AIを使って科学研究の自動化を目指す、「トランスフォーマーモデル」を用いた自動論文風テキスト生成システムというゲーム。

ショートストーリー：未来の研究パートナー

主人公は28歳のプログラマ、鈴木勇太。彼は東京の小さなIT企業で働いているが、最近の仕事は単調でやりがいを感じなくなっていた。そんな中、彼の手元に新しいプロジェクトが舞い込んできた。それは、AIを使って科学研究の自動化を目指すという、彼がずっと夢見ていたテーマだ。

ある日、オフィスでいつものようにコーヒーを片手にキーボードを叩いていた勇太は、ふと思い立ち、自分のアイデアを試すことにした。それは、「トランスフォーマーモデル」を用いた自動論文生成システムだった。このAIモデルは、膨大なデータを読み込んで論理的な展開を自動で行い、科学的な仮説を立て、実例をもとに結論を導くことができる。人間の研究者が行っている思考のプロセスを、AIに代わって実行させるという大胆な挑戦だった。

勇太が使うのは、最新のトランスフォーマーモデル「Qwen2.5-1.5B」。彼はテーマを「AIモデル計算による科学研究の自動化」に設定し、コードを書き始めた。まずはエッセイ風の論文を自動で生成させ、その内容を日本語で音声合成し、研究者が簡単に理解できるようにする仕組みだ。

彼はコードの中で、AIにこう指示を与えた。「テーマに基づいて、導入から結論までの論理展開をしっかり行え。そして具体的な例を使って、研究の成果を説明してくれ。」AIは膨大なデータをもとに、驚くほど精密な仮説と展開を作り上げた。生成されたテキストは、再生可能エネルギーやAI倫理問題、そして量子コンピュータに関する最新の研究結果を、まるで人間の研究者が書いたかのようにまとめられていた。

「やったぞ…！」と勇太は声を上げた。これまで膨大な時間をかけて行っていた科学研究の文献レビューが、AIによって数分で行われたのだ。

しかし、彼の興奮はこれだけでは終わらなかった。次に彼が試みたのは、このAIによって生成された論文を自動で音声に変換し、研究者が耳で内容を確認できる機能だ。これにより、研究室でのミーティングやカンファレンスで瞬時にAIがまとめた研究結果を再生できるようになる。彼は「生成された音声ファイルを再生」とプログラムを実行し、耳に届いたのは、滑らかに論文を読み上げるAIの声だった。

「これで研究はさらに加速する…」と、勇太は微笑んだ。彼の開発したシステムは、今後の科学研究の現場を変える可能性を秘めていた。彼は、東京の小さなオフィスから世界中の研究者たちに向けて、科学の未来を加速させる新しいパートナー、AIを送り出すことになったのだ。

実行結果。

タイトル：GPTシリーズにおける自然言語生成モデルの進化

導入
最近の人工知能（AI）技術において、特に「大規模なパラメータを有する学習モデル」が注目を集めています。この研究では、その中でも特に重要なモデルとしてGPTシリーズを紹介します。GPTシリーズは、Googleによって開発された自然言語生成モデルで、最新のテクノロジーと高度な学習アルゴリズムにより、驚異的な性能を示しています。

仮説または主張
GPTシリーズは、過去の言語モデルとは大きく異なる特性を持っています。それは、大量のデータから情報を自動的に抽出し、新しい言葉や表現に対して適切な対応をする能力です。これは、人間の言語理解力や創造力を比喩的に表現できるようになります。

実例の提示
例えば、GPT-3というモデルは、200億個以上のパラメーターを持つ巨大なモデルで、その結果として、10万言を超える文章を生成することが可能です。さらに、これは単なる文章生成だけでなく、複雑な問題解決や視覚化情報の生成にも成功しています。また、GPT-2というモデルは、音声合成や画像生成などの他のタスクに対しても優れた性能を示しました。

論理的展開
これらの事例を踏まえ、GPTシリーズは、従来の言語モデルと比較して、より高度な自然言語処理能力を備えたモデルと言えるでしょう。これには、独自の学習アルゴリズムによる大規模なパラメータ構築、そしてそれによって得られる高度な認識能力があります。

結論
したがって、GPTシリーズは、これまでの言語モデルと比較して、驚異的な自然言語生成能力を備えており、未来のAIの可能性を大幅に広げることでしょう。これからの研究において、GPTシリーズのさらなる進化を期待したいと思います。

Google corab に張り付けて GPU設定にすれば快適に動作します。

!pip install accelerate gradio transformers gtts

import gradio as gr
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from gtts import gTTS
import torch

# デバイスの確認（GPUが利用可能であればcuda、なければcpuを使用）
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

# 言語モデルとトークナイザーをロード
# Causal言語モデルを使った生成タスクに使用するモデルを指定
language_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",  # 使用するモデルの名称
    torch_dtype="auto",  # 自動で適切なデータ型を使用
    device_map="auto"  # 使用可能なデバイスに自動的にマップ
)
# トークナイザーをロード（テキストをトークンに変換するツール）
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct")

