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ポッドキャストのアクセシビリティを向上させる：LLMテキストのハイライト化ガイド

イントロダクションポッドキャストを愛して、最高の部分を覚えておきたいと思ったけれど、音声だけでテキストがない場合、どうすればいいでしょうか？そこで、LLMや音声からテキストへの翻訳などの便利なツールが登場します。これらのツールは、話された言葉を書かれたノートに魔法のように変換し、簡単に重要なポイントをピックアップして便利な箇条書きを作成します。そのため、お気に入りのポッドキャストの瞬間は、転写まであと一歩！ 2022年11月の最初のデビュー以来、LLMは大流行しています。LLMはさまざまなタスクに使用でき、テキストの要約化は重要なアプリケーションです。テキスト以外、オーディオやビデオなどの他のモードにも要約化できます。 LLMを使用してポッドキャストのアクセシビリティを向上させ、簡単に利用できる箇条書きのハイライトを生成したり、将来の参照のためにノートを取ることができます。 PaLM（Pathways Language LLM）は、2022年4月にGoogle AIによって確立された重要なLLMです。今年の2023年3月、PaLM 2の第2バージョンがリリースされ、改良された最新バージョンとなりました。優れたバイリンガル、コーディング、思考能力を持つことを目指しています。 PaLM 2 LLM APIの利点は、そのAPIが無料で利用できることです。 OpenAIのChatGPTとは異なり、他のLLMよりもパフォーマンスが向上し、推論能力も向上しています。この記事では、PaLM 2 APIとMaker Suiteという2つのツールを使用して、シンプルなポッドキャストテキストハイライトを作成し、LLMモデルの設定を最適化する方法を学びます。…

ユーザーエクスペリエンスの向上：インタラクティブなチャットボットにOpenAIアシスタントAPIを実装する

イントロダクション OpenAIによるChatGPTとGPT 3モデルの導入により、世界はAIを統合したアプリケーションの使用にシフトしました。私たちが日常的に使用しているすべてのアプリケーション、電子商取引から銀行のアプリケーションまで、AIはアプリケーションのいくつかの部分、特に大規模な言語モデルを組み込んでいます。その中の1つがOpenAIアシスタントAPIであり、チャットボットと呼ばれます。OpenAIは最近、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために設計されたベータ版のアシスタントAPIをリリースしました。学習目標特定の指示を持つ目的に特化したAIアシスタントの作成プロセスを学ぶ。アシスタントAPIにおける永続性と無限に長いスレッドの概念を探求する。 OpenAIライブラリを使用してAIアシスタントを作成し、名前、指示、モデル、ツールなどのパラメータを指定する方法を実演する。特定のスレッドでAIアシスタントを実行するためのランの作成プロセスを学ぶ。言語モデルトークン、コードインタプリタセッション、およびリトリーバルツールの使用などの要素を考慮したアシスタントAPIの価格体系を理解する。この記事はデータサイエンスブログアソンの一環として公開されました。アシスタントAPIとは何か？何ができるのか？ OpenAIは最近、ベータ版のアシスタントAPIを発表しました。このAPIを使用すると、OpenAIの大規模な言語モデルとツールを使用してAIアシスタントを構築および統合することができます。企業はこれらのアシスタントを特定の目的に合わせてカスタマイズし、その特定の用途のための関連データを提供します。このアシスタントの例としては、天気情報を提供するAI天気アシスタントや、旅行に関するクエリに答えるAIトラベルアシスタントなどがあります。これらのアシスタントは状態を保持するように設計されています。つまり、以前の会話を大部分で保持し、開発者が状態管理を心配する必要がなくなります（それをOpenAIに任せます）。典型的な流れは以下の通りです：アシスタントの作成：データの選択、使用するモデル、アシスタントへの指示、使用するツールを選択します。次に、スレッドを作成します。スレッドはユーザーのメッセージとLLM（Large Language Models）の返信を保存します。このスレッドはアシスタントの状態を管理し、OpenAIがそれに対応します。スレッドにメッセージを追加します。これはユーザーがAIアシスタントに入力するメッセージやアシスタントの応答です。最後に、そのスレッド上でアシスタントを実行します。スレッド上のメッセージに基づいて、AIアシスタントは適切な応答を提供するためにOpenAI LLMを呼び出し、次のセクションで説明する一部のツールにも連絡する場合があります。これらのアシスタント、スレッド、メッセージ、およびランはアシスタントAPIにおけるオブジェクトと呼ばれます。これらのオブジェクトに加えて、アシスタントが実行中に実行された詳細なステップを提供するRun Stepという別のオブジェクトもあります。これにより、内部の機能に関する洞察が提供されます。ツール –…

