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PDFとのチャット | PythonとOpenAIによるテキストの対話力の向上

イントロダクション情報に満ちた世界で、PDFドキュメントは貴重なデータを共有および保存するための必須アイテムとなっています。しかし、PDFから洞察を抽出することは常に簡単ではありませんでした。それが「Chat with PDFs」が登場する理由です。この革新的なプロジェクトは、私たちがPDFと対話する方法を変革します。この記事では、言語モデルライブラリ（LLM）のパワーとPyPDFのPythonライブラリの多様性を組み合わせた「Chat with PDFs」という魅力的なプロジェクトを紹介します。このユニークな融合により、PDFドキュメントと自然な会話を行うことができ、質問をすることや関連のある回答を得ることが容易になります。学習目標言語モデルライブラリ（LLM）についての洞察を得る。これは人間の言語パターンを理解し、意味のある応答を生成する高度なAIモデルです。 PyPDFを探求し、PDFの操作におけるテキスト抽出、マージ、分割などの機能を理解する。言語モデルライブラリ（LLM）とPyPDFの統合により、PDFとの自然な会話を可能にする対話型チャットボットの作成方法を認識する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。言語モデルライブラリ（LLM）の理解「Chat with PDFs」の中心にあるのは、言語モデルライブラリ（LLM）です。これは大量のテキストデータで訓練された高度なAIモデルです。これらは言語の専門家のような存在であり、人間の言語パターンを理解し、意味のある応答を生成することができます。私たちのプロジェクトでは、LLMは対話型チャットボットの作成において重要な役割を果たしています。このチャットボットは、あなたの質問を処理し、PDFから必要な情報を理解することができます。PDFに隠された知識を活用して、役立つ回答と洞察を提供することができます。 PyPDFs – あなたのPDFスーパーアシスタント PyPDFは、PDFファイルとのやり取りを簡素化する多機能なPythonライブラリです。テキストの抽出、結合、分割など、さまざまな機能を利用できます。このライブラリは、PDFの処理と分析を効率化するために私たちのプロジェクトにおいて重要な役割を果たしています。 PyPDFを使用することで、PDFファイルをロードし、そのテキストを抽出することができます。これにより、効率的な処理と分析の準備が整いました。この強力なアシスタントを使用して、PDFとの対話をスムーズに行うことができます。…

「トランスフォーマーの簡素化：理解できる単語を使った最先端の自然言語処理（NLP）-パート2- 入力」

ドラゴンは卵から孵り、赤ちゃんはおなかから飛び出し、AIに生成されたテキストは入力から始まります私たちはみんなどこかから始めなければなりませんどんな種類の入力ですか？それは手元のタスクによりますもしもあなたが構築しているならば...

「初心者のためのPandasを使ったデータフォーマットのナビゲーション」

はじめに Pandasとは、名前だけではありません – それは「パネルデータ」の略です。では、それが具体的に何を意味するのでしょうか？経済学や統計学におけるPandasのデータ形式を使用します。それは、異なるエンティティや主体に対して複数の期間にわたる観察を保持する構造化されたデータセットを指します。現代では、人々はさまざまなファイル形式でデータを保存し、アクセス可能な形式に変換する必要があります。これは、データサイエンスプロジェクトの最初のステップであり、この記事の主な話題になります。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。 Pandasのデータサイエンスの成功の要素簡単なデータ処理： pandasの特筆すべき機能の一つは、複雑なデータタスクを簡単に処理できることです。以前は複雑なコードだったものが、pandasの簡潔な関数によってスムーズに処理されるようになりました。完璧なデータの調和： pandasは、NumPy、Matplotlib、SciPy、Scikit Learnなどの高度なライブラリとシームレスに組み合わさり、より大規模なデータサイエンスの一部として効率的に機能します。データ収集の適応性： pandasは、さまざまなソースからデータを収集する柔軟性を持っています。CSVファイル、Excelシート、JSON、またはSQLデータベースであっても、pandasはすべて対応します。この適応性により、データのインポートが簡素化され、形式変換の頭痛から解放されます。要するに、pandasの成功は、ユーザーフレンドリーな構造、データの管理能力、他のツールとの統合、さまざまなデータソースの処理能力から生まれています。これにより、データ愛好家はデータセットに隠された潜在能力を引き出し、データサイエンスの景観を再構築することができます。 Pandasはデータをきれいに整理する方法 pandasをデータ整理のオーガナイザーとして想像してみてください。pandasは、「Series」と「DataFrame」という2つのすばらしい構造を使用してデータを処理します。それらはデータストレージのスーパーヒーローのようなものです！ Series： Seriesは、データが配置される直線のようなものです。それは数字から単語まで、あらゆるものを保持することができます。各データには、インデックスと呼ばれる特別なラベルが付いています。それは名札のようなものです – データを簡単に見つけるのに役立ちます。Seriesは、単一の列のデータを扱うときに非常に便利です。計算や分析などのトリックを実行することができます。 DataFrame： DataFrameは、ミニスプレッドシートまたはファンシーテーブルのようなものです。Excelで見るような行と列があります。各列はSeriesです。したがって、「Numbers」列、「Names」列などが持てます。DataFrameは完全なパッケージのようなものです。数値、単語など、さまざまなデータを処理するのに非常に優れています。さらに、探索やデータの整理、データの変更などの便利な機能を備えています。DataFrameの各列はSeriesです！…

