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「ChatGPT（GPT-4）および他の言語モデル向けの専門プロンプトの書き方」

「プロンプトエンジニアリング」は、「AIモデルがまさに求める動作をするように、より良い指示を書くこと」という素敵な言い方です以下にその方法をご紹介します！

「LLM（法務修士）のプロンプトアーキテクチャについて話し始める時期ですか？」

『プロンプトアーキテクチャ』は、私たちにLLMのブラックボックスをのぞき込む機会を提供しますこれはプロンプトエンジニアリングの進化ではありません-これは根本的に異なる技術です』

私の個人的なコパイロット：自分自身のコーディングアシスタントをトレーニングする

プログラミングとソフトウェア開発の常に進化する風景において、効率と生産性の追求は非凡なイノベーションにつながってきました。そのようなイノベーションの一つが、Codex、StarCoder、そしてCode Llamaといったコード生成モデルの登場です。これらのモデルは、人間のようなコードの断片を生成する能力を示し、コーディングアシスタントとしての無限の潜在能力を持っています。しかし、これらの事前学習済みモデルは、さまざまなタスクにおいて印象的なパフォーマンスを発揮する一方で、まだまだ未来に待ち受けている魅力的な可能性も存在します。それは、特定のニーズに合わせてコード生成モデルをカスタマイズできる能力です。エンタープライズスケールで活用できる個人別のコーディングアシスタントを想像してみてください。このブログ投稿では、私たちがどのようにHugCoder 🤗を作成したかを紹介します。HugCoderは、huggingface GitHubの公開リポジトリからのコード内容に対して、コードLLMでファインチューニングを行ったものです。データの収集ワークフローやトレーニング実験、興味深い結果についても話します。これにより、プロプライエタリなコードベースに基づいた独自のパートナーを作成することができます。さらなるこのプロジェクトの拡張のアイデアもいくつかご提案します。では、始めましょう 🚀 データ収集のワークフロー私たちが望むデータセットは、概念的にはシンプルで、次のような構造になっています。 Githubからのコード内容のスクレイピングは、PythonのGitHub APIを用いれば簡単です。ただし、リポジトリの数やリポジトリ内のコードファイルの数に応じて、APIのレート制限に達する可能性があります。そのような問題を防ぐために、私たちは公開リポジトリをすべてローカルにクローンし、APIではなくそれらからコンテンツを抽出することにしました。ダウンロードスクリプトでは、Pythonのmultiprocessingモジュールを使用して、すべてのリポジトリを並列にダウンロードしました。詳細な実装については、このダウンロードスクリプトを参照してください。リポジトリにはしばしば画像やプレゼンテーションなどの非コードファイルが含まれていますが、私たちはそれらをスクレイピングすることには興味がありません。これらを除外するために、拡張子のリストを作成しました。Jupyter Notebook以外のコードファイルを解析するために、私たちは単純に「utf-8」エンコーディングを使用しました。ノートブックの場合は、コードセルのみを考慮しました。また、コードと直接関係のないファイルパスはすべて除外しました。これには、.git、__pycache__、およびxcodeprojなどが含まれます。このコンテンツのシリアライズを比較的メモリにやさしいものにするために、私たちはチャンキングとfeather形式を使用しました。フルの実装については、こちらのスクリプトを参照してください。最終的なデータセットは、Hubで利用可能であり、以下のような見た目をしています：このブログでは、stargazersに基づいて、Hugging Faceの最も人気のある10つのパブリックリポジトリを考慮しました。それらは次のとおりです： [‘transformers’, ‘pytorch-image-models’, ‘datasets’, ‘diffusers’,…

「2023年に使用するためのトップ9のデータ管理ツール」

イントロダクションストレージ、管理、データアクセスの問題により、ビジネスデータベースの拡張に苦労していますか？成長を促進するためには、効果的なデータ管理戦略とツールを利用してください。この記事では、データ管理の主要なツールの特徴を探求し、2023年のトップツールをリストアップしています。これらのツールは、企業のワークフローパイプラインにとって貴重な資産となります。なぜデータ管理ツールを使用するのか？データ管理ツールは、現代のビジネスにおいて重要な存在です。これらのツールは、データの品質を保証し、業務効率を向上させ、データ関連の手続きを簡素化します。データガバナンスのための堅固な構造を簡略化することは、リスク管理やコンプライアンスに役立ちます。現代のデータ駆動環境では、これらのテクノロジーはスケーラブルであり、企業が取り扱うデータ量の増加に適応できることを意味します。トップ9のデータ管理ツールデータ管理ツールの目的についてご理解いただいたところで、いくつかの優れたツールをご紹介しましょう。 2023年のトップ9のデータ管理ツールを選定する際には、専門家の意見と業界内での人気と評判を考慮しました。これらのツールはデータ統合、品質、ガバナンスなど、データ管理のさまざまな側面での効果において認められています。以下に、各ツールの選定基準をまとめた表があります。データ管理ツール選定基準 Oracle Enterprise Data Management Cloud – クラウドベースのソリューション– 拡張されたデータ制御とコラボレーション– データ管理のリーダーとして認識されている– 総合的なデータ管理機能のスイート– データ統合、データ品質、データガバナンスの強みがある AWS – ETLのためのAWS Glue–…

