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VoAGI ニュース、9月27日：ChatGPT プロジェクトのチートシート • PyTorch & Lightning AI の紹介

「10 シャットGPT プロジェクトチートシート • ディープラーニングライブラリ入門 PyTorch と Lightning AI • GPT-4 のトップ5の無料の代替手段 • マシンラーニング評価メトリックス理論と概要 • Poe とのキックアス中間進化のプロンプト」

NEWS

ジェネラティブAIを通じた感情分析のマスタリング

イントロダクションセンチメント分析は、企業が顧客のフィードバックを理解し対応する方法を革新しました。顧客のセンチメント分析は、製品レビュー、チャットの記録、メール、コールセンターでの相互作用などの顧客のフィードバックを分析し、顧客を喜んでいる、中立的な意見を持つ、または不満を持つカテゴリーに分類します。この分類は、企業が顧客満足度を向上させるために、対応や戦略を調整するのに役立ちます。本記事では、センチメント分析と生成AIの融合について探求し、両方の分野の能力向上に果たす変革的な役割を明らかにします。学習目標：生成AIがセンチメント分析において果たす変革的な役割と、企業が顧客のフィードバックを解釈し対応する方法への影響を理解する。生成AIモデルの重要な要素としてのトークン化やデータ品質フィルタリングなど、データ処理技術の理解を深める。生成AIプロジェクトのライフサイクル、プロンプトエンジニアリング、センチメント分析の最適化のための設定パラメーターなどについて洞察を得る。 GPT-3.5 Turboのデモ環境の設定とAPIキーの作成のための実践的なヒントを得る。センチメント分析における生成AIの役割電子商取引の時代において、顧客のフィードバックは以前よりも豊富で多様です。製品やアプリのレビューは顧客のフィードバックの一般的な形式です。しかしこれらのレビューは、さまざまな言語で書かれており、絵文字が混ざっていたり、複数の言語が混在していたりすることがあり、標準化が重要です。言語翻訳は、多様なフィードバックを共通の言語に変換するためによく使用されます。 GPT-3.5などの生成AIモデルは、センチメント分析において重要な役割を果たしています。これらは、インターネットや書籍、Webスクレイピングなどのさまざまな情報源からのテキストを含む大規模なデータセットでトレーニングされた複雑なニューラルネットワークアーキテクチャに基づいています。これらのモデルは、トークン化によってテキストデータを数値形式に変換することができます。このトークン化は、さらなる処理には不可欠です。トークン化されたデータはノイズや関係のない情報を除去するデータ品質フィルタリングによってきれいにされます。興味深いことに、これらのモデルでは、元のトークンのごく一部しか使用されません（通常は1〜3%程度）。トークン化されたテキストは、ニューラルネットワーク内で効率的な数学演算（行列の乗算など）を可能にするためにベクトルに変換されます。生成AIモデルは、問題の範囲を定義し、適切なベースモデル（GPT-3.5など）を選択し、このモデルを特定のデータにどのように活用するかを決定するというプロジェクトライフサイクルを活用しています。このライフサイクルには、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、人間のフィードバックとの調整、モデル評価、最適化、展開、スケーリング、アプリケーションの統合などが含まれます。生成AIプロジェクトライフサイクルの詳細生成AIプロジェクトのライフサイクルには、いくつかの重要なステップがあります：問題の範囲の定義：言語翻訳、テキスト要約、センチメント分析などのサブ問題に問題を分割する。ベースモデルの選択：既存のベース言語モデルとの作業を選択するか、カスタムモデルを事前トレーニングするかを選択する。カスタムモデルの事前トレーニングは、計算上の負荷がかかる場合があります。ベースモデルの使用：特定のデータに対してベースモデルをどのように活用するかを決定する。プロンプトエンジニアリングやファインチューニングを含むことが多いです。人間のフィードバックとの調整：モデルのパフォーマンスと精度を向上させるために人間のフィードバックを取り入れる。モデル評価：さまざまな指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価する。最適化と展開：モデルを微調整し、実稼働環境にデプロイする。スケーリングと拡張：モデルの機能を拡張し、既存のアプリケーションと統合する。センチメント分析におけるプロンプトエンジニアリングとファインチューニングプロンプトエンジニアリングは、センチメント分析に生成AIを使用する際の重要な要素です。これは、AIモデルに対して指示やプロンプトを提供し、要求された応答を生成させることを含みます。プロンプトエンジニアリングには、主に3つの主要なタイプがあります：…

