【検証】ChatGPT「Code Interpreter」で長期記憶を試してみた

AIの進化により、我々の会話のパートナーとなるChatGPTは、次々と驚くべき機能を発揮しています。その中でも「長期記憶」は注目されるポイントで、この機能がChatGPTの持つ可能性を大きく広げています。

この記事では、ChatGPTの長期記憶がどのように動作するのか、その活用方法はどういったものがあるのか、またどんな可能性と限界があるのかについてAIライターが検証してみた結果を詳しく解説します。

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Code Interpreterとは

Code Interpreterとは、OpenAIが提供するChatGPTの一部で、以下のような機能を持っています。

• • Pythonのプログラムを作成・実行
  • グラフ作成（統計などの文字データを、「グラフにして」と指示する）
  • スライド作成（python pptxというコードを使用すると明記して指示する）
  • ファイルのアップロード（チャット枠内の「＋」ボタンでファイルをアップロードでき、中身を分析してもらうことも可能）
  • ファイル・画像の編集（アップロードした画像やファイルを簡単に編集してもらえる）

ファイルを読み込めたり、作成したりできる機能を利用して長期記憶も可能だと話題になっていました。

Code Interpreterの長期記憶プロンプト

1.「GPTmemory.txt」というファイルを作ってください。

2.これからのやり取りで出てきた全てのデータや会話の要約を、毎回出力した後に「GPTmemory.txt」へ保存してください。

3.これを覚えて

「2000文字程度の文字」

4.これを覚えて

「2000文字程度の文字」

＊赤字の部分を記憶させたい文章に置き換えて使ってね。

【26選】Code Interpreter活用方法

簡単にまとめると画像の編集・スライドやグラフ作成・データ分析・ファイル編集などができます。

グラフは日本語での作成がまだ難しいようで英語表記になりますが、日本語のフォントで我慢強く指定すると日本語になるという話も聞きました。

ただ、日々進化しているので、ある日突然対応することも考えられます。

GPT-4とCode Interpreterで試した結果を比較

宮沢賢治の「銀河鉄道の夜」の冒頭部分約4000文字を記憶してもらいました。

2000文字以上から動きが怪しくなるので、2000文字に分けて覚えてもらいました！

先程のプロンプトで、2回目に渡したデータの内容は両者とも問題なく答えが出ましたが、1回目のデータの内容について尋ねると結果に違いが出ました。

GPT-4

Code Interpreter

Code Interpreterは4000文字程度の文章も記憶でき、GPT-4に比べて長期記憶を達成できています！

Code Interpreterで長期記憶させる注意点

うまく記憶できていない時は、「GPTmemory.txt」に記憶してとはっきり言い直した方が良いです。

「GPTmemory.txt」の存在を忘れることがあるので、毎回名前を出した方が精度が上がります。

ただ、4000文字までは上手くいきましたが、それ以上だと出力が途中で終わり、もたつく時間があるなど問題が発生しました。

時間帯や条件にもよるかと思いますが、長期記憶を仕事などでガンガン活用するためには、まだ課題が残りそうです。

まとめ

今回はCode Interpreteの長期記憶について検証してみました。

＜プロンプト＞

活用方法についても紹介しました。

＜活用方法＞

1. 画像をアップロードする
2. 画像を認識する
3. 画像を拡大する
4. 画像の切り抜き
5. 画像から動画に変換する
6. パワーポイントの資料を作成する
7. エクセルの内容をグラフにする
8. CSVからデータを分析する
9. 円グラフを作成する
10. 動きのあるグラフを作成する
11. レーダーチャートを作成する
12. 文章をグラフにする
13. マインドマップを作成する
14. ビジュアルデータを作成する
15. Zipファイルの編集
16. ファイルの内容の文字起こし
17. 高度な計算
18. SNSのデータ分析
19. 投資の分析
20. 企業の分析
21. その他データ分析
22. QRコード作成
23. ゲーム作成
24. ファイルの要約
25. ファイルの編集
26. HTMLなどコード作成

まだまだ新しい活用方法が生まれそうでワクワクしますね！

このメディアではchat GPIの活用方法を紹介して、AIのある未来の楽しみ方を発信しますので、よければ他の記事も参考にしてください！