「LlamaIndex：カスタムデータで簡単にLLMアプリケーションを強化する」

「LlamaIndex」という革新的なツールを使用して、プライベートデータと大規模言語モデル（LLM）の統合を探求しましょうこの包括的なガイドでは、インストール方法、ユースケース、およびLlamaIndexとLangchainの選択について学びましょう

「迅速エンジニアリングのための普遍的な道筋：コンテクストの足場フレームワーク（CSF）」

「最近の記事では、私はChatGPT4の新しいプロンプトエンジニアリングアプローチを探求しましたそれはプログラムシミュレーションと呼ばれる方法ですこの方法によって、ChatGPT4は優れたプログラムの模倣能力を披露しました...」

『LLMsと生成AIをマスターするための10の重要なトピック』

「生成AIは新しい分野です過去の1年間で、データサイエンティストやAIを使って何をでも開発したい人々を支援するための新しい用語、開発、アルゴリズム、ツール、フレームワークが登場しました生成AIにより深く探求したいと考えている人々には学ぶべきことがたくさんあります」

「ChatGPTとAIでお金を稼ぐ3つの方法」

ジェネラティブAIを活用して収入を増やすために、これらの簡単な手順に従ってください

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微調整、再教育、そして更なる進化：カスタムLLMで前進

イントロダクションほとんどの方はすでにChatGPTを使用したことがあると思います。それは素晴らしいことです。なぜなら、この記事で私たちが始める旅の最初のステップを踏んでくれたからです！新しい技術をマスターするには、まずそれを使ってみることが重要です。それは水に飛び込んで泳ぎを覚えるようなものです！🏊‍♂️ もしGenAIを探求したいのであれば、現実の問題を選び、それを解決するためのアプリケーションの構築を始めてください。GenAIの中心にあるのは、ファウンデーションモデル（FM）とも呼ばれる大規模言語モデル（LLM）です。モデルの消費者、調整者、ビルダーについては聞いたことがあるかもしれませんが、さらに詳しく説明します。 McKinseyは、それを受け手、形作り手、創り手として捉えており、GenAI Recogniseセッションで言及しています。この記事では、それぞれのレイヤーを詳しく見ていきます。プラットフォームの増殖を使用例としてそれをさらに詳しく掘り下げるために、すべてがはっきりとわかる実例に目を向けましょう。現代のテクノロジーの風景では、ほとんどのアプリが複数のプラットフォームで動作する必要があることは当然です。しかし、その中には注意点があります。各プラットフォームには独自のインターフェースと特異性があります。追加のプラットフォームへのアプリケーションのサポート拡張とそのようなマルチプラットフォームアプリケーションのメンテナンスは同じくらい困難です。しかし、そこでGenAIが駆けつけて救いの手を差し伸べます。GenAIは、プラットフォームに関係なく、アプリケーションのために統一されたユーザーフレンドリーなインターフェースを作成することを可能にします。その魔法の材料は何でしょうか？大規模言語モデル（LLM）がこのインターフェースを自然で直感的な言語に変換するのです。 Linux、Windows、Macコマンドさらに理解を深めるために、例えば私たちのマシンがLinux、Windows、またはMacである場合に、異なるシナリオごとに実行すべき正確なコマンドを知りたいとしましょう。以下の図は1つのシナリオを示しています：エンドユーザーとアプリケーション開発者への価値エンドユーザーとしては、各プラットフォームごとのコマンドを学び/知る必要がなく、自然かつ直感的に作業を完了できます。アプリケーションの開発者としては、ユーザーに見えるアプリケーションのインターフェースを、それぞれのサポートされるプラットフォームに明示的に変換する必要はありません。参照アーキテクチャ Open AIやAzure Open AIなどのさまざまなプロバイダーが提供するクラウドには、GPT3、GPT3.5、およびGPT4を含む複数のLLMが存在します。これらは補完、チャット補完などのさまざまなAPIを介して簡単にアクセスできます。 AIオーケストレータは、モデルとプロバイダー間のモデルとモデルの統一化されたアクセスをさらにシームレスにします。そのため、GenAIアプリケーションは、基礎となるプロバイダーやモデルと直接対話するのではなく、AIオーケストレータと対話します。そして、アプリケーションが必要とするように、構成可能で、または複数の基礎となるプロバイダーやモデルとのオーケストレーションを処理します。柔軟性とモジュラリティのために、アプリケーションがサポートする各プラットフォームにはプラグインを持つことができます。これから続くセクションでは、これらのプラグインとオーケストレータで行えることについて詳しく説明します。最後に、アプリケーションにはGenAIによって生成されたコマンドを実行するためにサポートするプラットフォームとの接続があります。参照テクノロジー AIオーケストレータ：…

