ラビットXの特典を追加しました。
既に参加済みの方は特典DLよりダウンロードをお願いします。
今回はかなり有利なチューニング方法に加えてSEOアフィリで展開をしています。※今後まだ追加予定。
実はここ数日
「CCHATGPTSとファインチューニングどちらが実用性がありますか？」
このような質問を貰ったので解説をしていきます。
CHATGPTのサービスでGPTSというものが公開されているので「ファインチューニングとGPTSでは、どちらがAIの精度か賢くなるのか？」という点は気になるところでしょう。
ファインチューニングと比較してAIがどのように変化するのかをテストしていました＾＾
- GPTSでAIをカスタマイズした場合
- ファインチューニングでAIをカスタマイズした場合
それぞれ解説していきます。
ただ、はじめに結論を言いますが、ファインチューニングの方がAIは確実に賢くなります。
これはGPT3.5 VS GPT4のサービスを比較しても明らかです。
たしかに頭脳(基盤)はGPT4の方が賢いですが実際にブログやサイトのコンテンツ作りなど、ビジネスとしての活用部分のみで絞るとGPTSは、ほぼ全く使えないです。
根気よく使えばもちろん使えますが時間と労力を考えると、
「こんな事やるなら自分で手動でやった方が早いよね？」
と言えるレベルということです＾＾；
具体的にまとめると
- ブログやサイトのコンテンツ作りとしては使えない
- せいぜい使えて見出しの作成やアイデアぐらい。
- 待ち時間長い
- 何度指示して更新しても忘れている。
- 部分的な作業には使える
というわけで GPTSで教育してもできる事が限られている為、かなり微妙です。
そしてGPT特有ですが数千文字のコンテンツを一度に生成する事ができません。
しかも時間がかかり過ぎて遅いし難しい指示をすると途中でクラッシュする事も多いです。
１つの見出し単位に命令をして、回答があーでもない こーでもない…とやるなら手動でやっても変わりません(笑)
大半の人が「できた！すごい」と言いながらも膨大な時間を消耗している…というのが現状ではないでしょうか？
GPT4は使い続けると、時間制限なども出てきます(汗)
有料なのに、「1時間制限で使えない」とか出てくる始末なので 根本的に1日に何万文字も生成する事を考えるとアフィリエイトには使えません…。
強いて使えるとすれば補助的なデータの生成などです。
GPTSでカスタマイズして完成するAIよりもビジネスで活用するなら間違いなくファインチューニングをするべきだと感じました。
この記事の目次
- 1 CHATGPTの新サービスGPTSよりもファインチューニングする方が賢くなる
- 2 独自のAIを作るという点では ラビットXのようなファインチューニングが確実にお薦め
- 3 GPTSのモデルで作成したコンテンツと通常のGPT4の比較
- 4 GPTSの特徴
- 5 CHATGPTSでURLを指定してその情報からブログ記事作成とブレインライターの記事作成を比較
- 6 AIに質の高いコンテンツを作らせる場合、GPTSよりチューニングが最も効果的
- 7 商品の情報や特徴を覚えてくれる
- 8 サービスの情報や特徴を覚えてくれる。
- 9 コツやポイント、作業手順などを覚えてくれる
- 10 コンテンツの精度は向上する
- 11 ファインチューニングのハードル
- 12 ファインチューニングのメリット；データ節約になる
- 13 まとめ
CHATGPTの新サービスGPTSよりもファインチューニングする方が賢くなる
新機能でもある、CHATGPTのGPTSの場合、利用できる部分としては、簡単なデータ生成ぐらいです。
ファインチューニング※3.5 よりも結果としては劣ります。
ブログ記事を生成するなどの精度の高いコンテンツ作りや作業指示は、CHATGPTのサービスそのものが実用性レベルではかなり低いです。
しかもマルチタスクで使えないのは、かなり致命傷です。
もちろん基盤は賢いですが本来の目的がGPTは、「CHAT」なので致し方ありませんが＾＾；
もちろん会話レベルでトークをしながら調べて貰ったり答えを求める部分では優れています。
ただ、待ち時間などを考えるとGoogle検索する方が早く必要な情報が手に入ります。
実用性＝時短×質 なので AIと対話して感動する事とビジネスで使うというのは少し違うわけですね＾＾；
実際に何度も使い続けていますが3000文字以上のコンテンツを一度に生成してくれません。
一部の雑用的な作業なら覚えさせる事が可能という感じでしょうか＾＾；
ただそれでも完璧ではなく高確率な割合で忘れてます(笑)
「便利だから使い続けようか」とはならないんです。
ただ、頭脳の基盤は賢いので対話形式で質問したり絵を書かせたりするには良いかもしれませんが 画像処理なら制限のない、
この方が確実に良いです。
独自のAIを作るという点では ラビットXのようなファインチューニングが確実にお薦め
結局のところAIに情報を確実に覚えさせるにはファインチューニングが最も効果的でコンテンツ作成向き。
GPTSの場合は、会話型でアプリのようなイメージですね。