「OpenAIキーなしでPDFおよび記事のための強力なチャットアシスタントを作成する」

イントロダクション自然言語処理の世界は、特に大規模な言語モデルの登場により、膨大な拡大を遂げています。これらのモデルは、この分野を革新し、誰でも利用できるようにしました。この記事では、オープンソースライブラリを使用して、与えられた記事（またはPDF）を基に質問に応答できる強力なチャットアシスタントを作成するためのNLP（自然言語処理）のテクニックを探求し、実装していきます。OpenAIのAPIキーは必要ありません。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ています。ワークフローこのアプリケーションのワークフローは以下の通りです：ユーザーは、PDFファイルまたは記事のURLを提供し、質問を行います。このアプリケーションは、提供されたソースに基づいて質問に答えることを試みます。私たちは、PYPDF2ライブラリ（PDFファイルの場合）またはBeautifulSoup（記事のURLの場合）を使用してコンテンツを抽出します。次に、langchainライブラリのCharacterTextSplitterを使用して、それをチャンクに分割します。各チャンクに対して、all-MiniLM-L6-v2モデルを使用して、対応する単語埋め込みベクトルを計算します。このモデルは、文章や段落を384次元の密なベクトル空間にマッピングするためのものです（単語埋め込みは、単語/文章をベクトルとして表現する技術の一つです）。同じ技術がユーザーの質問にも適用されます。これらのベクトルは、sentence_transformersというPythonのフレームワークが提供する意味的検索関数に入力されます。sentence_transformersは、最先端の文、テキスト、画像埋め込みを行うためのフレームワークです。この関数は、答えを含む可能性があるテキストチャンクを返し、質問応答モデルは、semantic_searchとユーザーの質問の出力に基づいて最終的な答えを生成します。注意すべてのモデルは、HTTPリクエストのみを使用してAPI経由でアクセス可能です。コードはPythonを使用して書かれます。 FAQ-QNは、より詳細な情報についてはFAQセクションを参照することを示すキーワードです。実装このセクションでは、実装についてのみに焦点を当て、詳細はFAQセクションで提供されます。依存関係依存関係をダウンロードし、それらをインポートすることから始めます。 pip install -r requirements.txt numpytorchsentence-transformersrequestslangchainbeautifulsoup4PyPDF2 import…

「ウィキペディアの知識を持つエージェントを備えたLLaMa 2を作成する」

大規模言語モデル（LLMs）は、AIの最新トレンドの一つですこれらは、人間との会話を行う能力を含む、印象的なテキスト生成能力を示しています...

「LangChainのチェーンとGPTモデルを使用して、終わりのないコンテンツのアイデアを生成する方法：ステップバイステップガイド」

幸運にも、2023年3月には、Open AIがGPT-4やGPT-3.5などの最も強力なモデルのためのAPIをリリースしましたそれが本当のゲームチェンジャーでしたそれ以来、機会は無限です今では、以下のことができます...

「2023年に試してみる必要のある素晴らしい無料LLMプレイグラウンド5選」

「最新のAIモデルを直接体験することができる、ユーザーフレンドリーなトップ5プラットフォームを探索しましょうこれらのプラットフォームは、大規模な言語モデルへの無料アクセスを提供しています」

Artificial Intelligence

「LangchainとDeep Lakeでドキュメントを検索してください！」

イントロダクション langchainやdeep lakeのような大規模言語モデルは、ドキュメントQ&Aや情報検索の分野で大きな進歩を遂げています。これらのモデルは世界について多くの知識を持っていますが、時には自分が何を知らないかを知ることに苦労することがあります。それにより、知識の欠落を埋めるためにでたらめな情報を作り出すことがありますが、これは良いことではありません。しかし、Retrieval Augmented Generation（RAG）という新しい手法が有望です。RAGを使用して、プライベートな知識ベースと組み合わせてLLMにクエリを投げることで、これらのモデルをより良くすることができます。これにより、彼らはデータソースから追加の情報を得ることができ、イノベーションを促進し、十分な情報がない場合の誤りを減らすことができます。 RAGは、プロンプトを独自のデータで強化することによって機能し、大規模言語モデルの知識を高め、同時に幻覚の発生を減らします。学習目標 1. RAGのアプローチとその利点の理解 2. ドキュメントQ&Aの課題の認識 3. シンプルな生成とRetrieval Augmented Generationの違い 4. Doc-QnAのような業界のユースケースでのRAGの実践この学習記事の最後までに、Retrieval Augmented Generation（RAG）とそのドキュメントの質問応答と情報検索におけるLLMのパフォーマンス向上への応用について、しっかりと理解を持つことができるでしょう。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。はじめにドキュメントの質問応答に関して、理想的な解決策は、モデルに質問があった時に必要な情報をすぐに与えることです。しかし、どの情報が関連しているかを決定することは難しい場合があり、大規模言語モデルがどのような動作をするかに依存します。これがRAGの概念が重要になる理由です。…

Fast.AIディープラーニングコースからの7つの教訓

「最近、Fast.AIのPractical Deep Learning Courseを修了しましたこれまでに多くの機械学習コースを受講してきましたので、比較することができますこのコースは間違いなく最も実践的でインスピレーションを受けるものの一つですですので…」

