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Web開発におけるジェネレーティブAIとNoCode:新しいパラダイムシフト
Web開発のトレンドは、継続的な改良と進化が見られていますGenerative AIとNoCodeプラットフォームの優位をめぐる争いはエスカレートしており、それぞれがWeb開発の主戦場であるバックエンドとフロントエンドで独自の強みを発揮していますバックエンド:Generative AIの優位性バックエンドは技術的なインフラストラクチャであり、見えないパワーハウスであり、Generative AIとNoCodeの戦いが繰り広げられていますWeb開発におけるGenerative AI vs NoCode:新しいパラダイムシフト
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データ解析の刷新:OpenAI、LangChain、LlamaIndexで簡単に抽出
はじめに OpenAIのAPIは、OpenAIによって開発されたもので、現在利用可能な最も高度な言語モデルの一部にアクセスできます。このAPIを活用し、LangChain & LlamaIndexを使用することで、開発者はこれらのモデルのパワーを自分たちのアプリケーション、製品、またはサービスに統合することができます。わずか数行のコードを使うだけで、OpenAIの言語モデルの豊富な知識と能力を活用し、エキサイティングな可能性が広がります。 OpenAIの言語モデルのコアは、Large Language Model、略してLLMにあります。LLMは、人間らしいテキストを生成し、複雑な言語構造の文脈を理解することができます。多様なデータを大量にトレーニングすることで、LLMは、様々なトピックにわたって文脈に即したテキストを理解し、生成するという顕著な能力を獲得しています。 学習目標 この記事では、次のエキサイティングな可能性を探求します。 OpenAIのAPIをLangChainとLlamaIndexと組み合わせて使用し、複数のPDFドキュメントから貴重な情報を簡単に抽出する方法。 異なるデータ構造で値を抽出するためのプロンプトのフォーマット方法。 効率的な検索と文書の取得のためにGPTSimpleVectorIndexを使用する方法。 この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LlamaIndexとLangChain これら2つのオープンソースライブラリを使用して、大規模言語モデル(LLMs)のパワーを活用したアプリケーションを構築できます。LlamaIndexは、LLMsと外部データソースの間のシンプルなインターフェースを提供し、LangChainは、LLMで動作するアプリケーションを構築および管理するためのフレームワークを提供します。LlamaIndexとLangChainの両方が開発中であるにもかかわらず、アプリケーションの構築方法を革新する可能性があります。 必要なライブラリ まず、必要なライブラリをインストールしてインポートしましょう。 !pip install llama-index==0.5.6 !pip install…
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数十億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)をトレーニングすることは、課題が多いですモデルのアーキテクチャを設計するだけでなく、研究者は、混合精度サポート、勾配蓄積、およびチェックポイントなどの分散トレーニングの最新のトレーニング技術を設定する必要があります大規模モデルでは、単一の...に使用可能なメモリが少ないため、トレーニングセットアップはさらに難しくなります
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先週、テクノロジー・イノベーション・インスティチュート(TII)は、オープンソースの基礎的な大規模言語モデル(LLM)であるTII Falcon LLMを発表しましたFalconは、Amazon SageMakerで1兆トークンでトレーニングされ、ハグイングフェイスのランキングでトップクラスのパフォーマンス(執筆時点での第1位)を誇り、llama-65Bなどの他のLLMよりも比較的軽量でホストするのに費用がかからないとされています[…]
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