既に色々なGPTSのAIモデルが公開されていますが実際に使ったところ、「ネタで面白い程度」です。
色々と使いましたが どちらかと言えばプロンプトでどうにかなる次元の動きしかしてません。
たしかに、「すごい」と感じる場面が多いけど、結局のところ自分で指示しても同じです。
GPTSのモデルで作成したコンテンツと通常のGPT4の比較
左側がGPTSで登録されているAIで生成したコンテンツ。
右側が普通のCHATGPT４で生成したコンテンツです。
知識の向上というよりは プロンプトでの工夫と言う感じでしょうか？↑
たしかに右側はプロンプトで多少細かく指示をしていますが登録されているモデルが特殊な知識を持っているわけではないのが分かる筈です。
AIを賢くさせて知識を持たせるのではなく効率良く情報を出力させる為のプロンプトで制御されているイメージで、AIが賢くなっているとか、新しい知識を覚えていないという事は上記のデータで分かる筈です。
AIのチューニングではなく参照データを蓄積しているという方が賢いと思います。
これは、「簡易的に特定のデータを参照している」のかなと思います。
GPTSの特徴
これらの検証からまとめると現在の段階でＧＰＴＳについてまとめると…
- 賢いとしても実用レベルは低い
- 自由度が低い
- 長文が一度に作れない。
- ブラウジング機能は便利だが自分でアクセスして確認する方が早い。実用性は低い。
- GPTSはAIが知識を覚えるわけでは無い。(データをどう出力させるかの問題が殆ど)
ただＧＰＴでブラウジング機能を使える事は有利そうに見えるのですが
GPTSでWEBページを読み込んでブログ記事が書けるか？と言えば答えはNOです。
たしかに見出しを書かせて、１個ずつ指示をすれば書くかもしれませんが、時間の無駄です(笑)
それならGoogleの検索エンジンで自分で調べて実際に自分が作りたいコンテンツのページにアクセスして全文コピーしてブラインライターでリライトすれば問題は解決します＾＾；
１度のアクセス
１度のコピペ
１度の貼り付け。
この３工程で１分以下の労力、しかも早いです。
もちろんブレインライターなら応用として、１つの記事を全文コピーするだけでなく類似する複数のサイトの記事から見出しと本文をコピーしてまとめたものをリライトすれば、それなりにコンテンツが生成されます。
しかもマルチタスクで、数千文字や数万文字規模のコンテンツを生成してくれます＾＾
ブログ記事などのコンテンツを作るなら、CHATGPTを使う必要はゼロです。
CHATGPTSでURLを指定してその情報からブログ記事作成とブレインライターの記事作成を比較
まずはこちらがCHATGPTの記事です。
ブログ記事を作る細かい手順も教育したのですが残念ながら言う事を聞きません。
一方ブレインライターは、CHATGPTがブラウジングで考えている間に そのURLに移動して画像を無視して全文コピペして貼り付けるだけです。
１万文字を超えても一度で生成してくれますし、さらに作業中でも次のタスクを発注できます。
１時間に数千文字の記事を４０記事、５０記事は作れてしまうわけです。
今回はリライトの推薦記事ではないので この辺にしておきますが、
ＡＩにコンテンツを作ってもらう場合でも、目的がブログやサイトであれば、ファインチューニングが効果的です。
AIに質の高いコンテンツを作らせる場合、GPTSよりチューニングが最も効果的
ラビットＸでファインチューニングした場合、
ラビット内にある生成ツールで、３０００文字、５０００文字…と大量の記事生成が可能です。
つまり自分で調教したＡＩに５０００文字のコンテンツを意図も簡単に作らせる事もできるのです。
現状としてＧＰＴＳの場合は、これができません。
つまり、ＧＰＴＳで覚えさせる事とファインチューニングを比較すると間違いなくAIをファインチューニングさせて自分の都合の良い情報を覚えさせてブログやサイトコンテンツを作らせる方がダントツで良いです。
しかも覚えさせた内容は、簡単な命令で生成するのでスピードも圧倒的に早いです。
ファインチューニングすれば、情報をしっかり与えれば忘れません。
だいたい仕組みから言うとCHATGPT上で少し指示や情報を与えたぐらいでAIが賢くなるわけではないわけです。
ここがGPTSとファインチューニングとの大きな違いです。
しかもGPTSの場合は、稼働に関しても有料プランでも制限があり、作成していると1時間使えなくなったりもします。
APIの場合は、重い時はあるものの普通に使い続けられます。
こう見ると明らかにAPIの方が有利です＾＾
実際にＡＩをファインチューニングした場合、様々な事を自分の知識や経験かのように書き出せるようになります。
「どんな事ができるのか？」というと…
商品の情報や特徴を覚えてくれる
たとえば、最新のゲームの情報はAIが覚えている事はないですが、新しくファインチューニングで覚えさせる事でその記事を書いてくれます。
サービスの情報や特徴を覚えてくれる。
また商品だけでなくサービスもそうです。
たとえば、出会い系サイトのイククルの特徴や市場のクチコミなどの情報を覚えさせれば、イククルについての記事を簡単な指示だけで書いてくれます。
たとえば、
「イククルの情報は？」
「イククルのメリットは？」
