PLaMo β版 無料トライアル

概要

Preferred Networksといえば，Chainer!!子会社のPFEが開発したLLMといえばテンションが上がります．早速，無料トライアルに申し込みました．

申込み方法，Webチャット，APIの使い方を簡単ながら紹介したいと思います．

1. 申込み方法

申し込みサイトから必要事項を記入して審査を待ちます．下記の画像のようなサイトになります．メールを気長に待ちましょう

メールに記載の手順でAPIキーを発行してもらいます．

2. Webチャット

ログインに成功すると，次のようなスタート画面になります．

Try Demoをクリックすると，ChatGPTやGeminiのようなチャット画面になります．Read the DocでAPIの使い方のドキュメントを読むことができます．最初に，Try Demoでチャット画面を紹介します．実際にクリックして，会話の入力してみました．

ベータ版のDemoですので対話の回数は少ないです．画面をダークモードに変更するオプション，会話をアーカイブするオプションもあるようです．PDFファイルを直接アップロードすることや画像を生成することはできませんが，対話内容は非常に興味深いものがあります．当然ですが，ChatGPTやGeminiとは似て非なる回答をします．

ちなみに，PLaMoに，ChatGPTやGeminiとの違いを聞いてみると，次のような応答になりました．（黒い背景に合うように改行をこちらで追加しました．右端がずれていますが...）

User: ChatGPTやGeminiとは何が違うのですか？

PLaMo:
PLaMo、ChatGPT、Geminiはいずれも、ユーザーの質問や指示に対して対話を行うことができる
AIシステムですが、それぞれ異なる特徴を持っています。以下に、それらの違いを比較して説明します。

1.開発元：開発元が異なります。PLaMoはPreferred Elements社によって開発されました。
  ChatGPTはOpenAI社が開発し、GeminiはGoogle社が開発しています。

2.モデルのアーキテクチャとトレーニングデータ：使用されているモデルのアーキテクチャや
  トレーニングデータも異なります。PLaMoは、いろいろなタスクに対応するために設計された
  AIアシスタントで、多様なモデルやデータセットが使用されている可能性があります。一方、
  ChatGPTは、特に対話に特化して開発されています。GeminiはGoogleが開発したモデルで、
  複数の言語モデルやTransformerモデルを組み合わせて構築されています。それぞれのモデル
  は、独自のアーキテクチャを持ち、異なるトレーニングデータを使用している可能性があります。

3.機能や強み：それぞれのモデルには、異なる機能や強みがあります。
  PLaMoは、ユーザーとのインタラクションを通じて業務の支援や相談相手となることに重点を置
  いています。一方、ChatGPTは、自然で高品質な対話を行うことに強みを持っています。
  Geminiは、マルチモーダル機能（テキスト、画像、音声などの複数のデータ形式を扱う機能）
  を持ち、さまざまなタスクに対応できることが特徴です。

4.アクセスのしやすさや利用方法：利用方法やアクセス方法も異なります。PLaMoは、Preferred
  Elements社のプラットフォームやサービスを通じて利用されることが一般的です。
  ChatGPTは、OpenAIのWebサイトやAPIを通じて利用することができます。Geminiは現在
  プレビュー中で、Googleの実験的なAIアクセスプログラムを通じて利用可能です。

以上のように、PLaMo、ChatGPT、Geminiはそれぞれ異なる特徴を持つAIシステムです。
ユーザーのニーズや目的に合わせて、最適なAIシステムを選択することが重要です。

Geminiはプレビュー中?!であるのかは飛ばしておきましょう

TeXの数式の書き方を使って，計算を試してみた．つまらん例でスマン
TeXの数式を利用できそうです．

3. APIの利用

Documentには，curlやopenaiライブラリーを利用した方法が記載されています．深い意味はありませんが，ここでは地味にrequestsを使ってみました．

import requests

API_KEY = '123abc' # 取得したAPIキーを書きます
URL = 'https://platform.preferredai.jp/api/completion/v1/chat/completions'


headers = {'Authorization': f'Bearer {API_KEY}',
           'Content-Type': 'application/json'}

# roleは'system', 'user', 'assistant' のどれか Documentを参照
json_data = {
    'messages': [
        {'role': 'system',
         'content': 'あなたは日本史の先生です'},
        {'role': 'user',
         'content': '北条時行について教えてください'}],
    'model': 'plamo-beta'
}

response = requests.post(URL, headers=headers,json=json_data)

# レスポンスの確認
# responseの中身を適宜加工して表示すればOK
# if文で格好つけてみた
if response.status_code == 200:
    data = response.json()  # JSONレスポンスを辞書型に変換
    content = data['choices'][0]['message']['content']
    print(content)
    #print(data)   # すべての情報を表示 contentはdataの一部を抜粋したもの
else:
    print(f'Error: {response.status_code}, {response.text}')

# print(content)
#北条時行は、鎌倉時代末期から南北朝時代初期にかけて活躍した武将です。鎌倉幕府の執権を務めた
#北条氏の一族で、鎌倉幕府滅亡後の南北朝時代において、南朝側の武将として戦いました。

#時行は、鎌倉幕府の執権であった北条高時の次男として生まれました。鎌倉幕府が滅亡した後、時行
#は南朝側につき、足利尊氏との戦いに身を投じました。時行は、武勇に優れた武将として知られ、数
#々の戦いで活躍しました。特に、鎌倉を奪還するための戦いでは、時行が率いる軍勢が勝利を収め、
#鎌倉を一時的に占領することに成功しました。

#しかし、時行の死後、南朝側は次第に劣勢となり、最終的には北朝側に敗れてしまいました。時行
#自身も、北朝側の武将である新田義貞との戦いで戦死したとされています。

#北条時行は、鎌倉時代末期から南北朝時代初期にかけての動乱期に活躍した武将の一人であり、
#南朝側の中心的な人物として知られています。彼の武勇や、鎌倉幕府滅亡後の南北朝時代の歴史に
#おいて、重要な役割を果たしたことが評価されています。

レスポンスなどを考慮すると，ブラウザーでチャット形式を利用した方が気楽かも．作り込めば色々できるとは思うのですがどうなのでしょうか？最後に，コードで記載した質問の回答については真偽を確認しておりませんのでご注意ください

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