「AIのプロセス」

AIはまだ比較的新しい分野と見なされているため、SWEBOKのようなガイドや標準は実際には存在しません実際に、AI/MLの修士課程の教科書にはAIの明確かつ一貫した説明が提供されていません...

グラフ畳み込みネットワーク：GNNの紹介

この記事では、ステップバイステップでグラフニューラルネットワークのアーキテクチャを紹介し、PyTorch Geometricを使用してグラフ畳み込みネットワークを実装します

「個人データへのアクセス」

「データプライバシー法は、世界中の国々で登場しており、他の人々があなたをどのように見ているかを学ぶ機会を提供すると同時に、自分自身についての洞察を得るためのユニークな機会を創出していますほとんどの法律は...」

「探索的データ分析の改善のための実践的なヒント」

探索的データ分析（EDA）は、機械学習モデルを使用する前に必要なステップですEDAプロセスでは、データアナリストとデータサイエンティストにとって集中力と忍耐力が必要です：事前に…

ベストプロキシサーバー2023

プロキシサーバーは、コンピュータが自分の代わりにリクエストを行うためのネットワーク上で動作するアプリケーションまたはウェブサービスです。それは、あなた（顧客）とサービス（コンピュータ上で表示したいウェブサイト）の間に立ち、中継役を果たします。プロキシサーバーは、ユーザーがウェブサイトを閲覧する際に自分の実際のIPアドレスを隠すためによく使用されます。ブロックされたウェブサイトへのアクセスを許可するだけでなく、プロキシサーバーはユーザーの制限や監視（未成年者や労働者など）を行う場合もあります。特定のウェブサイトへのアクセスを制限するために設定されることもあります。それを使用してデータを盗み見から守り、オンラインで匿名性を保ち、コンテンツフィルタの効果を評価することができます。さらに、ネットワーク速度の向上を楽しみながらこれを行うことができます。以下にトップのプロキシサーバーをリストアップしています。 Bright Data Bright Dataは、ウェブデータのグローバルプラットフォームとしての地位を築いています。大企業から学術機関、中小企業まで、幅広い組織がBright Dataが提供する効率的で信頼性の高い柔軟なソリューションを活用して重要なパブリックウェブデータを収集しています。このデータは、研究、監視、データ分析、意思決定プロセスの向上に活用されます。Bright Dataは、195の国に広がる膨大な数のプロキシを誇り、99.99%の高い成功率、7200万以上の実在する住宅用IPアドレスの蓄積を誇ります。 Ake Akeは、最も信頼性と安定性に優れた住宅用プロキシネットワークとして特筆されています。信頼できるソースと大規模な住宅用IPアドレスのプールを通じて、顧客は信頼性の高いソースと広範なジオロケーションのコンテンツに接続することができます。150以上の異なる国に位置するプロキシサーバーから選択して接続することができます。アメリカ、フランス、ドイツ、イギリス、オランダでは、多くのプロキシサーバーが提供されています。アプリケーションテストのためのグローバルプロキシサーバーは、650の場所と150の国で利用できます。 Live Proxies Live Proxiesは、プライベートな住宅用およびモバイルプロキシソリューションの業界基準を設定しています。透明性と信頼性を最適化する保証付きの高品質で安定したプロキシを提供しています。回転および静的な住宅用IPアドレス、および回転するモバイルIPアドレスの幅広いアサインメントにより、eコマース、市場調査、ブランド保護、SEO/SERP、AdTechなど、さまざまなニーズに対応しています。プロキシは独占的に割り当てられており、すべてのウェブサイトでのブロック解除が保証されています。また、強力なカスタマーサポートとカスタムソリューションも同社の素晴らしい評判に貢献しています。さらに、ユーザーフレンドリーな管理ダッシュボードを使用して簡単にプロキシの分析を表示することができます。競争力のある価格から始まる柔軟なプランの範囲から選択することができ、Live Proxiesは今日のデジタル主導の世界で貴重な資産となっています。 