Google AIは、屋外での人間の視点によるシーン理解のためのマルチ属性ビデオデータセットであるSANPOを導入しました

自動運転などのタスクにおいて、AIモデルは道路や歩道の3D構造だけでなく、道路標識や信号機を識別・認識する必要があります。このようなタスクは、自動車に取り付けられた特殊なレーザーが3Dデータをキャプチャすることで容易に行われます。このようなプロセスは、エゴセントリックシーン理解と呼ばれ、自身の視点から環境を理解することを意味します。問題は、エゴセントリックな人間のシーン理解に適用できる公開データセットが自動運転領域を超えて存在しないことです。 Googleの研究者たちは、人間のエゴセントリックなシーン理解のためのマルチ属性ビデオデータセットであるSANPO（Scene understanding, Accessibility, Navigation, Pathfinding, Obstacle avoidance）データセットを導入しました。SANPOには、SANPO-RealとSANPO-Syntheticの2つの実世界データと合成データが含まれています。SANPO-Realは多様な環境をカバーしており、マルチビュー手法をサポートするために2つのステレオカメラからのビデオが含まれています。実データセットには、15フレーム/秒（FPS）でキャプチャされた11.4時間のビデオと密な注釈が含まれています。 SANPOは、エゴセントリックな人間のシーン理解のための大規模なビデオデータセットであり、密な予測注釈を持つ60万以上の実世界および10万以上の合成フレームから成り立っています。 Googleの研究者たちは、プライバシー保護を優先しています。彼らは現地、市、および州の法律に従ってデータを収集しています。また、注釈のためにデータを送信する前に、顔や車両ナンバープレートなどの個人情報を削除するようにしています。ビデオのキャプチャ中のモーションブラー、人間の評価ミスなどの欠点を克服するために、SANPO-Syntheticが導入されました。研究者は、実世界の環境に合わせて最適化された高品質な合成データセットを作成するために、Parallel Domainと提携しました。SANPO-Syntheticには、バーチャル化されたZedカメラを使用して記録された1961のセッションが含まれており、ヘッドマウントとチェストマウントの位置の均等な分布があります。合成データセットと一部の実データセットは、パノプティックインスタンスマスクを使用して注釈が付けられました。SANPO-Realでは、フレームごとに20を超えるインスタンスがあるのはわずかです。それに対して、SANPO-Syntheticには実データセットよりもずっと多くのインスタンスが含まれています。この分野での他の重要なビデオデータセットには、SCAND、MuSoHu、Ego4D、VIPSeg、Waymo Openなどがあります。SANPOはこれらのデータセットと比較され、パノプティックマスク、深度、カメラ姿勢、マルチビューステレオ、実データと合成データを兼ね備える最初のデータセットです。SANPOの他に、パノプティックセグメンテーションと深度マップを兼ね備えたデータセットはWaymo Openだけです。研究者は、SANPOデータセット上で2つの最先端モデル、BinsFormer（深度推定）とkMaX-DeepLab（パノプティックセグメンテーション）を訓練しました。彼らは、このデータセットは両方の密な予測タスクにとって非常に挑戦的であることを観察しました。また、合成データセットの方が実データセットよりも精度が高いことも確認されました。これは、現実世界の環境が合成データよりも複雑であるためです。さらに、セグメンテーション注釈においては、合成データの方がより正確です。人間のエゴセントリックなシーン理解のデータセットの不足に対処するために導入されたSANPOは、実世界と合成データセットの両方を網羅しており、密な注釈、マルチ属性の特徴、パノプティックセグメンテーションと深度情報のユニークな組み合わせによって他のデータセットとは異なる存在です。さらに、研究者たちのプライバシーへの取り組みは、視覚障害者のための視覚ナビゲーションシステムの開発をサポートし、高度な視覚シーン理解の可能性を広げるために、このデータセットを他の研究者に提供することができます。

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