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「PandasAIの包括的ガイド」

イントロダクション生成AIと大規模言語モデル（LLM）は、人工知能（AI）と機械学習（ML）に新たな時代をもたらしました。これらの大規模言語モデルは、さまざまなドメインでさまざまなアプリケーションで使用され、AIに対する新たな視点を開いています。これらのモデルは、インターネット上の膨大なテキストデータでトレーニングされ、人間のような方法でテキストを生成することができます。最もよく知られているLLMの例は、OpenAIによって開発されたChatGPTです。それはオリジナルのコンテンツの作成からコードの書き込みまでさまざまなタスクを実行することができます。この記事では、LLMの1つであるPandasAIの一つの応用について説明します。PandasAIガイドは、Pythonの人気のあるPandasライブラリとOpenAIのGPTの融合と考えることができます。それはコードをあまり書かずにデータから素早く洞察を得るために非常に強力です。学習目標 PandasとPandasAIの違いを理解する PandasAIとデータ分析と可視化の役割 PandasAIを使用して完全な探索的データ分析ワークフローを構築する明確で簡潔で具体的なプロンプトの書き方の重要性を理解する PandasAIの制限を理解するこの記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 PandasAI PandasAIは、データ分析と可視化のタスクをより簡単にするための新しいツールです。PandasAIはPythonのPandasライブラリで構築され、その作業には生成AIとLLMが使用されています。Pandasとは異なり、データを手動で分析および操作する必要がなく、PandasAIはテキストプロンプトを提供するだけでデータから洞察を生成することができます。それはあなたの助手に指示を与えるようなものであり、熟練して堪能な人間ではなく、人間のように情報を理解し処理する機械です。この記事では、コードの例と説明を交えながら、PandasAIを使用した完全なデータ分析および可視化プロセスをレビューします。それでは、始めましょう。 OpenAIアカウントの設定とAPIキーの抽出 PandasAIライブラリを使用するには、OpenAIアカウント（既に持っていない場合）を作成し、APIキーを使用する必要があります。以下の手順で行うことができます。 https://platform.openai.comにアクセスし、個人アカウントを作成します。アカウントにサインインします。右上の個人をクリックします。ドロップダウンメニューからAPIキーの表示を選択します。新しいシークレットキーを作成します。シークレットキーをコピーし、コンピュータ上の安全な場所に保存します。上記の手順に従っていれば、プロジェクトで生成AIの力を活用する準備が整っています。 PandasAIのインストール…

PandasAIの紹介：GenAIを搭載したデータ分析ライブラリ

イントロダクション最近、ジェネレーティブ人工知能の分野で急速な発展とブレークスルーがあり、データ分野においても大きな変革が起きています。企業は、ChatGPTなどのイノベーションを最大限に活用する方法を模索しています。これにより、どんなビジネスでも競争上の優位性を得ることができます。新しい最先端のイノベーションとして、通常のPandasライブラリに「PandasAI」という名前のGenAIパワードのデータ分析ライブラリを導入しています。これはOpenAIが行っています。ジェネレーティブAIの他の領域とは異なり、PandasAIはGenAIの技術を分析ツールPandasに適用しています。名前の通り、これは従来のPandasライブラリに人工知能を直接適用しています。Pandasライブラリは、Pythonを使用した前処理やデータの可視化などのタスクにおいて、データ分野で非常に人気があり、このイノベーションによってさらに良くなりました。学習目標新しいPandasAIの理解会話型クエリを使用したPandasAIの使用 PandasAIを使用したグラフのプロット PandasAIおよびそのバックエンド（GenAI）の概要この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 PandasAIとは何ですか？ PandasAIは、Generative AIモデルを使用してpandasでタスクを実行するPythonライブラリです。これは、Prompt Engineeringを使用してPandasデータフレームを会話形式にするために、Generative AIの機能を統合したライブラリです。Pandasを思い出すと、データの分析と操作が思い浮かびます。PandasAIでは、GenAIの恩恵を受けながら、Pandasの生産性を向上させようとしています。なぜPandasAIを使用するのですか？ Generative AIの助けを借りて、データセットに対して会話的なプロンプトを与える必要があります。これにより、学習や理解に複雑なコードを必要としなくなります。データサイエンティストは、自然な人間の言語を使ってデータセットにクエリを投げることができ、結果を得ることができます。これにより、前処理と分析にかかる時間が節約されます。これは、プログラマがコードを書く必要がない新しい革命です。彼らはただ思っていることを言い、その指示が実行されるのを見るだけです。非技術者でも複雑なコードを書かずにシステムを構築することができるようになりました！ PandasAIはどのように動作しますか？ PandasAIの使用方法を見る前に、PandasAIがどのように動作するかを見てみましょう。ここで「ジェネレーティブ人工知能」という用語を何度も使用しています。これは、PandasAIの実装の背後にある技術として機能しています。ジェネレーティブAI（GenAI）は、テキスト、オーディオ、ビデオ、画像、3Dモデルなど、さまざまなデータタイプを生成できる人工知能のサブセットです。これは、既に収集されたデータのパターンを特定し、それらを利用して新しい独自の出力を作成することで実現されます。もう一つ注意すべきことは、大規模な言語モデル（LLM）の使用です。PandasAIは、数千万から数十億のパラメータを持つ人工ニューラルネットワーク（ANN）からなるモデルであるLLMに基づいてトレーニングされています。これにより、PandasAIの背後にあるモデルは、人間の指示を受け取り、解釈する前にトークン化することができます。PandasAIはまた、LangChainモデルを扱うように設計されており、LLMアプリケーションの構築を容易にします。 Pandas AIの始め方…