NodeMaven 他のプロバイダーとは異なり、NodeMavenはプロキシIPを割り当てる前にリアルタイムで高度なフィルタリングアルゴリズムを使用してIPをスクリーニングします。NodeMavenが提供するプロキシに接続すると、IPが割り当てられる前に高度な品質保証アルゴリズムを通過するため、95%のIPがクリーンな状態であることが保証されます。さらに、NodeMavenはハイブリッドプロキシ技術を使用しており、産業平均よりも長い最大24時間のIPセッションを保持することができます。これにより、Facebook、Google、eBay、Amazon、LinkedInなどのプラットフォーム上のアカウントを管理するのに最適です。1400以上の都市と150以上の国から、500万以上の住宅用IPを提供しています。また、期限切れにならない使い切り帯域幅を備えた競争力のある価格設定も行っています。 IPRoyal IPRoyalは、195以上の国で数千のIPアドレスを持つ、倫理的に調達された住宅用プロキシのネットワークを提供しています。合計8,056,839の住宅用IPアドレスがプロキシプールを作成するために使用されました。IPRoyalを使用することで、世界中のどの国でも、実際の家庭のユーザー、実際のインターネットサービスプロバイダ（ISP）の接続を持つ実際のIPアドレスを取得することができます。信頼性が重要な場面（プロフェッショナルまたは個人）に最適です。 Nimble Nimbleを使用すると、単一のインターフェースから家庭、データセンター、インターネットサービスプロバイダなど、世界中のIPアドレスを使用することができます。このシステムは、データのアクセシビリティを向上させ、費用を削減し、困難な目標の達成を容易にします。Nimbleの使いやすいコントロールパネルは、他のプロキシサービスプロバイダとは異なります。ダッシュボードは、支出状況の把握、消費の追跡などに便利です。コントロールパネルは、パイプラインの設定、変更、削除も行うことができます。…

10倍の生産性を向上させるためのTop 10 VS Code拡張機能

Path Intellisense C#、VB.NET、またはF#を使用している場合、Visual Studioの拡張機能であるPath Intellisenseのおかげで、Path Intellisenseを利用することができます。これにより、必要なルートを簡単に特定し、タイプミスや間違った経路から保護することができます。プロジェクトファイルはPath Intellisenseによって解析され、プロジェクトで使用されるすべてのパスのデータベースが作成されます。Path Intellisenseは、コードエディタの一部の機能であり、入力すると可能なルートを提案してくれます。提案されたルートは、目的地に素早く到達するのに役立ちます。入力すると、Path Intellisenseは適切なパスの補完を提案します。存在しないまたはアクセスできないパスを入力しようとすると、Path IntelliSenseが警告を表示します。Path Intellisenseを使用すると、用語の定義を簡単に取得することができます。パスを扱う際に時間を節約し、間違いを防ぐために、Visual Studio用のPath Intellisense拡張機能は非常に価値があります。Visual Studio Marketplaceで、無料でダウンロードすることができます。 Live Server Visual Studio Code用のLive Server拡張機能を使用すると、ライブリロードを使用してローカルで静的および動的なウェブサイトを構築することができます。これにより、コードを編集して、ブラウザでその効果を即座に確認することができます。開発者は、各変更後にブラウザを手動でリロードする必要がなくなり、時間を節約することができます。Live Serverのインターフェースは直感的です。Visual Studio Codeでプロジェクトを開き、Marketplaceから拡張機能を追加します。Live…

