OpenAIは、開発者がGPT-4と GPT-3.5に機能を記述し、モデルがその機能を実行するコードを作成することを可能にする、関数呼び出しと呼ばれる機能を含むAPIのアップデートを発表した。
OpenAIによると、関数呼び出しは、外部ツールの活用、自然言語のデータベースクエリへの変換、テキストからの構造化データの抽出が可能なチャットボットの開発を促進する。これらのモデルは、関数を呼び出すべきインスタンスを特定するだけでなく、関数のシグネチャーに沿ったJSONレスポンスを提供するために微調整が施されている。
AIモデルは、関数呼び出しが果たす重要な役割により、外部ツールやAPIとインテリジェントに連携できる。開発者は、これらのモデルに関数を指定することで、多くの機能やサービスにアクセスできる。外部ツールを使ってクエリに応答したり、データベースを検索したり、非構造化テキストから構造化データを抽出したりすることで、AIモデルは本来の能力を超えたタスクの達成が可能になる。関数呼び出しによって、AIモデルはより多機能になり、現実世界の複雑な課題に取り組むための有効な道具となる。
gpt-4-0613とgpt-3.5-turbo-0613の導入により、開発者はこれらのモデルに関数を記述ができるようになった。その結果、モデルはこれらの関数を呼び出すために必要な引数を含むJSONオブジェクトをインテリジェントに生成できる。これにより、GPTの機能と外部ツールやAPIとの連携がより確実なものとなり、シームレスな統合の新たな可能性が開かれた。
これらのモデルは、ファインチューニングによって、ユーザーの入力に基づき関数を起動させるべき状況を認識できる。さらに、特定の関数シグネチャーにマッチしたJSON回答を提供することもできる。開発者は、関数呼び出しを使うことで、より確実かつ一貫してモデルから構造化データを取得できるようになった。
関数呼び出しに加えて、OpenAIは、大幅に拡張されたコンテキストウィンドウを提供するGPT-3.5-turboの強化型を導入している。コンテキストウィンドウは、トークンまたは生テキストの単位で測定され、さらなるテキストを生成する前にモデルによって考慮されるテキストの量を表している。この拡張により、モデルはより多くの情報にアクセスし、それを取り込むことができ、より情報に基づいた、文脈に合った応答を行うことができるようになる。
AI開発におけるファンクションコールでは、開発者が設計したツールをモデルが利用することで、機能を拡張し、カスタマイズされた機能を統合できる。このコラボレーションは、AIモデルと開発者が設計したツールとの間のギャップを埋め、AIシステムの多様性、適応性、革新性を促進するものである。