RAPIDS：簡単にMLモデルを加速するためにGPUを使用する

はじめに人工知能（AI）がますます成長するにつれて、より高速かつ効率的な計算能力の需要が高まっています。機械学習（ML）モデルは計算量が多く、モデルのトレーニングには時間がかかることがあります。しかし、GPUの並列処理能力を使用することで、トレーニングプロセスを大幅に加速することができます。データサイエンティストはより速く反復し、より多くのモデルで実験し、より短い時間でより良い性能のモデルを構築することができます。使用できるライブラリはいくつかあります。今日は、GPUの知識がなくてもMLモデルの加速化にGPUを使用する簡単な解決策であるRAPIDSについて学びます。学習目標この記事では、以下のことについて学びます： RAPIDS.aiの概要 RAPIDS.aiに含まれるライブラリこれらのライブラリの使用方法インストールとシステム要件この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 RAPIDS.AI RAPIDSは、GPU上で完全にデータサイエンスパイプラインを実行するためのオープンソースのソフトウェアライブラリとAPIのスイートです。RAPIDSは、最も人気のあるPyDataライブラリと一致する使い慣れたAPIを持ちながら、優れたパフォーマンスと速度を提供します。これは、NVIDIA CUDAとApache Arrowで開発されており、その非凡なパフォーマンスの理由です。 RAPIDS.AIはどのように動作するのですか？ RAPIDSは、GPUを使用した機械学習を利用してデータサイエンスおよび分析ワークフローのスピードを向上させます。GPU最適化されたコアデータフレームを持っており、データベースと機械学習アプリケーションの構築を支援し、Pythonに似た設計となっています。RAPIDSは、データサイエンスパイプラインを完全にGPU上で実行するためのライブラリのコレクションを提供します。これは、2017年にGPU Open Analytics Initiative（GoAI）と機械学習コミュニティのパートナーによって作成され、Apache Arrowのカラムメモリプラットフォームに基づいたGPUデータフレームを使用して、エンドツーエンドのデータサイエンスおよび分析ワークフローをGPU上で加速するためのものです。RAPIDSには、機械学習アルゴリズムと統合されるDataframe APIも含まれています。データの移動量を減らした高速データアクセス…

Falcon AI 新しいオープンソースの大規模言語モデル

はじめに Open AIによるGPT（Generative Pre Trained）の発表以来、世界はGenerative AIによって大いに沸き立っています。その後、多くのGenerative Modelsが登場しました。新しいGenerative Large Language Modelsがリリースされるたびに、AIは人間の知性により近づいてきました。しかし、Open AIコミュニティはGPTファミリーの強力なLarge Language Modelsをクローズドソース化しました。幸いなことに、Falcon AIという非常に能力が高いGenerative Modelが他のLLMsを凌駕し、オープンソースとなり、誰でも使用できるようになりました。学習目標 Falcon AIがLLM Leaderboardのトップになった理由を理解する Falcon AIの能力を学ぶ Falcon AIのパフォーマンスを観察する PythonでFalcon…

