Google の生成AI - Generative AI Studio PaLM 2 (テキスト)の日本語版を先行して試してみました

「概要」をクリックします。概要ページには、「言語」、「音声」、「ビジョン」3つのサービスの概要とアクセスするためのリンクがあります。

「言語」へアクセスする

「言語」をクリックすると次のように、「独自のプロンプトの設計とテスト」から「モデルの調整」、そしてチャット、要約、分類、抽出、書き込み、アイディア出しのカテゴリでたそれぞれたくさんのサンプルプロンプト(*)が用意されています。

(*)ユースケース別のサンプルプロンプトの詳細は以下サイトをご参照ください。

• Generative AI prompt samples

「独自のプロンプトの設計とテスト」の「テキストプロンプト」へアクセスする

次のように無題のプロンプト画面が表示されます。デフォルトでは自由形式、左側はプロンプトの入力と出力エリアとなり、右側には、モデルの選択、パラメータの調整ができるようになっています。

自由形式で質問してみる

早速プロンプトに質問を入力して、回答を見てみたいと思います！
「はじめまして。あなたは誰ですか。」の質問をすると1〜2秒ぐらいで回答が返ってきました。

構造化UIを使ってみる

構造化のUIでは「Test」での会話内容を例として追加することが可能です。
たとえば「太陽と地球の距離を教えて」と入力するとその距離が返ってきました。

回答が簡単すぎて詳細がほしかったので、「詳細を教えてください」の一文を追加するとちゃんと詳細内容が返ってきました。

わかりやすくよい回答だったので、独自の記述として例に追加してみると「Examples」に反映されました。

質問に「詳細」を記載せずに、単純な距離だけ質問してみると、独自の記述として追加された例がちゃんと返ってきました。

プロンプトを保存する

試したプロンプトを保存するとマイプロンプトのプロンプトギャラリーに保存されます。

ソースコードを表示する

さらにPythonやPython colab、Curlのコードも見ることが可能です。

パラメータを調整してみる

各モデルは異なるパラメータ値に対して異なる結果を生成できます。さまざまなパラメーター値を試すことでタスクに最適な値を取得できます。もっとも一般的なパラメータには、最大出力トークン/温度/トップK/トップPがあります。パラメータ詳細については以下サイトをご覧ください。

• Experiment with different parameter values

人間は機械よりも優れているかを聞いてみるとなぜか同じ質問を繰り返すようなレスポンスが返ってきました。低い温度値を設定したので確実な回答を返そうとしていたが、なかなかみつからなかったようです。

温度を0.2→1にしてもう一度送信すると回答が返ってきました。

さまざまな質問をしてみる

Generative AIができること、できないことを聞いてみるとその回答が返ってきました。

Generative AIのメリットについて聞いてみるとクリエイティブなコンテンツを生成することによるメリットが返ってきました。

Generative AIの欠点について聞いてみるとその欠点もちゃんと返ってきました。

まとめ

この記事では、Google のGenerative AI Studio のさまざまな機能の中で、PaLM 2 の日本語版のテキストプロンプトを試した内容を取り上げています。

PaLM 2 は大規模なデータセットで事前学習されている大規模な言語モデルとして、質問や要約を作成したり、さまざまなリクエストに回答しているだけでなく、そのハイパーパラメータを調整することでさらに多様なパターンの回答を得ることができました。
また、開発者にとってうれしいソースコードの表示機能もあってとても便利ではないかと思います。

その一方、どの生成AI も現段階でもっている課題ですが、クリエイティブなコンテンツを生成できるからこそ、利用するユーザーはより高いリテラシーをもってその真偽をきちんと判別する必要があると思います。

最後の番外ですが、APIを介してPaLM 2 が動くこと確認できたので、その例を紹介して終わりにしたいと思います！

参考情報

• Google Cloud コンソールへのログイン
  Google アカウントを持っていれば、Google Cloud コンソールに簡単にアクセスできます。
• プロジェクトの作成方法

関連サービス