# エッセイ風のテキストを生成する関数
def generate_essay(theme):
    # テーマに基づいて論文風のテキストを生成するためのプロンプトを作成
    prompt = f"テーマ: {theme} に関する論文風のテキストを生成してください。導入、仮説または主張、実例の提示、論理的展開、結論という流れに沿って進めてください。"
    
    # システムとユーザーのメッセージを設定
    messages = [
        {"role": "system", "content": "ユーザーは、特定のテーマについて論理的な展開をもとに実例を用いて説明し、結論を導く論文風のテキストを求めています。"},
        {"role": "user", "content": prompt}  # ユーザーの入力プロンプト
    ]
    
    # チャットテンプレートを適用し、テキストを生成するための入力を準備
    text = tokenizer.apply_chat_template(
        messages,
        tokenize=False,  # トークン化はここでは行わない
        add_generation_prompt=True  # 生成用のプロンプトを追加
    )
    
    # モデルへの入力としてトークン化
    model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)
    
    # モデルを使ってテキストを生成（指定されたトークン数まで生成）
    generated_ids = language_model.generate(
        model_inputs.input_ids,
        max_new_tokens=1024  # 生成する新しいトークンの最大数
    )
    
    # 入力と生成されたテキストを区別（余分なトークンを排除）
    generated_ids = [
        output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
    ]
    
    # トークンをテキストに変換し、余分なトークンを除外してデコード
    response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
    return response  # 生成されたテキストを返す

# テキストを音声に変換する関数
def text_to_speech(text, filename):
    # gTTS（Google Text-to-Speech）を使って日本語の音声を生成
    tts = gTTS(text=text, lang='ja')  # テキストを日本語音声に変換
    tts.save(filename)  # 指定された名前でMP3ファイルに保存
    return filename  # 保存したファイル名を返す

# エッセイ生成と音声生成を同時に行う関数
def generate_and_speak(theme):
    # エッセイを生成
    generated_text = generate_essay(theme)
    # 生成されたエッセイを音声に変換し、ファイルに保存
    filename = "generated_essay.mp3"
    mp3_filename = text_to_speech(generated_text, filename)
    return generated_text, mp3_filename  # 生成されたテキストと音声ファイルの名前を返す

# Gradioインターフェースの定義
iface = gr.Interface(
    fn=generate_and_speak,  # 関数を呼び出す
    inputs=[gr.Textbox(label="研究テーマを入力してください")],  # ユーザーが研究テーマを入力するためのテキストボックス
    outputs=[gr.Textbox(label="生成された論文風テキスト"), gr.Audio(label="生成された音声")],  # 生成されたテキストと音声を表示
    title="自動研究マシーン。論文風テキスト生成＆読み上げ",  # アプリケーションのタイトル
    description="入力したテーマに基づいて論理展開を行い、実例を提示し、結論を導く論文風のテキストを生成します。そのテキストを音声合成してMP3ファイルとして再生します。"  # アプリケーションの説明
)

# メイン処理（アプリケーションの起動）
if __name__ == "__main__":
    iface.launch()  # Gradioインターフェースを起動

生成されたテキスト　タイトル：「量子コンピュータの革命的な可能性と現在の研究進展」

1. 対象と背景:
   量子コンピュータは、現代の情報技術を大幅に革新する可能性のある技術です。このテクノロジーがどのように進歩しているのか、そしてその進歩がどのように影響を与えるかについて、本論文では議論します。

2. 主要な仮説：
   量子コンピュータは、従来のコンピューティングシステムとは異なり、超高速で大量のデータ処理を行うことができます。これは、化学反応解析、大規模な数値解析、高度なアルゴリズム解法など、現存するコンピューターサイエンスの課題に対抗するのに役立ちます。

3. デモグラフィック実例：
   例えば，ある研究グループは量子計算機を使ってDNAの構造をより効率的に分析するために取り組んでいます。彼らは、従来のコンピューターと比較して、数十倍の速度で計算を行いました。

4. 論理的展開：
   これらの実例から、量子コンピュータの潜在的な能力が明らかになります。さらに、それらの実証的な成果により、量子コンピュータは新たな技術や科学の分野での革新的な発展を可能にする可能性があることを示しています。

5. 最終的な結論：
   したがって、量子コンピュータは我々がこれまで知るコンピューターやサイエンスの枠組みを超えて、新しい時代へと導く可能性があります。しかし、まだ完全には理解されていない問題や課題もあります。今後の研究は、量子コンピュータの全貌を明らかにするために不可欠であると言えます。

以上の流れを通じて、量子コンピュータの可能性と進展を論じてきました。量子コンピュータは、私たちの世界の様々な分野で革命的な影響を及ぼす可能性があり、これから注目される重要なトピックとなるでしょう。