ノイズ除去オートエンコーダの公開

はじめにデノイジングオートエンコーダーは、ノイズの混入したデータまたはノイズのあるデータから元のデータを再構築することを学習することで、ノイズを除去するニューラルネットワークモデルです。モデルを訓練して元のデータと再構築されたデータの差異を最小化します。これらのオートエンコーダーをスタックしてディープネットワークを形成することで、パフォーマンスを向上させることができます。さらに、画像、音声、テキストなど、さまざまなデータ形式に対応するためにこのアーキテクチャをカスタマイズすることもできます。また、ソルトアンドペッパーやガウシアンノイズなどのノイズを自由にカスタマイズすることもできます。DAEがイメージを再構築するにつれて、入力特徴の学習を効果的に行い、潜在表現の抽出を向上させます。通常のオートエンコーダーと比較して、デノイジングオートエンコーダーは恒等関数の学習の可能性を低減させることを強調することが重要です。学習目標デノイジングオートエンコーダー（DAE）の概要と、ノイズの種類から元のデータを再構築することで低次元表現を得るための使用方法についての概要。エンコーダーとデコーダーなど、DAEアーキテクチャの構成要素についても説明します。 DAEの性能を検証することで、ノイズの混入したデータから元のデータを再構築する役割について洞察を得ることができます。さらに、デノイジング、圧縮、特徴抽出、表現学習など、DAEのさまざまな応用について考えます。イメージデノイジングを行うためのDAEの実装に焦点を当てた具体的な例として、Kerasデータセットを使用します。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。デノイジングオートエンコーダーとは何ですか？デノイジングオートエンコーダーは、データ表現やエンコーディングの非教示学習を可能にする特定のタイプのニューラルネットワークです。主な目的は、ノイズで破損した入力信号の元のバージョンを再構築することです。この能力は、画像認識や詐欺検出などの問題で、ノイズの混入した形式から元の信号を回復することが目標となります。オートエンコーダーは、次の2つの主要なコンポーネントで構成されています：エンコーダー：このコンポーネントは、入力データを低次元表現またはエンコーディングにマッピングします。デコーダー：このコンポーネントは、エンコーディングを元のデータ空間に戻します。訓練フェーズでは、オートエンコーダーにクリーンな入力例とそれに対応するノイズの混入したバージョンのセットを提供します。目的は、エンコーダー-デコーダーアーキテクチャを使用して、ノイズの入力をクリーンな出力に効率的に変換するタスクを学習することです。 DAEのアーキテクチャデノイジングオートエンコーダー（DAE）のアーキテクチャは、標準的なオートエンコーダーと似ています。次の2つの主要なコンポーネントで構成されています：エンコーダーエンコーダーは、1つまたは複数の隠れ層を備えたニューラルネットワークを作成します。その目的は、ノイズの入力データを受け取り、データの低次元表現であるエンコーディングを生成することです。エンコーダーは、入力データよりも少ないパラメータを持つエンコーディングを持つ圧縮関数として理解します。デコーダー…

MongoDBで結合操作を実行するためのシンプルなテクニック

はじめにデータベースの人々はJOINSに非常に精通しています。複数のテーブルからデータを取得する場合、主キーと外部キーに基づいてテーブルを結合することがよくあります。この記事では、MongoDBで結合操作を行うためのシンプルなテクニックを学びましょう。画像の出典：Pixabay 上記の図は、組織のリレーショナルデータベーススキーマの図解です。これらのブロックは、特定の種類のデータ（学生/教授/従業員）を格納するテーブルであり、線と矢印は共通のキーを使用してテーブル間の関係を表します。テーブル間の関係に基づいて結合を行うことができます。例えば、組織では、従業員、部門、プロジェクトなどのデータを格納するための別々のテーブルがあります。従業員の詳細と彼らがどの部門とプロジェクトで働いているかを取得するには、テーブル間で結合を行い必要なデータを取得する必要があります。同様に、大学では、学生と教授のデータを格納するための別々のテーブルがあるかもしれません。特定の学生を教えている教授を見つけるには、テーブル間で結合を行う必要があります。学習目標このチュートリアルでは、MongoDBでさまざまな結合操作（内部結合、外部結合、右結合、左結合）をどのように実行できるかを見ていきます。この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。異なるタイプの共通結合操作の理解 A. SQLと異なる種類の結合私たちの大部分はSQLデータベースの知識を持っています。そこでは、以下で説明する4つの主要な結合操作をよく行います。 1. 内部結合：両方のテーブルで共通のキーを持つ行のみが結果のテーブルに存在します。学校データセットの2つのテーブル – Marks & Rank 内部結合内部結合を実行した結果、Roll…

