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Amazon Pollyを使用してテキストが話されている間にテキストをハイライト表示します

Amazon Pollyは、テキストを生き生きとした音声に変換するサービスですこのサービスは、テキストを複数の言語に音声に変換するアプリケーションの開発を可能にしますこのサービスは、他のAWS AIや機械学習（ML）サービスと組み合わせて、チャットボットやオーディオブックなどのテキスト読み上げアプリケーションで使用することができます[…]

ゼロから大規模言語モデルを構築するための初心者ガイド

はじめに TwitterやLinkedInなどで、私は毎日多くの大規模言語モデル（LLMs）に関する投稿に出会います。これらの興味深いモデルに対してなぜこれほど多くの研究と開発が行われているのか、私は疑問に思ったこともあります。ChatGPTからBARD、Falconなど、無数のモデルの名前が飛び交い、その真の性質を解明したくなるのです。これらのモデルはどのように作成されるのでしょうか？大規模言語モデルを構築するにはどうすればよいのでしょうか？これらのモデルは、あなたが投げかけるほとんどの質問に答える能力を持つのはなぜでしょうか？これらの燃えるような疑問は私の心に長く残り、好奇心をかき立てています。この飽くなき好奇心は私の内に火をつけ、LLMsの領域に飛び込む原動力となっています。私たちがLLMsの最先端について議論する刺激的な旅に参加しましょう。一緒に、彼らの開発の現状を解明し、彼らの非凡な能力を理解し、彼らが言語処理の世界を革新した方法に光を当てましょう。学習目標 LLMsとその最新の状況について学ぶ。利用可能なさまざまなLLMsとこれらのLLMsをゼロからトレーニングするアプローチを理解する。 LLMsのトレーニングと評価におけるベストプラクティスを探究する。準備はいいですか？では、LLMsのマスタリングへの旅を始めましょう。大規模言語モデルの簡潔な歴史大規模言語モデルの歴史は1960年代にさかのぼります。1967年にMITの教授が、自然言語を理解するための最初のNLPプログラムであるElizaを作成しました。Elizaはパターンマッチングと置換技術を使用して人間と対話し理解することができます。その後、1970年にはMITチームによって、人間と対話し理解するための別のNLPプログラムであるSHRDLUが作成されました。 1988年には、テキストデータに存在するシーケンス情報を捉えるためにRNNアーキテクチャが導入されました。2000年代には、RNNを使用したNLPの研究が広範に行われました。RNNを使用した言語モデルは当時最先端のアーキテクチャでした。しかし、RNNは短い文にはうまく機能しましたが、長い文ではうまく機能しませんでした。そのため、2013年にはLSTMが導入されました。この時期には、LSTMベースのアプリケーションで大きな進歩がありました。同時に、アテンションメカニズムの研究も始まりました。 LSTMには2つの主要な懸念がありました。LSTMは長い文の問題をある程度解決しましたが、実際には非常に長い文とはうまく機能しませんでした。LSTMモデルのトレーニングは並列化することができませんでした。そのため、これらのモデルのトレーニングには長い時間がかかりました。 2017年には、NLPの研究において Attention Is All You Need という論文を通じてブレークスルーがありました。この論文はNLPの全体的な景色を変革しました。研究者たちはトランスフォーマーという新しいアーキテクチャを導入し、LSTMに関連する課題を克服しました。トランスフォーマーは、非常に多数のパラメータを含む最初のLLMであり、LLMsの最先端モデルとなりました。今日でも、LLMの開発はトランスフォーマーに影響を受けています。次の5年間、トランスフォーマーよりも優れたLLMの構築に焦点を当てた重要な研究が行われました。LLMsのサイズは時間とともに指数関数的に増加しました。実験は、LLMsのサイズとデータセットの増加がLLMsの知識の向上につながることを証明しました。そのため、BERT、GPTなどのLLMsや、GPT-2、GPT-3、GPT 3.5、XLNetなどのバリアントが導入され、パラメータとトレーニングデータセットのサイズが増加しました。 2022年には、NLPにおいて別のブレークスルーがありました。 ChatGPT は、あなたが望むことを何でも答えることができる対話最適化されたLLMです。数か月後、GoogleはChatGPTの競合製品としてBARDを紹介しました。…

ウェブと組み込みシステムにおけるRustの実行のための9つのルール

ユーザーの要求に応じて、私は最近、range-set-blazeというクレートをWebページ内で動作するように変換しましたまた、マイクロコントローラー（組み込み）でも動作するようにしました（range-set-blazeクレートは効率的に操作を行います...

