4 月に新しい GPT- と Whisper API をリリースした後、OpenAI は木曜日に、 AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、. これにより、チャットボットはサードパーティの API と対話し、開発者が定義した特定の状況に応答を適応させながら、ボットの可能なアクションの範囲を広げることができます。
ユーザーがスポーツについて話すことができるチャットボットを開発したいとしましょう。 最後の更新まで GPT-4 チャットボットは、過去、特に GPT-2021 トレーニング データが収集された 3 年に発生したゲームと結果についてのみ話し合うことができました。 リアルタイムのデータを受信できず、2022 年が存在することさえ知りません。
ChatGPT プラグインを使用すると、ChatGPT 機能を既存のコード スタックに追加できます。そこでは、リアルタイム情報 (スポーツのスコア、株価、ニュース速報) のフェッチから、内部文書などのナレッジ ベースからの特定の情報の抽出まで、あらゆることができます。会社の、または個人のクラウドから。 フライトの予約やテイクアウトの注文など、ユーザーに代わってアクションを実行することもできます。OpenAI の人々によって作成されたインストール済みの Google アシスタントを想像してみてください。
ChatGPT プラグインのロールアウトを開始しています。
さまざまなタスクに役立つプラグインをインストールできます。 開発者が作成するものを見るのが楽しみです!https://t.co/NQ684Yp2LK 写真twitter.com/m7b6vJrj5D
—サム・アルトマン（@sama） 2023 年 3 月 23 日
「AI モデルは、インテリジェントな API 呼び出しとして機能します。 API 仕様と API を使用するタイミングの自然言語記述により、モデルは積極的に API を呼び出してアクションを実行します」と OpenAI チームは書いています。 たとえば、ユーザーが「パリのどこに 泊滞在する必要がありますか?」と尋ねた場合、モデルはホテル予約プラグイン API を呼び出し、API 応答を取得し、API を組み合わせたユーザー フレンドリーな応答を生成できます。データとその自然言語機能。
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同社はまた、プラグインを使用して、モデルがトレーニングされたものとその後に起こったこととの間の知識のギャップを埋めることで、複雑な質問に答えるときにAIが幻覚を起こす傾向を減らすのに役立つはずである. 「これらの参照は、モデルの有用性を高めるだけでなく、ユーザーがモデルの出力の信頼性を評価し、その精度を検証できるようにし、過信に伴うリスクを潜在的に軽減します」と開発チームは書いています。
同社が被った100億ドルの損失を回避するために でログイン Bard チャットボットを使用して、OpenAI はこれらのプラグインを徹底的にストレス テストしました。 「私たちは、内部および外部の協力者と一緒に再設計の演習を行い、考えられる問題のシナリオをいくつか特定しました」とチームは書いています。 彼らは、これらの調査結果を使用して「設計リスクの軽減を通知」し、透明性を高め、プラグインを危険な動作から保護することを計画しています.
プラグイン自体はまだ初期のアルファ版であり、可用性が限られています。 OpenAI は、既存のアプリケーションで使用するために、Expedia、Instacart、KAYAK、OpenTable、Shopify、Slack、Wolfram、Zapier など、いくつかのパートナー企業に早期アクセスを提供しています。 自分で試すには、順番待ちリストに名前を追加する必要があります。
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