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トレンドのAI GitHubリポジトリ：2023年11月6日の1週間

11月6日の週ですので、今週のトップ5リポをチェックする時間です今週は、教育に重点を置いた生成型AIのリポから、オープンソースの支払いプロセッサまで、新しいエントリのセットがありますでは、どれが上位になったかを見てみましょう...

「OpenAIがより大きく、より凶暴で、より奇妙なチャットボットを発表」

「GPTは、ユーザーがゼロのコーディング経験でも独自の完全にカスタマイズ可能なチャットボットを作成できると約束しています」

「では、なぜ私たちはレコメンデーションシステムを気にする必要があるのでしょうか…？フィーチャリング：トンプソンサンプリングへの優しい紹介」

今日も自分自身に気づいてしまった100...01日連続で、遅い晩ごはんの箱を手に持ったまま、Netflixで見る番組を探しながら食事をつまんでいる自分にフィードが…

リフレックスを使って、純粋なPythonでChatGPTに似たWebアプリを作成する

OpenAIのAPIを使用して、一行のデプロイメントで純粋なPythonでChatGPT風のWebアプリを構築する方法

「AWS上でのPySparkの展開におけるベストプラクティスは何ですか？」

イントロダクションビッグデータと高度な分析において、PySparkは大規模なデータセットの処理と分散データの分析における強力なツールとして登場しています。AWSクラウド上でPySparkを展開することは、データ密集型のタスクに対してスケーラビリティと柔軟性を提供する画期的なものであり、Dockerコンテナと組み合わせることでシームレスで効率的なソリューションとなります。しかし、クラウドインフラ上でPySparkを展開することは複雑で困難な場合があります。分散コンピューティング環境の設定やSparkクラスタの構成、リソースの管理などの詳細は、多くの人々がその完全な潜在能力を引き出すことから遠ざけてしまいます。学習目標 PySpark、AWS、およびDockerの基本的なコンセプトを学び、クラウド上でPySparkクラスタを展開するための堅固な基盤を確立します。 AWSを使用してPySparkをDockerで設定する包括的なステップバイステップガイドに従い、AWSの設定、Dockerイメージの準備、およびSparkクラスタの管理を行います。モニタリング、スケーリング、およびベストプラクティスへの適合により、AWS上でPySparkのパフォーマンスを最適化する戦略を発見し、データ処理ワークフローの最大限の活用を実現します。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。前提条件 PySparkをAWS上でDockerを使用して展開するための旅に出る前に、次の前提条件を満たしていることを確認してください： 🚀 ローカルPySparkインストール： PySparkアプリケーションを開発およびテストするためには、ローカルマシンにPySparkをインストールすることが重要です。オペレーティングシステムの公式ドキュメントに従ってPySparkをインストールします。このローカルインストールは開発環境として機能し、AWSに展開する前にPySparkコードの記述とテストを行うことができます。 🌐 AWSアカウント： PySparkの展開に必要なクラウドインフラストラクチャとサービスにアクセスするためには、有効なAWS（Amazon Web Services）アカウントが必要です。AWSアカウントを持っていない場合は、AWSのウェブサイトでサインアップすることができます。新規ユーザにはリソースが制限された無料利用枠が提供されていますが、支払い情報の提供が必要となります。 🐳 Dockerのインストール： Dockerはこの展開プロセスで重要なコンポーネントです。Ubuntuオペレーティングシステム向けのインストール手順に従って、ローカルマシンにDockerをインストールします。Dockerコンテナを使用して、PySparkアプリケーションを一貫した形でカプセル化して展開することができます。 Windows 以下の Windows向けDocker…

「OpenAIのDevDay 2023がAIの発展とカスタマイズの新時代を公開」

OpenAIのDevDay 2023イベントで、人工知能の未来が魅力的な展開を見せるという画期的な発表シリーズが行われました。OpenAIは、AIのアクセシビリティとパワーを向上させる開発者向け製品や新しいモデルを紹介しています。新しい機能に加えて、「GPTs」と呼ばれるChatGPTをカスタマイズする新しい方法もあります。これらの「GPTs」は、ユーザーが特定の目的に合わせてChatGPTのバージョンを作成できるようにします。それだけでなく、他のユーザーと共有することもできます。これらの革新的な進展のハイライトを見ていきましょう。 GPTの作成 – コーディング不要 GPTの最も注目すべき側面の1つは、誰でも簡単に自分自身のGPTを作成できるということです。何よりも重要なのは、コーディングの専門知識は必要ありません。企業内での個人使用や他の人と共有するために、プロセスはシンプルです。たとえば、会話を始め、指示を提供し、ウェブ検索やデータ分析などの機能を指定することができます。こちらで自分自身で試すこともできます。OpenAIは、ChatGPT PlusおよびEnterpriseユーザー向けに、OpenAI DevDay 2023で共有されたExample GPTをすでに利用できるようにしています。コミュニティ主導のGPT OpenAIは、最も素晴らしいGPTがコミュニティから生まれると考えています。コーチや便利なツールを作成する情熱を持つ人々が、GPTエコシステムに貢献することができます。今月後半にも開始予定のGPTストアは、確認済みのビルダーが自分の作品を紹介するハブとなります。GPTは検索可能になり、リーダーボードも存在します。OpenAIは、生産性、教育、純粋なエンターテイメントなどのカテゴリで最も役立つGPTを紹介する予定です。さらに、ユーザーは自分のGPTを利用する人数に応じて報酬を受け取る機会があります。詳細はこちらをご覧ください：ChatGPTのトレーニング方法は？ GPT-4 Turbo：AIの可能性を広げる OpenAIは、次世代のAIモデルであるGPT-4 Turboの時代を迎えています。128Kのコンテキストウィンドウを備え、このモデルは単一のプロンプトで300ページ以上のテキストを処理できます。特筆すべきは、2023年4月までの世界の出来事に精通していることであり、前任者であるGPT-4と比べて性能が向上し、低コストで提供されることです。開発者は既にAPIを介してGPT-4 Turboのプレビューバージョンにアクセスできますし、安定した製品版のモデルも近い将来にリリースされる予定です。関数呼び出しの更新：スマートで効率的な操作関数呼び出しは、1つのメッセージで複数の関数を呼び出すことができるため、1つのインタラクションで複雑な操作が可能になります。さらに、GPT-4 Turboは、正確な命令の追跡と適切な関数パラメータの返却において、理解力と精度が向上しています。命令の追跡とJSONモードの改善 GPT-4 Turboは、正確な命令の追跡が必要なタスクに優れ、JSON形式での応答を提供できます。新しいJSONモードでは、応答が有効なJSONであることが保証され、他のシステムとの接続が簡素化されます。開発者は、『response_format』APIパラメータを使用して構文的に正しいJSONオブジェクトを生成することに対して細かい制御が可能です。…

