多くの人々が大規模言語モデル（LLM）について話題にし、そして活用もされています。この記事では MathWorks のエコシステムで LLM を活用するための 4 つの方法をご紹介します。

2023年にリリースされたのが Chat GPT 3.5 Turbo をベースにした MATLAB AI Chat Playground。最近 GPT-4o miniを使用するようにアップグレードされました。ブラウザの左側で AI と対話するだけでなく、右側では MATLAB の最新リリースである R2024b を基にしたエンジンを使って MATLAB コードを実行することができます。ブラウザを離れることなく、AI と MATLAB を一緒に利用できるのです。これは、MATLAB ユーザーが生成 AI を試すのに一番簡単な方法と言えるでしょう。

プログラマーとしては、やはりプログラムを通じて LLM を活用したいところ。そこで役立つのがこの MathWorks のリポジトリです。このリポジトリには、MATLAB を OpenAI® Chat Completions API（ChatGPT™ を支える API）、OpenAI Images API（DALL·E™ を支える API）、Azure® OpenAI Service、そしてローカルおよび非ローカルの Ollama™ モデルに接続するためのコードが含まれています。これにより、MATLAB 環境内で直接、大規模言語モデルの自然言語処理機能を活用することができます。

このリポジトリについては、2024年2月に過去のブログでも紹介しました。

このリポジトリを活用した例として、竹内さんの個人プロジェクト「MatGPT」があります。これは、アプリを使って OpenAI の API にアクセスできるようにするものです。

 

Visual Studio Code 用の MATLAB 拡張機能は、2023 年のリリース以来広く活用されています。この拡張機能については、本ブログで何度も取り上げてきました。特に今年の3月には、コードの実行方法や GitHub Co-pilot との相性の良さについて詳しく説明しました。

こちらは ChatGPT サイトのユーザー向けです。カスタム MATLAB GPT は現在、GPT-4o モデルを使用していますが、特に MATLAB ユーザー向けにいくつかのカスタマイズが施されています。特に、AI は Retrieval Augmented Generation（RAG）を使用して MathWorks のウェブサイトを検索してから回答を作成します