LangFlow | LLMを使用してアプリケーションを開発するためのLangChainのUI

イントロダクション大規模言語モデルは世界中で大きな話題となっています。ChatGPT、GPT3、Bardなどの大規模言語モデルが登場することで、開発者はこれらのモデルを活用して新しい製品ソリューションを開発し続けています。新しいバージョンの大規模言語モデルや新しいモデルが毎日登場するため、これらに追いつくことは問題です。各大規模言語モデルのドキュメントを調べる必要があります。LangChainは、さまざまな大規模言語モデルにラップされたライブラリであり、作業を容易にします。さらに、LangChainに基づいたUIであるLangFlowは、直接アプリケーションを作成および操作できるようになり、作業がより簡単になりました。学習目標 LangFlow UIの理解 LangFlowのインストールと操作 LangFlowの内部機能の理解 LangFlowを使用してアプリケーションを作成する LangFlowを通じて作成したアプリケーションの共有この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 LangFlowとは何か、なぜLangFlowを使用するのか LangFlowは、react-flowを使用して設計されたPythonパッケージであるLangChainに基づいたグラフィカルなUIです。LangChainは、大規模言語モデルを使用してアプリケーションを作成するためのPythonパッケージです。エージェント、大規模言語モデル、チェーン、メモリ、プロンプトなど、さまざまなコンポーネントで構成されています。開発者はこれらのブロックを連結させてアプリケーションを作成します。LangChainには、ほとんどの人気のある大規模言語モデルのラッパーが含まれています。しかし、LangChainを使用するには、アプリケーションを作成するためのコードを書く必要があります。コードを書くことは、時間がかかることもあり、エラーを引き起こすこともあります。ここでLangFlowが登場します。LangFlowはLangChainに基づいたグラフィカルなUIです。LangChainで提供されるすべてのコンポーネントが含まれています。LangFlowはドラッグアンドドロップ機能を提供しており、コンポーネントをスクリーン上にドラッグして大規模言語モデルからアプリケーションを構築できます。さらに、誰でも使える豊富な例も含まれています。この記事では、このUIについて説明し、それを使用してアプリケーションを構築する方法を説明します。 Langflowを始めましょう LangFlowとは何か、およびその機能の理解を深めるために、これからLangFlowについて詳しく見ていきましょう。LangFlow UIはJavaScriptとPythonの両方で利用できます。どちらかを選んで使用することができます。Pythonのバージョンを使用する場合、システムにPythonがインストールされている必要があり、LangChainライブラリも必要です。 LangFlowを使用するには、次のパッケージが必要です pip install langchain pip install…

Langchainを使用してYouTube動画用のChatGPTを構築する

はじめにビデオとチャットで話すことができたらどのくらい便利だろうかと考えたことがありますか？私自身、ブログを書く人間として、関連する情報を見つけるために1時間ものビデオを見ることはしばしば退屈に感じます。ビデオから有用な情報を得るために、ビデオを見ることが仕事のように感じることもあります。そこで、YouTubeビデオやその他のビデオとチャットできるチャットボットを作成しました。これは、GPT-3.5-turbo、Langchain、ChromaDB、Whisper、およびGradioによって実現されました。この記事では、Langchainを使用してYouTubeビデオのための機能的なチャットボットを構築するコードの解説を行います。学習目標 Gradioを使用してWebインターフェースを構築する Whisperを使用してYouTubeビデオを処理し、テキストデータを抽出するテキストデータを適切に処理およびフォーマットするテキストデータの埋め込みを作成する Chroma DBを構成してデータを保存する OpenAI chatGPT、ChromaDB、および埋め込み機能を使用してLangchainの会話チェーンを初期化する最後に、Gradioチャットボットに対するクエリとストリーミング回答を行うコーディングの部分に入る前に、使用するツールや技術に慣れておきましょう。この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 Langchain Langchainは、Pythonで書かれたオープンソースのツールで、Large Language Modelsデータに対応したエージェントを作成できます。では、それはどういうことでしょうか？GPT-3.5やGPT-4など、商用で利用可能な大規模言語モデルのほとんどは、トレーニングされたデータに制限があります。たとえば、ChatGPTは、すでに見た質問にしか答えることができません。2021年9月以降のものは不明です。これがLangchainが解決する核心的な問題です。Wordドキュメントや個人用PDFなど、どのデータでもLLMに送信して人間らしい回答を得ることができます。ベクトルDB、チャットモデル、および埋め込み関数などのツールにはラッパーがあり、Langchainだけを使用してAIアプリケーションを簡単に構築できます。 Langchainを使用すると、エージェント（LLMボット）を構築することもできます。これらの自律エージェントは、データ分析、SQLクエリ、基本的なコードの記述など、複数のタスクに設定できます。これらのエージェントを使用することで、低レベルな知識作業をLLMに外注することができるため、時間とエネルギーを節約できます。このプロジェクトでは、Langchainツールを使用して、ビデオ用のチャットアプリを構築します。Langchainに関する詳細については、公式サイトを訪問してください。 Whisper Whisperは、OpenAIの別の製品です。これは、オーディオまたはビデオをテキストに変換できる汎用音声認識モデルです。多言語翻訳、音声認識、および分類を実行するために、多様なオーディオをトレーニングしています。…

