ChatGPTはKaggleでどう使えるか？ - のんびりしているエンジニアの日記

皆さんこんにちは
お元気でしょうか？忘年会シーズンで疲れ果てていたら、1日遅刻しました。

この1年、生成AIのブームが来ており、Kagglerの皆様もChatGPTを使っている方が多いのではないかと推測しています。
ということで、本日は私の使い方を簡単に紹介しようと思います。

ChatGPTをうまく利用すると生産性の向上が見込めます。
反面、ハルシネーションも生み出すので、使い方を誤ると致命的です。
そのため、出力を信じず、基本はチェックができるものにしておくのが良いでしょう。

専門や馴染みのないものに関しては、正直、説明文を理解するのも大変です。
その時にはChatGPTに説明してもらう事が可能です。

データの内容も専門分野であれば正直わからないことが多いです。
そのため、データの内容も説明してもらいましょう。わからないことも多いのでその時は返信で更に質問して理解を深めましょう。

自分で実装と慣れておらず、難しいものがあります。
その場合、ChatGPTに入力して、実装してもらうのが望ましいでしょう。
テストさえできれば、入出力によって正しいか確認できるので、そのようなテストを書きつつ、作ることでバグも防げます。

実装に慣れていないコードを書くのはつらいです。
例えば、普段PyTorchの実装を書いている人にKerasの実装を書くのはとても辛いです。
その時にはChatGPTに変換させましょう。
Kaggleでは、この稀有なユースケースはtensorflow liteに変換するときに使えます。

また、Cythonによる実装も可能なので、Pythonでパフォーマンスを出しきれないときには非常に便利です。

時々、バグの要因がよくわからないことがあるので、
関連していると思われる実装と例外のメッセージを入力すると時々正しい回答が返って来ます。

ソリューション書くときは英語にする必要がありますが、
残念ながら、英語ネイティブではないので、英語で書くのが非常に難しく、伝わる英語になっているか怪しいです。
そのため、ChatGPTに翻訳と修正をしてもらいます。

ChatGPTが増えることによって難しい実装をChatGPTに任せるといったことができるようになりました。
来年以降はこの流れが加速するので、更に色んなことができるかもしれませんね。