「LangchainなしでPDFチャットボットを構築する方法」

はじめに Chatgptのリリース以来、AI領域では進歩のペースが減速する気配はありません。毎日新しいツールや技術が開発されています。ビジネスやAI領域全般にとっては素晴らしいことですが、プログラマとして、すべてを学んで何かを構築する必要があるでしょうか？答えはノーです。この場合、より現実的なアプローチは、必要なものについて学ぶことです。ものを簡単にすると約束するツールや技術がたくさんありますが、すべての場合にそれらが必要というわけではありません。単純なユースケースに対して大規模なフレームワークを使用すると、コードが肥大化してしまいます。そこで、この記事では、LangchainなしでCLI PDFチャットボットを構築し、なぜ必ずしもAIフレームワークが必要ではないのかを理解していきます。学習目標 LangchainやLlama IndexのようなAIフレームワークが必要ない理由フレームワークが必要な場合ベクトルデータベースとインデックス作成について学ぶ PythonでゼロからCLI Q&Aチャットボットを構築するこの記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 Langchainなしで済むのか？最近の数ヶ月間、LangchainやLLama Indexなどのフレームワークは、開発者によるLLMアプリの便利な開発を可能にする非凡な能力により、注目を集めています。しかし、多くのユースケースでは、これらのフレームワークは過剰となる場合があります。それは、銃撃戦にバズーカを持ってくるようなものです。これらのフレームワークには、プロジェクトで必要のないものも含まれています。Pythonはすでに肥大化していることで有名です。その上で、ほとんど必要のない依存関係を追加すると、環境が混乱するだけです。そのようなユースケースの一つがドキュメントのクエリです。プロジェクトがAIエージェントやその他の複雑なものを含まない場合、Langchainを捨ててゼロからワークフローを作成することで、不要な肥大化を減らすことができます。また、LangchainやLlama Indexのようなフレームワークは急速に開発が進んでおり、コードのリファクタリングによってビルドが壊れる可能性があります。 Langchainはいつ必要ですか？複雑なソフトウェアを自動化するエージェントを構築したり、ゼロから構築するのに長時間のエンジニアリングが必要なプロジェクトなど、より高度なニーズがある場合は、事前に作成されたソリューションを使用することは合理的です。改めて発明する必要はありません、より良い車輪が必要な場合を除いては。その他にも、微調整を加えた既製のソリューションを使用することが絶対に合理的な場合は数多くあります。 QAチャットボットの構築 LLMの最も求められているユースケースの一つは、ドキュメントの質問応答です。そして、OpenAIがChatGPTのエンドポイントを公開した後、テキストデータソースを使用して対話型の会話ボットを構築することがより簡単になりました。この記事では、ゼロからLLM Q&A…

「RunPodを使用した生成的LLMsの実行 | サーバーレスプラットフォーム」

イントロダクションサーバーレスは、クラウドコンピューティングにおける画期的な戦略として浮上しています。開発者がアプリケーションの作成に完全に集中できる一方、基盤となるインフラストラクチャはクラウドプロバイダーが管理します。Generative AI Large Language Modelsは、これらの言語モデルが使用する高いGPU VRAMのため、ほとんどの開発者がローカルで実行できないため、Serverless GPUsの成長を後押ししています。RunPodは、リモートGPUサービスで人気が高まっているプラットフォームの1つです。RunPodは、GPUインスタンス、Serverless GPUs、APIエンドポイントなどのさまざまなコンピューティングサービスを提供することで、大規模な言語モデルを使用したアプリケーションの構築およびテストに強力なGPUへのアクセスを提供します。手頃な価格とさまざまなGPUの可能性があるため、リソース集約型の大規模言語モデルの実行には、RunPodでLLMsを学習してください。学習目標サーバーレスの概念と、LLMsで作業する開発者にとってなぜ役立つのかを学ぶ大規模言語モデルを実行するための高いGPU VRAMの必要性を理解するクラウドでGPUインスタンスを作成して言語モデルを実行する方法を学ぶ LLMのサイズに基づいてGPU VRAMを割り当てる方法を学ぶこの記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。サーバーレスとは何ですか？サーバーレスは、クラウドプラットフォームのサービス/メソッドであり、開発とアプリケーションの展開に必要なインフラストラクチャをオンデマンドで提供します。サーバーレスでは、アプリケーションの開発に集中し、クラウドプロバイダーに基盤の管理を任せることができます。AWS、Azure、GCPなどの多くのクラウドプラットフォームがこれらのサービスを提供しています。近年、サーバーレスGPUが人気を集めています。サーバーレスGPUは、メモリが不足している場合にクラウド上でGPUの計算能力を借りることです。大規模な言語モデルの導入以来、これらのサーバーレスプラットフォームは次々と台頭し、他のプラットフォームよりも優れたGPUサービスを提供しています。RunPodはそのようなサービスの1つです。 RunPodについて RunPodは、GPUインスタンス、Serverless…

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