「OpenAgents：野生の言語エージェントのためのオープンプラットフォーム」

最近の動向は、言語エージェント、特に大規模な言語モデル（LLM）上に構築されたものは、自然言語を使用してさまざまな複雑なタスクを実行する可能性があることを示していますしかし、現在の多くの言語エージェントフレームワークの主な焦点は、概念実証の言語エージェントの構築を容易にすることにありますこの焦点はしばしば... [続きは省略されました]

「オートジェンへの参入：マルチエージェントフレームワークの基礎を探索する」

イントロダクション「自動生成に飛び込む：マルチエージェントフレームワークの基礎を探る」というテーマでソフトウェア開発の未来へのスリリングな旅に出ましょう。OpenAIのChatGPTに続く専門領域であるLLMエージェントは、AIエージェントの開発を革新する前例のない急激な急増を経験しています。単調なタスクの自動化から、動的な意思決定の課題への取り組みまで、LLMエージェントはかつて不可能と思われていた領域の限界を押し広げています。LLMエージェントは、私たちが想像することができる未来の世界において、コンピュータが現実とシームレスに融合し、AIエージェントの重要性がますます高まる世界を思い浮かべてください。言葉やジェスチャーを使ってエージェントに指示を出し、彼らが優れた推論力と行動能力でタスクを実行する様子を想像してください。しかし、私たちはAIエージェントの革命の夜明けを迎えており、ますます複雑なタスクに取り組むエージェントを力づけるための新しいインフラストラクチャ、ツール、フレームワークが生まれる様子を目の当たりにしています。マルチエージェントチャットシステムのための最先端のフレームワークであるAutogenが、今回の探求の中心になります。本記事では、革命の初期段階にあるAIエージェントの複雑さを解きほぐし、Autogenの能力を探求しながら、これらのインテリジェントな実体をどのように活かすかを発見していきます。学習目標 LLMエージェントとは何かを理解する Autogenとは何かを理解し、Autogenを使用してエージェントを構築する基礎を探る AutogenとOpenAI APIを使用してエージェントを構築する LLMエージェントの実世界での使用例を探索するこの記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LLMエージェントとは何か通常の言語モデルは、翻訳や質問応答など、多くのことに長けています。しかし、その知識と能力には限界があります。それは、家を建てるための道具を持たない職人のようなものです。しかし、LLM（俳句言語モデル）は、必要なツールさえ与えられれば、推論や行動が可能であることが観察されています。ほとんどのLLMは世界の知識が限られていますが、プロンプティングを介してカスタムソースからの情報を補完することができます。この目的を達成するには、2つの方法があります。検索付き生成（Retrieval Augmented Generation）とLLMエージェントです。RAGでは、モデルに情報をカスタムのハードコードパイプラインを通じて提供します。しかし、エージェントでは、LLMは推論に基づいて手元のツールを使います。たとえば、GPT-4にSerperツールを組み合わせれば、インターネットを検索して回答することができます。また、Yahoo Financeツールにアクセスできる場合は、株式のパフォーマンスを取得して分析することもできます。つまり、LLM、ツール、推論および行動のためのフレームワークの組み合わせがAIエージェントの特徴です。 LLMエージェントの構築には、プラットフォームやツールが急速に増えてきています。Autogenもそのようなツールの1つです。そのため、Autogenが何であり、それを使用してLLMエージェントを作成する方法を理解しましょう。 Autogenとは何か Autogenは、マイクロソフトのオープンソースツールで、堅牢なマルチエージェントアプリケーションを構築するためのツールです。複数のエージェント間のコミュニケーションを重視して、ゼロから設計されています。このツールを使用して、複数のエージェントが提供された問題の解決策を見つけるためにお互いに会話するLLMアプリケーションを作成することができます。エージェントは高度にカスタマイズ可能であり、特定のタスクを実行するために彼らをガイドすることができます。また、Langchainツールエコシステムとも非常に統合されており、既存のLangchainツールを活用してエージェントを補完することができます。タスクを達成するために、Autogenはさまざまなタイプのエージェントを提供しています。例えば、アシスタントエージェント：コーディング、レビューなどのタスクを達成する責任を持つエージェントです。ユーザープロキシエージェント：その名前の通り、これらのエージェントはユーザーの代わりに行動します。人間がエージェントループに参加し、会話をガイドするためのものです。…

