update this statement here to be an
import instead of a require and that's
about it we can now test this out by
calling node and calling index.js here
we're going to get a response back from
the server but we're not console logging
it out so I'm going to console log and
we're going to log out of the response
here and we're also going to call out
the data that we get this should show up
now in the terminal and here we get the
response so it says this is a test
and
the response is this is indeed a test
which means that it was successful we do
get some other information here like the
ID and the object as well as the model
when it was created and a couple of
others but this is a quick and basic
example of how you can interact with the
API these are the essential building
blocks of how how you would build a
business using open Ai and its models if
for example you have some interesting
ideas you can use this and wrap it
around a shell and then serve it to
customers in this regard the sky's limit
it's up to your own imaginations as to
how you want to utilize open ai's models
but hopefully this gives you enough
information to go by if you want more
advanced examples of all of this let me
know in the comments below and I can do
a follow-up video of exactly how this is
possible too otherwise don't forget to
hit like subscribe and I'll see you in
the next video thank you
遊び方のイメージがつかめれば
プレイグラウンドの使い方を理解し
プロンプトやアウトプットを得ることができれば
APIレイヤーを作成し始めることができます。
オープンAIプラットフォームと直接対話し
その上にSASを構築することができます。
もう1つ例を紹介したいと思います。
次に進む前に、もう一つ例を紹介したいと思います。
に移動してチャットしてください。
これは、例えば、オープンAIプラットフォームが当初どのように
プラットフォームがどのようにコンセプト化されたか
AI's chat gpt3 ここでは、会話に関する一般的な設定を
会話の一般的な設定
人間とAIアシスタントの会話です
AIアシスタントの会話です。
役に立つこと、クリエイティブであること、フレンドリーであること
そして、ここから会話が始まります。
会話はここから始まります。
あなたのお名前は？
応答を返します。
基本的にチャットGPTはこのようなものです。
しかし、ここであなた独自の
独自のタイプのインターフェイスを作成することができます。
を作成し、独自のチャットでビジネスを構築することができます。
独自のチャットでビジネスを構築することができます。
さて、うまくいけば、このように
このようなことがバックグラウンドで起こっているのですが
しかし、どのように
どうすればいいのでしょうか？
フロントエンドのウェブサイトを構築し、APIを統合して
を統合して、これらのモデルとの対話を開始します。
このビデオの第3部では、かなり技術的な話をします。
このパートはかなり技術的な内容になっています。
このパートでは、バックグラウンドで起こっているコードを見ていきます。
バックグラウンドで起こっているリクエストとレスポンス
として実行できるリクエストとレスポンス
そのAPIのためのオープンAIモデルの一部
多くのドキュメントがあります
を見ることができます。
以下の説明でリンクしていますが、これは
JavaScriptのインターフェイスを使用します。
vs studioでコードを書いて
スタジオ経由のコードを使います。
を使って、オープンAIプラットフォームと連携します。
プラットフォームと連携します。
もしこの部分に興味がなければ、「いいね！」や「購読」ボタンを押すことができます。
購読ボタンを押すことができます。
舞台裏で何が起きているのか
今、私たちはその舞台裏を見ることができるのです。
まずはドキュメントをご覧ください。
でスクロールダウンして
の補完部分まで少しスクロールしてください。
このAPIには、いくつかの例があります。
gpt3 モデルを使った補完の例
を使った補完の例がいくつかありますが、これは基本的に、もしあなたが
HTTP リクエストを行う場合です。
この例では、node.js を使っています。
オープンAIモジュールをダウンロードし
それを使って
リクエストを作成し、オープン AIS
プラットフォームへのリクエストを作成し、そのリクエストを
を使用し、好きなように構造化することができます。
どのように動作するか見てみましょう。
node.jsをダウンロードし、インストールしました。
vs.Studioをダウンロードし、インストールしました。
スタジオのコードはこちらです。
chat GPTというフォルダを作成し、index.jsというファイルを作成します。
index.jsというファイルを作成します。
openaiプラットフォームをインストールします。
npm install open AI を実行して、openaiプラットフォームをインストールします。
このモジュールで
openaiとのインタラクションを開始します。
パッケージ.jsonを作成し、その一部として
パッケージ.json の一部として、type を追加するつもりです。
という型を追加し、ここではモジュールとします。
これは
インポートすることができます。
オープンAIプラットフォームへ戻る
ドキュメントに行き、単純にコピーして
をペーストしてください。
補完を作成するためのコードをコピー・ペーストします。
のコードに戻り、これをインデックスファイルに貼り付けます。
インデックスファイルに貼り付けます。
もう一つ必要なことは、APIキーを実装することです。
APIキーの実装です。
ウェブサイトに戻って、次のようにします。
ダッシュボードの下にあるAPIキーを見るに移動して
ダッシュボードの下にあるAPIキーを見るに移動して、秘密鍵のコピーを取得します。
シークレットキーを取得します。
テスト用に新しいものを作成します。
テスト用に新しいものを作成します。
このビデオの後に削除しますので、コピーしないでください。
この鍵はコピーしないでください。
自分だけの鍵にする場合は、非公開にすること。
どこにも公開しないでください。
あなたのアカウントから取得したChrome Redditを使用します。
を使用するからです。
vsコードに戻り、このバッドボーイを接続しましょう。
を差し込んでみましょう。
通常はプロセス
環境キーとして適用する必要がありますが、このテストではこのキーで十分です。
で十分なはずです。
このステートメントを更新して
の代わりにimportにします。
これでテストができるようになりました。
nodeを呼び出して、index.jsを呼び出します。
を呼び出すと、サーバーから応答が返ってきます。
サーバから応答が返ってきますが、コンソールにはログを出力していません。
コンソールログでログアウトしてみましょう。
レスポンスからログアウトします。
でログアウトし、さらにそのデータを呼び出します。
取得したデータはターミナルに表示されるはずです。
ターミナルに表示されます。
これはテストですと書かれています。
と
これは確かにテストです。
ということで、成功しました。
他の情報も得られます。
ID、オブジェクト、モデル
作成されたモデルやその他いくつかの情報を得ることができます。
他にもいくつかありますが、これは簡単で基本的な例です。
APIをどのように使うかの基本的な例です。
APIをどのように利用するかの基本的な例です。
どのようにオープンAIとそのモデルを使って
オープンAiとそのモデルを使ってビジネスを構築するための基本的な構成要素です。
例えば、あなたが何か面白い
これを使い、シェルに巻き付け
シェルに巻き付け、顧客に提供することができます。
顧客に提供することができます。
あなたの想像力次第です。
オープンAIのモデルをどう活用するかは、あなたの想像力次第です。
しかし、これで十分な情報が得られたと思います。
もし、もっと高度な例をお望みなら
もっと高度な例をお望みでしたら
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を紹介するビデオも作成します。
そうでなければ、「いいね！」を押すのを忘れないでください。
を押してください。
次のビデオでお会いしましょう。