DB-GPT プロプライエタリLLMテクノロジーを使用して、データベースとのインターフェースを変革する

DB-GPTとは何ですか？ DB-GPTは、データと周囲の世界と対話するために、ローカライズされたGPT large モデルを使用した実験的なオープンソースプロジェクトです。これはデータベースを使用する状況における包括的なプライベート大規模モデルの解決策です。DB-GPTを使用すると、情報が望ましくない目に晒されることなく保護されていることが保証されます。なぜDB-GPTが重要なのですか？大規模言語モデルは、その知能の向上により、データ処理ツールとしての力を増しています。しかし、実用的な状況でLLMを使用する際には、プライバシーやデータセキュリティに関する深刻な懸念があります。DB-GPTは、ビジネスモジュールに基づいて実装およびセグメント化できるカスタマイズされたLLMソリューションを提供し、これらの障壁を乗り越えます。これにより、LLMの機能の完全な機密性、安全性、および管理性が保証されます。 DB-GPTの主な特徴 DB-GPTは、その多くの便利な機能により、データベースとのやり取りにおいて頑強かつ柔軟なツールです。これらの機能の一部は以下の通りです： DB-GPTは、構造化データと非構造化データの両方を効率的に処理することができ、またプライベートな知識ベースの構築にも活用することができます。 DB-GPTの支援を受けて、スプレッドシート、データベース、データウェアハウスなど、さまざまなソースからのデータを結合し、可視化することができます。さらに、データの可視化に関するツールも多数提供されており、データの研究と解釈を容易にすることができます。このプラットフォームの能力は、DB-GPTによってサポートされるマルチエージェントとプラグインによって拡張することができます。テキスト2SQLの変更：DB-GPTは、テキストからSQLへの変換などの特殊な操作を行うために変更することができます。 DB-GPTは、複数のビッグ言語モデルをサポートしています。これらのモデルには、GPT-3、InstructGPT、およびLaMDAが含まれます。 DB-GPTは、プライバシーとセキュリティを考慮して開発されたものです。完全にオンプレミスでデプロイされたローカライズされたソリューションです。以下の要素が基本的な能力の大部分を構成しています： LLaMA/LLaMA2、CodeLLaMA、ChatGLM、QWen、Vicuna、およびProxyモデルのChatGPT、Baichuan、tongyi、wenxinなど、さまざまな線形回帰モデル（LLM）がサポートされています。専門家の知識に基づく品質保証：PDF、Word文書、Excelスプレッドシートなどのファイルのエラーをチェックします。情報をベクトルとして埋め込み、ベクトルデータベースに格納することで、コンテンツの類似性検索を実施することができます。マルチデータソース：さまざまなモジュールとデータストア間のコミュニケーションと共同作業を容易にする方法です。マルチエージェント：エージェントおよびプラグインシステムを提供し、ユーザーがシステムの動作を変更および改善することができます。データの漏洩は想像もできず、すべての情報が安全であることを安心して確認できます。大規模言語モデルに対して監視されたファインチューニング（SFT）を使用することで、テキストからSQLへのパフォーマンスを向上させます。 DB-GPTの使用例以下は、DB-GPTがデータベースと共に使用される可能性があるいくつかの例です：…

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トレンドのAI GitHubリポジトリ：2023年11月6日の1週間

「OpenAIがより大きく、より凶暴で、より奇妙なチャットボットを発表」

「では、なぜ私たちはレコメンデーションシステムを気にする必要があるのでしょうか…？フィーチャリング：トンプソンサンプリングへの優しい紹介」

リフレックスを使って、純粋なPythonでChatGPTに似たWebアプリを作成する

「AWS上でのPySparkの展開におけるベストプラクティスは何ですか？」

「OpenAIのDevDay 2023がAIの発展とカスタマイズの新時代を公開」

DB-GPT プロプライエタリLLMテクノロジーを使用して、データベースとのインターフェースを変革する

「Pythonで簡単に実装するマルチクラスSVM」

「Scikit-LLMを使用したゼロショットテキスト分類の経験」

『ラグランジュの未定乗数法、KKT条件、そして双対性 – 直感的に説明する』

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