大規模言語モデルは、テキスト評価のタスクで人間を置き換えることができるのか？このAI論文では、テキストの品質を評価するためにLLMを使用し、人間の評価の代替手段として提案しています

I had trouble accessing your link so I’m going to try to continue without it. 以下のHTMLを日本語に翻訳します（HTMLコードは結果に含めます）：自然言語処理モデルとテキスト品質を示すアルゴリズムのパフォーマンスを評価するために、人間の評価が使用されてきました。しかし、人間の評価は一貫しているわけではなく、再現性がない場合もあります。同じ人間の評価者を募集し、評価基準の主観性や解釈の違いを含むさまざまな要素（評価基準の解釈など）により、同じ評価を返すことは困難です。台湾国立大学の研究者は、この再現性の問題に対処するために、「大規模言語モデル」（人間の言語をモデル化するために訓練されたモデル）の使用を研究しました。彼らは、人間の評価と同じ指示、評価対象のサンプル、および質問を大規模言語モデルに提示し、それらの質問に対する応答を大規模言語モデルに生成させました。彼らは、オープンエンドのストーリー生成と敵対的攻撃という2つの自然言語処理タスクで、人間と大規模言語モデルの評価を使用してテキストを評価しました。「オープンエンドのストーリー生成」では、人間と生成モデル（GPT-2）によって生成されたストーリーの品質を、大規模言語モデルと人間が評価することで検証しました。そのために、評価指示、生成されたストーリーの断片、および評価質問に基づいて、それぞれ文法の正確さ、一貫性、好み、関連性の4つの属性に基づいてリケルト尺度（5段階）で評価されるアンケートを作成しました。人間の評価では、ユーザーは準備されたアンケートに回答します。大規模言語モデルによる評価では、アンケートをプロンプトとして入力し、大規模言語モデルから出力を取得します。研究者は、T0、text-curie-001、text-davinci-003、ChatGPTという4つの大規模言語モデルを使用しました。人間の評価には、有名な英語教師を使用しました。これらの大規模言語モデルと英語教師は、人間が書いたストーリーとGPT-2が生成したストーリーをそれぞれ200件評価しました。英語教師による評価では、人間が書いたストーリーに対して4つの属性（文法的正確さ、結束性、好み、関連性）のすべてにおいて好意的な評価が示されました。これは、英語教師が生成モデルによって書かれたストーリーと人間によって書かれたストーリーの品質の違いを区別できることを示しています。しかし、T0とtext-curie-001は人間が書いたストーリーに明確な優位性を示しません。これは、大規模言語モデルがオープンエンドのストーリー生成を評価する際には、人間の専門家よりも能力が低いことを示しています。一方、text-davinci-003は人間が書いたストーリーと英語教師に明確な優位性を示しました。さらに、ChatGPTも人間が書いたストーリーに高い評価を示しました。彼らは、AIの文を分類する能力をテストする敵対的攻撃のタスクを調査しました。彼らは、文をいくつかの敵対的攻撃（文をわずかに変更するための同義語の使用）で分類する能力をテストしました。そして、攻撃がAIの文の分類能力にどのように影響を与えるかを評価しました。これは、大規模言語モデル（ChatGPT）と人間を使用して行いました。敵対的攻撃に対して、英語教師（人間の評価）は、敵対的攻撃によって生成された文を流暢さと意味の保存の点で元の文よりも低く評価しました。さらに、ChatGPTは敵対的攻撃の文に対して高い評価を与えました。また、ChatGPTは敵対的攻撃の文を元の文よりも低く評価しました。全体的に、大規模言語モデルは敵対的攻撃の文と元の文の品質を人間と同じように評価しました。研究者は、大規模言語モデルによる評価の以下の4つの利点を指摘しています：再現性、独立性、コスト効率と速度、および不適切なコンテンツへの露出の低減。ただし、大規模言語モデルは事実の誤解釈にも影響を受けやすく、学習方法にはバイアスが導入される可能性があります。さらに、これらのモデルには感情がないため、感情を含むタスクの評価において効果が制限される可能性があります。人間の評価と大規模言語モデルによる評価は、それぞれ独自の強みと弱点を持っています。最適な効果は、人間とこれらの大規模モデルの組み合わせによって達成される可能性があります。

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