データ駆動型の世界で理解すべき重要な統計的アイデア4つ

2023年にデータリテラシーを持つためには、サンプリング、不確実性、AI、機械学習、そして統計的な主張の解釈といった基本的な概念が必要です

Pythonを使用したウェブサイトモニタリングによるリアルタイムインサイトの強化

イントロダクションこのプロジェクトの目的は、複数のウェブサイトの変更をモニタリングし、追跡するプロセスを自動化するPythonプログラムを開発することです。Pythonを活用して、ウェブベースのコンテンツの変更を検出し、文書化する繊細な作業を効率化することを目指しています。リアルタイムのニュース追跡、即時の製品更新、競合分析を行うために、この能力は非常に貴重です。デジタルの世界が急速に変化する中で、ウェブサイトの変更を特定することは、持続的な認識と理解を保つために不可欠です。学習目標このプロジェクトの学習目標は、以下のコンポーネントをカバーすることです： BeautifulSoupやScrapyなどのPythonライブラリを使用したウェブスクレイピングの方法に関する知識を向上させる。効率的にウェブサイトから価値のあるデータを抽出し、HTMLの構造をナビゲートし、特定の要素を特定し、さまざまなコンテンツタイプを処理することを目指します。ウェブサイトのコンテンツの微妙な変化を特定するスキルを向上させる。新しくスクレイピングされたデータを既存の参照と比較して、挿入、削除、または変更を検出するための技術を学ぶことを目指します。また、これらの比較中に遭遇するさまざまなデータ形式と構造を処理することも目指します。ウェブサイトの更新を追跡するためにPythonの自動化機能を活用する。cronジョブやPythonのスケジューリングライブラリなどのスケジューリングメカニズムを使用して、データ収集を強化し、繰り返しのタスクを排除する予定です。 HTMLのアーキテクチャについて包括的な理解を開発する。HTMLドキュメントを効率的にナビゲートし、データ抽出中に重要な要素を特定し、ウェブサイトのレイアウトと構造の変更を効果的に管理することを目指します。データ操作技術を探索することにより、テキスト処理のスキルを向上させる。抽出したデータをクリーンアップし、洗練させ、データエンコーディングの複雑さに対処し、洞察に基づいた分析と多目的なレポートのためにデータを操作する方法を学びます。この記事は、データサイエンスのブログマラソンの一環として公開されました。プロジェクトの説明このプロジェクトでは、特定のウェブサイトの変更を監視し、カタログ化するためのPythonアプリケーションを作成することを目指しています。このアプリケーションには、以下の機能が組み込まれます：ウェブサイトのチェック：特定のコンテンツやセクションの更新を検出するために、割り当てられたウェブサイトを一貫して評価します。データの取得：ウェブスクレイピングの方法を使用して、テキスト、グラフィック、または関連データなど、必要な詳細をウェブサイトから抽出します。変更の特定：新しくスクレイピングされたデータを以前に保存されたデータと比較し、違いや変更箇所を特定します。通知メカニズム：変更が検出された場合にユーザーをリアルタイムに通知するアラートメカニズムを実装します。ログ記録：変更の詳細な記録を時間スタンプや変更の情報とともに保持します。このアプリケーションは、ユーザーの設定に基づいて、任意のウェブサイトと特定のコンテンツを監視するようにカスタマイズできます。期待される結果には、ウェブサイトの変更に関する直ちにアラートが含まれ、変更の性質とタイミングを理解するための包括的な変更記録が含まれます。問題の定義このプロジェクトの主な目的は、特定のウェブサイトの監視プロセスを効率化することです。Pythonアプリケーションを作成することで、興味のあるウェブサイトの変更を追跡し、カタログ化します。このツールは、ニュース記事、製品リスト、その他のウェブベースのコンテンツの最新の変更について、タイムリーな更新情報を提供します。この追跡プロセスを自動化することで、時間の節約とウェブサイトへの変更や追加に対する即時の認識が確保されます。アプローチこのプロジェクトを成功裏に実装するために、以下の手順に従う高レベルのアプローチを取ります：プロジェクトでは、BeautifulSoupやScrapyなどの強力なPythonライブラリを使用します。これらのライブラリを使用すると、ウェブサイトから情報を収集し、HTMLコンテンツを取捨選択することが容易になります。始めに、ウェブサイトから情報を取得してベースラインを作成します。このベンチマークデータは、後で変更を特定するのに役立ちます。入力データを設定されたベンチマークと照合して、新しい追加や変更を追跡することができます。テキストの比較やHTML構造の違いの分析など、さまざまな技術を使用する場合があります。…

