AIをトレーニング - 自分専用のファインチューニングAIモデルを作る

注文メールを商品、数量、都市、日付に分けるには、あなたの形式を知っている AI モデルが必要です。汎用モデルは知らないので、答えを手で直すことになり、一から学習させるのは時間もお金もかかります。Promptrepo なら、例1つから、またはすでに Google Sheets にあるデータから、ファインチューニングしたモデルを作れ、モデルは設定した形式で答えます。データをよく知る人が、コードなしで自分で作れます。

さっそく始めましょう。AI モデルを作成して、以下の手順に従ってください。

ノーコードのモデルビルダーで自分の AI モデルを作る

  • AI モデルを作成 をクリックします
  • Input で Text をクリックします。Document や Email も選べます。
Document、Email、Text から選べる Input。Text に印が付いている
  • ボックスに例を1つ入力します：Please send 12 apples to Chennai by Friday
  • Done をクリックします。AI が右側の Output を埋めます。
ボックスに例が入力された Enter Text。Done ボタンに印が付いている
  • 入力がもう1つ必要なら、Editing input で + Add input field をクリックします。
  • Done をクリックします
左に Editing input、右に AI が埋めた Output。Done ボタンに印が付いている
  • Editing output で、出力ごとに Text、Number、Enum、JSON を選べます。
  • Done をクリックします
左に Input、右に Editing output。Done ボタンに印が付いている
  • Publish をクリックします
Input と Output が横に並び、上部の Publish ボタンに印が付いている
  • AI モデル名を入力して Publish Now をクリックします
AI model name 欄に Delivery details と入力され、Publish Now ボタンに印が付いている
  • Model is ready! と表示されたら、Proceed をクリックします。
Model is ready! のメッセージ。Proceed ボタンに印が付いている
多くの例をまとめて追加するには、モデルページで Training data タブの編集アイコンをクリックします。その Google Sheet が開くので、そこに行を追加できます。
例が1行入った Delivery details-V1 の Training data タブ。編集アイコンに印が付いている
モデルを使う準備ができました。新しいメッセージでテストできます。AI を使う：AI モデルを評価するをお読みください。

Google Sheets のデータから学習させる

学習データがすでに Google Sheets にあるなら、Promptrepo アドオンを使えます。
  • Google Sheets を開き、学習データセットを追加またはインポートします
  • 初回は、Extensions > Add-ons > Get add-ons をクリックし、「Promptrepo」を検索して Install をクリックします
  • Extensions > Promptrepo > Train AI をクリックします。
  • AI プロンプト名を入力して Next をクリックします
  • 入力列を選んで Next をクリックします
  • 出力列を選んで Next をクリックします
  • Publish をクリックします。Promptrepo がモデルをファインチューニングします。

対応している入力の種類

入力列を選ぶときに、データ型を指定できます。
  1. String：短いテキスト、1文または1段落
  2. File：ドキュメントまたは画像
  3. JSON：構造化データの形式

対応している出力の種類

出力列を選ぶときに、データ型と、空の値を許可するかどうかを指定できます。
  1. String：自由形式のテキストを生成
  2. Number：数値を出力
  3. Boolean：true か false を返す
  4. Enum：あらかじめ決めたカテゴリから選ぶ
  5. Array：複数の値のリストを返す
  6. JSON：JSON 形式の構造化データを出力

詳細設定

Use generative AI：Use generative AI オプションをオンにすると、既存のデータから学習したパターンを認識して当てはめ、新しい出力を自動で生成します。たとえば、ある食品の実際の栄養データがない場合、似た食品、原材料の構成、確立された食事の傾向をもとに、モデルが栄養価を推定できます。
System message：モデルがどのように出力を生成すべきか、そのルールと前提を明確に指示するプロンプトを含めることができます。モデルの動作、トーン、判断の仕方を導くことで、一貫性、正確さ、的確さが保たれます。

まとめ

AI モデルを一から学習させるのは時間もお金もかかりすぎ、汎用モデルはあなたの形式を知りません。Promptrepo なら、例を入力するか Google Sheets で列を選ぶだけで、自分のモデルを公開できます。AI モデルを作成して、上の手順を進めてください。ご不明な点があれば、サポートまでご連絡ください。

最終更新：