「イククルの悪い評判はどんなのがある？」
といった見出しに関しても記事をすらすら書いてくれるようになるのです。
もちろんファインチューニングは本格的にAIに覚えさせる仕組みなので、GPTSのような会話レベルではなくデータを入れる必要がありますが、そのデータ作成をより早く行う為のツール及びノウハウがラビットXです。
コツやポイント、作業手順などを覚えてくれる
また何かの作り方やコツやポイントなどを覚えさせる事もできます。
つまり、
「イククルの登録方法は？」
と言えば、テキストベースですが登録方法を説明してくれたりします。
チューニングは1日の回数制限がありますがＡＩの数なども制限もなく何度でもチューニングできるので1個のＡＩに情報を入れていけばかなり強いＡＩが作れるようになる筈です。
商品に特化させる場合なら間違いなくこのチューニングは効果的です。
AIに覚えさせなくても目標を達成できれば形式に拘らない…という人にはラビットＸもGPTSも不要と言えます。
ただ、
「いやいや自分はネットから記事を見つけてその記事をリライトしたいんだ」
と言うなら このブレインライターが最も確実に素晴らしいと感じるでしょう。
ただ、「指示をして何かを作ってもらう」という過程で言えば、ファインチューニングで色々なデータを投入する方が使い勝手が良くなるのは間違いないと言えますね＾＾
コンテンツの精度は向上する
あともう一点、ファインチューニングの利点は覚えさせる事で自然に文章を作成するので コンテンツの精度は高いです。
通常のAIが作れないコンテンツを
AIの元々の知識＋チューニングした知識 によって指示した文章をサクッと作ってくれるし通常のAIのようにその都度違う回答をする為、コンテンツ作成には超役立ちます。
多分 プロンプトで詰め込んでデータを参照させるやり方よりも、綺麗に出来上がります。
ただ自分のところに来る質問の中では、
「ファインチューニングは、かなり難しいのではないか？」という質問が結構届きました(笑)
ファインチューニングのハードル
たしかに、手動でやると 多分素人さんでは無理です。
検索しながらやり始めても分からない人が多い筈。
ただあくまでもそういった手間と時間が必要なファインチューニングのデータ作成の作業を 簡単にできるようにしたものが今回のラビットXです。
データの生成
データファイルへの変換
この２つの工程をすんなりしてくれます。
想像しているよりは難易度はかなり低く、普通に初心者でもチューニングが可能です。
ただラビットXのみでは少々大変な一面もありますが今回の特典でさらに加速と敷居が下がるります。
自分の特典でも、
- 圧倒的に早くチューニングする方法
- 効率よくデータを生成する方法
などをマニュアル化＋GPTSでの専用AIを準備しています＾＾
なのでチューニングのスピードは通常のラビットXの内容より、何倍も早く、AIの生成速度が遅い場合であろうとも普通に快適に生成できる筈です。
ファインチューニングに関しては、あまりネットで情報を拾えませんが自分が教えている方法は最もスピードが早く効率的、そして質も高まるかと思います。
そして実際に生成したAIを活用する方法として
特化サイトの構築＋最近でも効果の高いSEOノウハウ＋オロチ併用で効果の高い手法を特典でまとめているのでかなり活かせる筈です。
主な戦略は、最初からSEOに強い環境で構築する方法に加えて チューニングできる程度のジャンル×アダルト系のアフィリを結びつけるイメージですね＾＾
このSEO対策効果はいつまで使えるかは不明ですが一般ジャンルでも効果のある方法なので絶対にマスターしておくべきでしょう。
オロチと併用すれば自動収益サイトの構築も現実的です＾＾
というわけで、通常のAIでは書いてくれない事を覚えさせていく…という点では、ファインチューニングは神です。
ファインチューニングのメリット；データ節約になる
またもう一つの大きなメリットは節約にもなる事です。
AIに知らない事を書かせる為には参照データが必須。
たとえばその場合は毎回プロンプトと一緒にAIに送信してその内容を出力されます。
リライトツールの場合1万文字をリライトする場合には1万文字のデータを送信して出力をしています。
AIの場合、出力と入力でコストがかかります。
GPT4の場合でいうと
この入力部分で命令が細かい場合や参照するデータが多い場合毎回コストがかかっているということですね＾＾
ここで覚えさせておけば細かい指示が不要になる為、入力は短い文章で出力を膨らませるという事が可能になります。
結果としてコスパに優れています。
モデルの微調整は下記のような価格です。
ファインチューニング＝コスパにも優れてくるというわけです。
使うモデルはもちろん変更できるのでモデルに応じて使い分けたり、必要に応じてデータを追加していく…というのが一番理想ですね＾＾
参考にしてください。
まとめ
- Aiは、GPTSよりもファインチューニングの方が賢くなる。
- ファインチューニングはラビットX＋特典のコンテンツを使えば割と早く簡単にできる。
- ファインチューニングするとAIの利用料も抑えられるようになる。
こんな感じです＾＾
参考にしてください。