簡単なアプリの統合に最適な安定した拡散APIのトップ5

イントロダクション APIは人工知能の時代における解決策であり、AIモデルをソフトウェアやアプリケーションに統合する際の高い計算要件を管理する企業にとって重要な課題です。その解決策として、Application Programming Interfaces（API）が存在します。APIはメンテナンスの手間を省き、ビジネスロジックとユーザーエクスペリエンスに集中できるようにしてくれます。つまり、誰でもこれらのAPIを活用してアプリを構築し、商品化できます。本記事では、画像生成に焦点を当てた一連のGenerative AIモデルであるStable Diffusion APIsについて詳しく説明します。まずは非常に効率的かつ効果的なオプションであるSegmind APIについて見ていきましょう。これらのAPIは、開発者、デザイナー、クリエイターが視覚コンテンツの生成に取り組む方法を革新しました。トップ5のStable Diffusion APIsを探求し、その特徴、使用用途、価格などをハイライトします。学習目標 Stable Diffusionモデルに関する洞察を得る。 Stable Diffusionモデルの基礎を理解する。それには、その応用も含まれます。現代のソフトウェア開発におけるAPIの理解。 APIがソフトウェアおよびアプリケーションの開発を簡素化する際に果たす重要な役割の探求。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Stable Diffusionモデルの理解 Stable…

アニメーションワードクラウドでのデータストーリーテリング’ (Animeshon wādo kuraudo de no data sutooriteringu)

アニメーションされたワードクラウドは、テキストサンプルアイテムの連続したシーケンスであるn-gram（連続した文字列）の絶対的な頻度を時間の経過とともに画像のシーケンスとしてビデオファイルで表示します単語により重要性を与えます...

「Amazon SageMaker JumpStartを使用したスケーラブルなテキスト埋め込みと文の類似性検索」

この記事では、SageMaker Python SDKを使用してテキスト埋め込みと文の類似性の使用方法を示します文の類似性は、LLMによって埋め込まれた2つのテキストの間の類似度を評価することを意味しますこれは、検索増強生成（RAG）などのアプリケーションの基本ステップです

「LanguageChainを使用して大規模言語モデルをあなたのソフトウェアとうまく連携させる方法」

「AIモデルとの単なるチャットを超えて、LangChainが人間とのLLMの相互作用を高める方法について」

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ユレカ：大規模な言語モデルをコーディングすることによる人間レベルの報酬設計

近年、大型言語モデルの進化によって、これらのLLMフレームワークが連続的な高レベルの意思決定タスクのための意味的なプランナーとして優れている理由が驚くほど明らかになっていますしかし、開発者は依然として複雑な低レベルの操作タスクの学習にLLMフレームワークの全ての潜在能力を活用することに苦戦していると感じています現在の大型言語モデルには、効率性がありますが、[…]が必要です

「OpenAI Dev Day 2023 創設者サム・オルトマンの基調講演からの4つの重要発表、見逃せません！」

「OpenAIによって初めて開催されたデベロッパーカンファレンスは、素晴らしい製品発表で満員御礼でしたさらに興味深いことに、これらの発表によって多くのAIスタートアップは完全に時代遅れになってしまいます…」

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