OpenAI Zelma: GPT-4で教育データを利用しやすくする

ZelmaはGPT-4を搭載したリサーチアシスタントで、保護者、教師、学校管理者、政策立案者が米国の3〜8年生向け標準化テストデータにアクセスし、分析できるようにします。散在する多様な形式の教育データを統一フォーマットに変換し、OpenAIのAPIを活用することで、Zelmaはユーザーが平易な言葉でカスタマイズされた教育インサイトを取得できるようにします。

Zelmaの技術実装

Zelmaはエミリー・オスター博士とブラウン大学の学生研究者チームによって開発され、1年間にわたり教育データのクリーニングと統合に取り組みました。このツールはNovyと協力して、以下の技術コンポーネントを実装する形で開発されました。

GPT-4 と関数呼び出し

NovyはOpenAIの関数呼び出し機能を利用し、GPT-4がユーザーに情報を表示するための適切なビジュアルとデータフィールドを選択できるようにしました。

クエリ提案のためのファインチューニング

ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、チームはモデルをファインチューニングし、利用可能なデータに基づいて質問を提案するデータ認識型のタイプアヘッド機能を作成しました。（"Ask a Question" ビュー）

精度向上のためのベクトルデータベース

既知の良好な例グラフはベクトルデータベースに埋め込まれ、保存されました。このアプローチは、難しいエッジケースを処理する際の回答精度を向上させるために使用されました。

ユーザー体験とスコープ管理

• 例プロンプト提案: Zelmaは教育データの特定領域に特化しているため、例プロンプトがユーザーにクエリの表現方法とツールが回答できる内容を案内します。
• 公開質問ログ: Zelmaに対して行われたすべての質問は公開され、ユーザーは他のクエリから学び、無関係な質問を抑制できます。
• SQLコードの透明性: Zelmaは回答生成に使用したSQLコードを表示し、ユーザーがロジックを検証できるようにします。非技術的なユーザーには、同じロジックを平易な言葉で説明します。
• コンテキスト説明: ツールは定義を提供し、州の評価変更などの注目すべき出来事をフラグ付けして、特定の年のデータに影響を与えた可能性のある外部要因をユーザーが理解できるよう支援します。