大規模な言語モデルにおけるコンテキストに基づく学習アプローチ

言語モデリング（LM）は、単語のシーケンスの生成的な尤度をモデル化することを目指し、将来の（または欠損している）トークンの確率を予測します言語モデルは自然言語処理の世界を革新しました...

科学ソフトウェアの開発

この記事では、このシリーズの最初の記事で示されたように、科学ソフトウェアの開発においてTDDの原則に従って、Sobelフィルタとして知られるエッジ検出フィルタを開発します

ChatGPTから独自のプライベートなフランス語チューターを作成する方法

議論された外国語チューターのコードは、私のGitHubページの同梱リポジトリで見つけることができます非商業利用に限り、自由に使用することができます長い間延期していたので、私は...

Langchainを使用してYouTube動画用のChatGPTを構築する

はじめにビデオとチャットで話すことができたらどのくらい便利だろうかと考えたことがありますか？私自身、ブログを書く人間として、関連する情報を見つけるために1時間ものビデオを見ることはしばしば退屈に感じます。ビデオから有用な情報を得るために、ビデオを見ることが仕事のように感じることもあります。そこで、YouTubeビデオやその他のビデオとチャットできるチャットボットを作成しました。これは、GPT-3.5-turbo、Langchain、ChromaDB、Whisper、およびGradioによって実現されました。この記事では、Langchainを使用してYouTubeビデオのための機能的なチャットボットを構築するコードの解説を行います。学習目標 Gradioを使用してWebインターフェースを構築する Whisperを使用してYouTubeビデオを処理し、テキストデータを抽出するテキストデータを適切に処理およびフォーマットするテキストデータの埋め込みを作成する Chroma DBを構成してデータを保存する OpenAI chatGPT、ChromaDB、および埋め込み機能を使用してLangchainの会話チェーンを初期化する最後に、Gradioチャットボットに対するクエリとストリーミング回答を行うコーディングの部分に入る前に、使用するツールや技術に慣れておきましょう。この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 Langchain Langchainは、Pythonで書かれたオープンソースのツールで、Large Language Modelsデータに対応したエージェントを作成できます。では、それはどういうことでしょうか？GPT-3.5やGPT-4など、商用で利用可能な大規模言語モデルのほとんどは、トレーニングされたデータに制限があります。たとえば、ChatGPTは、すでに見た質問にしか答えることができません。2021年9月以降のものは不明です。これがLangchainが解決する核心的な問題です。Wordドキュメントや個人用PDFなど、どのデータでもLLMに送信して人間らしい回答を得ることができます。ベクトルDB、チャットモデル、および埋め込み関数などのツールにはラッパーがあり、Langchainだけを使用してAIアプリケーションを簡単に構築できます。 Langchainを使用すると、エージェント（LLMボット）を構築することもできます。これらの自律エージェントは、データ分析、SQLクエリ、基本的なコードの記述など、複数のタスクに設定できます。これらのエージェントを使用することで、低レベルな知識作業をLLMに外注することができるため、時間とエネルギーを節約できます。このプロジェクトでは、Langchainツールを使用して、ビデオ用のチャットアプリを構築します。Langchainに関する詳細については、公式サイトを訪問してください。 Whisper Whisperは、OpenAIの別の製品です。これは、オーディオまたはビデオをテキストに変換できる汎用音声認識モデルです。多言語翻訳、音声認識、および分類を実行するために、多様なオーディオをトレーニングしています。…

Cox回帰の隠されたダークシークレット：Coxを解きほぐす

もし以前のブログ投稿をフォローしていた場合、ロジスティック回帰が完全に分離されたデータにフィットしようとすると問題が発生し、オッズ比が無限大になることを思い出すかもしれません

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