Mojo | 新しいプログラミング言語

はじめにプログラミング言語の世界は常に進化し続けていますが、新たな競合者が現れ、機械学習と人工知能のソフトウェア開発を簡素化し、開発者の生産性を向上させるようになりました。Mojoは、Pythonをルーツに持ち、研究から本番環境へのスムーズな移行を妨げるパフォーマンスとデプロイメントの課題に対処するために戦略的に設計された革新的なプログラミング言語として登場しました。Pythonの制限を改善することにより、Mojoはこれらの2つの重要な領域のギャップを成功裏に埋め合わせます。まだ開発の初期段階ですが、将来的にはPythonのスーパーセットになるように設計されています。このブログ投稿では、Mojoの主要な側面と、コードの書き方を革新する方法を探求します。 Modularは、AIおよびMLアプリケーションのPythonのパフォーマンス問題を解決するためにMojoを作成しました。Pythonは強力で多目的な言語ですが、CおよびC++などの他の言語に比べて1000倍遅くなってしまいます。Modularは、Pythonの使いやすさとCおよびC++のスピードを組み合わせる言語を作成したいと考えており、MojoはPythonに比べて35000倍高速であると主張しています。出典：https://www.modular.com/mojo ¶ この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 Mojoの特徴次のような注目すべき機能があり、その機能を強化しています。プログレッシブ型：Mojoは、型を活用してパフォーマンスとエラーチェックを強化することができます。型注釈を利用することで、開発者はコードを最適化し、コンパイル中に潜在的なエラーをキャッチすることができます。ゼロコスト抽象化：Mojoは、値を構造体にインライン割り当てすることによって、ストレージを効率的に制御することができます。このアプローチにより、オーバーヘッドを最小限に抑え、最適なパフォーマンスを実現できます。所有権と借用チェッカー：Mojoは、所有権と借用チェッカーを実装することでメモリの安全性を提供します。この機能により、ダングリングポインターやデータ競合などの一般的な問題を防止し、より堅牢で安全なプログラミング体験を提供します。ポータブルパラメトリックアルゴリズム：Mojoは、コンパイル時メタプログラミングを活用することで、ハードウェアに依存しないアルゴリズムを書くことができます。このアプローチにより、ボイラープレートコードを減らし、柔軟でポータブルなソリューションを作成することができます。言語統合自動チューニング：Mojoは、組み込みの自動チューニング機能を提供することで、パラメータの最適化プロセスを簡素化します。ターゲットハードウェア上でのパフォーマンスを最大化するための最適なパラメータ値を自動的に検索し、手動での微調整を必要としません。さらに、Mojoは以下の機能を備えています。 MLIRのフルパワー：Mojoは、MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）の全機能を活用しています。MLIRは、プログラムの効率的な最適化や変換を実現し、パフォーマンスを向上させ、他のMLフレームワークとのシームレスな統合を可能にします。並列異種ランタイム：Mojoは、異なるハードウェアアーキテクチャ上での並列実行をサポートしています。この機能により、利用可能なリソースを効率的に活用し、マルチデバイスや分散コンピューティングシナリオでのパフォーマンスを向上させることができます。高速コンパイルタイム：Mojoは、高速なコンパイルを優先し、開発者が素早く反復し、コード変更と実行の間の時間を短縮することができます。この機能により、スムーズな開発体験と迅速なフィードバックループが実現されます。全体的に、Mojoは、パフォーマンス、安全性、ポータビリティ、および開発者の生産性に優れたプログラミング言語を提供するためにこれらの機能を組み合わせています。パフォーマンスパフォーマンスに関しては、Mojoは、複数のコア、ベクトルユニット、専用アクセラレータユニットを含むハードウェアの潜在能力を最大限に活用することで、Pythonの能力を大幅に向上させています。これは、最新のコンパイラと異種ランタイムシステムを統合することによって実現されています。Mojoを使用することで、開発者は、現代のハードウェアアーキテクチャで利用可能な膨大な処理能力を引き出すことができます。…

