Search Results Vector Embeddings

音声合成、音声認識、そしてSpeechT5を使ったその他の機能

私たちは喜んでお知らせします。SpeechT5は🤗Transformersで利用可能になりました。これは最先端の機械学習モデルの簡単に使用できる実装を提供するオープンソースライブラリです。 SpeechT5はもともと、Microsoft Research Asiaによって開発された論文「SpeechT5: Unified-Modal Encoder-Decoder Pre-Training for Spoken Language Processing」で説明されています。論文の著者が公開した公式のチェックポイントはHugging Face Hubで利用可能です。すぐに試してみたい場合は、以下のデモがあります：音声合成（TTS）音声変換自動音声認識はじめに SpeechT5は、1つのアーキテクチャに3つの異なる種類の音声モデルを組み込んでいます。以下のことができます：音声からテキストへの変換（自動音声認識や話者識別に使用）テキストから音声への変換（音声を合成）音声から音声への変換（異なる声や音声の強調を行う） SpeechT5の基本的なアイデアは、テキストから音声、音声からテキスト、テキストからテキスト、音声から音声までのデータの混合で単一のモデルを事前学習することです。これにより、モデルはテキストと音声の両方から同時に学習します。この事前学習アプローチの結果は、テキストと音声の両方に共有される統一された隠れ表現の空間を持つモデルです。…

LLMを活用したアプリケーションの設計と構築

この研究論文では、LLM（Language Model-based Learning）を用いたアプリケーションの設計と構築のプロセスについて探求しています

自分のハードウェアでのコード理解

現在の大規模言語モデル（LLM）が実行できるさまざまなタスクの中で、ソースコードの理解は、ソフトウェア開発者やデータエンジニアとしてソースコードで作業している場合に特に興味深いものかもしれません

LangChainを使用したLLMパワードアプリケーションの構築

はじめに言語処理の未来へようこそ！言語が人々と技術をつなぐ架け橋である世界において、自然言語処理（NLP）の進歩によって素晴らしい機会が広がりました。これらの進歩の中で、革命的な言語モデルであるLLM（大規模言語モデル）が登場し、テキストベースのデータとのやり取り方法を完全に変えました。私たちは、LLMの驚異を探求し、LLMを活用したアプリケーションを構築する方法を学びます。それには、LLMのフルポテンシャルを引き出す革新的なプラットフォームであるLangChainを使用します。言語モデルは、人間らしいテキストを理解し生成する能力により、さまざまなアプリケーションで重要な役割を果たしています。これらのモデルは、機械翻訳、感情分析、チャットボット、コンテンツ生成など、自然言語処理のタスクを革新しました。彼らは貴重な洞察を提供し、コミュニケーションを改善し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。学習目標言語モデル（LLM）の基礎と、インテリジェントなアプリケーションの構築における重要性を理解する。 LangChainをアプリケーション開発ワークフローに統合し、そのAPIを活用する方法を学ぶ。 Langchainでできることについての洞察を得る。 Langchainを使用してさまざまなLLMと対話する。 LLMを使用して対話型チャットボットを作成する。 LangchainでのファインチューニングLLMの意味を理解する。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 LLMとは何ですか？ LLM（Large Language Model）とは、膨大なテキストデータでトレーニングされた最新の言語モデルを指します。深層学習の技術を利用して人間らしいテキストを理解し生成するため、テキスト補完、言語翻訳、感情分析など、さまざまなアプリケーションにおいて強力なツールとなっています。LLMの最も有名な例の1つは、OpenAIのGPT-3であり、言語生成能力に対して大きな注目と賞賛を浴びています。 LangChainの紹介あなたのアプリケーションが努力なく人間らしいテキストを理解し生成できる世界を想像してください。LangChainへようこそ。これは、言語モデル（LLM）の魅惑的な領域への入り口を開く先駆的なプラットフォームです。LangChainを使用することで、LLMの非凡な能力を連携させ、プロジェクトに統合することができます。LangChainが明らかにする魅力的な機能と無限の可能性を探求しましょう。 LangChainは、開発者にシームレスで直感的なインターフェースを提供し、アプリケーションでLLMのパワーを最大限に活用することができる高度なプラットフォームです。言語処理のフルポテンシャルを引き出すためのさまざまなAPIやツールを提供しています。 LangChainの特徴と機能 LangChainには、あなたを魅了するさまざまな機能と機能が満載されています。文章の補完から感情の分析、言語の翻訳から固有名詞の認識まで、LangChainは言語を使って驚きを生み出すためのツールを提供します。APIのドキュメントを探索することで、まるで魔法使いが呪文を使いこなすかのように、これらの機能を効果的に使用する方法の秘密を発見します。 LLMをプロジェクトに統合する LangChainの機能と能力を理解したら、それを自分自身のプロジェクトに魔法として織り込む時です。LangChain SDKを使用することで、既存のコードベースとLLMの非凡な能力をシームレスに統合することができます。わずか数行のコードで、LLMの言語処理能力を呼び出し、あなたのアプリケーションを人間らしいテキストを理解し生成するインテリジェントな存在に変えることができます。 LLMの魔法が解き放たれる…

ドキュメント指向エージェント：ベクトルデータベース、LLMs、Langchain、FastAPI、およびDockerとの旅

ChromaDB、Langchain、およびChatGPTを活用した大規模ドキュメントデータベースからの強化された応答と引用されたソース

3つの難易度レベルでベクトルデータベースを説明する

この記事では、ベクトルデータベースについて、直感的な理解からいくつかの例を交えて、より技術的な詳細に説明しています

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。…

Artificial Intelligence

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音声合成、音声認識、そしてSpeechT5を使ったその他の機能

LLMを活用したアプリケーションの設計と構築

自分のハードウェアでのコード理解

LangChainを使用したLLMパワードアプリケーションの構築

ドキュメント指向エージェント：ベクトルデータベース、LLMs、Langchain、FastAPI、およびDockerとの旅

3つの難易度レベルでベクトルデータベースを説明する

Langchainを使用してYouTube動画用のChatGPTを構築する

最初のLLMアプリを構築するために知っておく必要があるすべて

LlamaIndex インデックスと検索のための究極のLLMフレームワーク

GPT4Allは、あなたのドキュメント用のローカルChatGPTであり、無料です！

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