【お問い合わせ業務の効率化】anybot for ChatGPTが多様な言語モデル(LLM)へ対応可能に!

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この度、anybot for ChatGPTで利用できる言語モデルの種類を大幅に追加しました。
これにより、自社が求める回答の性能に合わせて言語モデルを設定できるため、より精度の良いサービスの運用が望めます。
今回はこちらについてご紹介します。


こんな方におすすめ

  • 回答性能の良いものを活用したい
  • よりユーザーが納得のいく回答を提供できるようにしたい

目次

1.言語モデルが選択できるメリットとは?

言語モデルとは、ChatGPTの脳のようなものです。
同じデータを学習させても、どれくらいの量を学習できるのか?などのキャパシティや、情報を処理するスピード、回答の際、選択される言葉選びなどがそれぞれ違っています。
どれだけの性能を求めているかによっておすすめするモデルは違います。

例えば、「gpt-3.5-turbo」は回答が早く処理能力に優れており、汎用的なモデルです。
逆に「gpt-4」は「gpt-3.5-turbo」より回答が遅くなりますが、とても優秀で処理能力が非常に高いです。
なので、回答スピードを重要視するのであれば、「gpt-3.5-turbo」、処理能力が高く理解力のあるものであれば「gpt-4」がおすすめです。
他にも、とても詳細な回答を提供したいなど文章量を重要視するのであれば、「gpt-3.5-turbo-16k-0613」「gpt-3.5-turbo-16k」「gpt-4-32k」「gpt-4-32k-0613」が適しています。
16kのものであれば16,000文字、32kであれば32,000文字と他のモデルに比べ制限される文字量が多いのが特徴です。

1.1 anybot for ChatGPTで利用できる言語モデル一覧

anybotでは、以下の言語モデルがご利用可能です。

  • gpt-3.5-turbo-0613
  • gpt-3.5-turbo-0301
  • gpt-3.5-turbo
  • gpt-3.5-turbo-16k-0613
  • gpt-3.5-turbo-16k
  • gpt-4
  • gpt-4-0613
  • gpt-4-32k
  • gpt-4-32k-0613
  • text-davinci-003
  • text-davinci-002

2.設定方法

1.①[APP設定]、②[ChatGPT]を選択し、③[ChatGPT設定]をタップ
2.[回答用モデル]、[質問要約用モデル]をそれぞれ選択し、保存 undefined

回答用モデル(=言語モデル)とは:ユーザーの質問に対して回答をする際に使用するモデル(ユーザーと実際に会話するもの)

質問要約用モデルとは:会話の流れを要約する際に使用するモデル(ユーザーには見えない裏側で使用されるもの)

(例)ユーザーから指示代名詞(ここ、それなど)での質問が来た際、それまでの会話からユーザーが指している事柄を理解する際に使用します。
「歯磨き粉はありますか?」>「歯磨き粉は5種類用意しています。おすすめはシトラスです」>「”それ”は横浜店にも置いてますか?」

処理能力が低い場合の回答>「横浜店では豊富な種類の商品を取り揃えております」
処理能力が高い場合の回答>「横浜店でも取り扱っております。」

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この場合、”シトラスの歯磨き粉”は”横浜店”にも置いてあるのか?というのが質問の意図となるので、 「横浜店でも取り扱っております。」などといった回答が適切です。 しかし、会話の流れを読み取れていないと、”横浜店”というキーワードにのみ反応し、横浜店の住所を回答してしまったり、「横浜店には豊富な種類の商品を取り揃えております」などといった求められている回答ができません。

2.1設定する上での注意点

「回答用モデル」は自社の求める性能に近いものを選択することをおすすめしていますが、「質問要約用モデル」は回答用モデルと同じまたは、それ以上に処理能力の高いものをご利用いただくことをおすすめしています。
会話の流れをいかに理解し処理できるかによって回答が変わってしまうため、処理能力の低いモデルを選択した場合、上手くユーザーの質問の意図が読み取れない可能性があります。

自社に合った言語モデルでより良い活用を

これまでは、1つの回答モデルの提供のみでしたが、大幅に種類を追加することで自社の求めるレベルにより近づけやすい環境が整いました。
「回答用モデル」「質問要約用モデル」それぞれに設定する製品を上手く使い分けることで、ユーザーにとってより良いサービスの提供が可能になります。
エボラニによる設定代行(別途料金)や、ご要望・ご質問がある場合は、以下よりお問い合わせください。

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記事執筆:

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