ゼロから学ぶアテンションモデル

はじめにアテンションモデル、またはアテンションメカニズムとも呼ばれるものは、ニューラルネットワークの入力処理技術に使用されるものです。これにより、ネットワークは複雑な入力の異なる側面に集中し、全データセットを分類するまでに個別に処理できます。目標は、複雑なタスクを順次処理される注目の小さな範囲に分解することです。このアプローチは、人間の心が新しい問題をより簡単なタスクに分解し、ステップバイステップで解決する方法に類似しています。アテンションモデルは、特定のタスクにより適応し、パフォーマンスを最適化し、関連情報に注意を払う能力を向上することができます。 NLPにおけるアテンションメカニズムは、過去10年間でディープラーニングにおける最も価値のある発展の1つです。TransformerアーキテクチャやGoogleのBERTなどの自然言語処理（NLP）は、最近の進歩をもたらしています。学習目標ディープラーニングにおけるアテンションメカニズムの必要性、機能、モデルのパフォーマンスを向上させる方法を理解する。アテンションメカニズムの種類や使用例を知る。あなたのアプリケーションとアテンションメカニズムの使用のメリットとデメリットを探究する。アテンションの実装例に従ってハンズオンでの経験を得る。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。アテンションフレームワークを使用するタイミングアテンションフレームワークは、元々エンコーダー・デコーダー型のニューラル機械翻訳システムやコンピュータビジョンでのパフォーマンス向上に使用されました。従来の機械翻訳システムは、大規模なデータセットと複雑な機能を処理して翻訳を行っていましたが、アテンションメカニズムはこのプロセスを簡素化しました。アテンションメカニズムは、単語ごとに翻訳する代わりに、固定長のベクトルを割り当てて入力の全体的な意味と感情を捉え、より正確な翻訳を実現します。アテンションフレームワークは、エンコーダー・デコーダー型の翻訳モデルの制限に対処するのに特に役立ちます。入力のフレーズや文の正確なアラインメントと翻訳を可能にします。アテンションメカニズムは、入力シーケンス全体を単一の固定コンテンツベクトルにエンコードするのではなく、各出力に対してコンテキストベクトルを生成することで、より効率的な翻訳が可能になります。アテンションメカニズムは翻訳の精度を向上させますが、常に言語的な完璧さを実現するわけではありません。しかし、オリジナルの入力の意図と一般的な感情を効果的に捉えることができます。要約すると、アテンションフレームワークは、従来の機械翻訳モデルの制限を克服し、より正確でコンテキストに対応した翻訳を実現するための貴重なツールです。アテンションモデルはどのように動作するのか？広い意味では、アテンションモデルは、クエリと一連のキー・バリューペアをマップする関数を使用して出力を生成します。これらの要素、クエリ、キー、値、および最終出力はすべてベクトルとして表されます。出力は、クエリと対応するキーの類似性を評価する互換性関数によって決定される重み付き平均値を取ることによって計算されます。実践的な意味では、アテンションモデルは、人間が使用する視覚的アテンションメカニズムに近いものをニューラルネットワークで近似することを可能にします。人間が新しいシーンを処理する方法に似て、モデルは画像の特定の点に集中し、高解像度の理解を提供し、周囲の領域を低解像度で認識します。ネットワークがシーンをより良く理解するにつれて、焦点を調整します。 NumPyとSciPyを使用した一般的なアテンションメカニズムの実装このセクションでは、PythonライブラリNumPyとSciPyを利用した一般的なアテンションメカニズムの実装を調べます。まず、4つの単語のシーケンスのための単語埋め込みを定義します。単純化のために、単語埋め込みを手動で定義しますが、実際にはエンコーダーによって生成されます。 import numpy as np…

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