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Artificial Intelligence

「ChatGPTコードインタプリタを使用して、人道支援データの非構造化Excelテーブルを分析する」

新しい実験的な機能「コードインタプリター」は、ChatGPTの使用の一環としてPythonコードの生成と実行をネイティブにサポートしますデータエンジニアリングを行うためには大きな潜在能力を示しています

「LLM-AUGMENTERに会いましょう：Microsoft Researchのアーキテクチャーによる、LLMをメモリ、知識、外部のフィードバックで拡張する手法」

「ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の印象的な能力は、広く認識されていますこれらのモデルは、流暢で一貫性のある自然言語テキストを生成することに優れています」

ChatGPTコードインタープリタープラグインの使用方法10選

「待ち望まれていたChatGPTコードインタープリタープラグインがついに展開されています以下に、それを使ってできることを紹介します」

KiliとHuggingFace AutoTrainを使用した意見分類

イントロダクションユーザーのニーズを理解することは、ユーザーに関連するビジネスにおいて重要です。しかし、それには多くの労力と分析が必要であり、非常に高価です。ならば、Machine Learningを活用しませんか？Auto MLを使用することでコーディングを大幅に削減できます。この記事では、HuggingFace AutoTrainとKiliを活用して、テキスト分類のためのアクティブラーニングパイプラインを構築します。Kiliは、品質の高いトレーニングデータ作成を通じて、データ中心のアプローチを強力にサポートするプラットフォームです。協力的なデータ注釈ツールとAPIを提供し、信頼性のあるデータセット構築とモデルトレーニングの素早い反復を可能にします。アクティブラーニングとは、データセットにラベル付けされたデータを追加し、モデルを反復的に再トレーニングするプロセスです。そのため、終わりのない作業であり、人間がデータにラベルを付ける必要があります。この記事の具体的なユースケースとして、Google PlayストアのVoAGIのユーザーレビューを使用してパイプラインを構築します。その後、構築したパイプラインでレビューをカテゴリ分類します。最後に、分類されたレビューに感情分析を適用します。その結果を分析することで、ユーザーのニーズと満足度を理解することが容易になります。 HuggingFaceを使用したAutoTrain 自動化されたMachine Learningは、Machine Learningパイプラインの自動化を指す用語です。データクリーニング、モデル選択、ハイパーパラメータの最適化も含まれます。🤗 transformersを使用して自動的にハイパーパラメータの検索を行うことができます。ハイパーパラメータの最適化は困難で時間のかかるプロセスです。 transformersや他の強力なAPIを使用してパイプラインを自分自身で構築することもできますが、AutoTrainを完全に自動化することも可能です。AutoTrainは、transformers、datasets、inference-apiなどの多くの強力なAPIを基に構築されています。データのクリーニング、モデルの選択、ハイパーパラメータの最適化のステップは、すべてAutoTrainで完全に自動化されています。このフレームワークをフルに活用することで、特定のタスクに対してプロダクションレディのSOTAトランスフォーマーモデルを構築することができます。現在、AutoTrainはバイナリとマルチラベルのテキスト分類、トークン分類、抽出型質問応答、テキスト要約、テキストスコアリングをサポートしています。また、英語、ドイツ語、フランス語、スペイン語、フィンランド語、スウェーデン語、ヒンディー語、オランダ語など、多くの言語もサポートしています。AutoTrainでサポートされていない言語の場合、カスタムモデルとカスタムトークナイザを使用することも可能です。 Kili Kiliは、データ中心のビジネス向けのエンドツーエンドのAIトレーニングプラットフォームです。Kiliは、最適化されたラベリング機能と品質管理ツールを提供し、データを管理するための便利な手段を提供します。画像、ビデオ、テキスト、PDF、音声データを素早く注釈付けできます。GraphQLとPythonの強力なAPIも備えており、データ管理を容易にします。オンラインまたはオンプレミスで利用可能であり、コンピュータビジョンやNLP、OCRにおいてモダンなMachine Learning技術を実現することができます。テキスト分類、固有表現認識（NER）、関係抽出などのNLP / OCRタスクをサポートしています。また、オブジェクト検出、画像転写、ビデオ分類、セマンティックセグメンテーションなどのコンピュータビジョンタスクもサポートしています。 Kiliは商用ツールですが、Kiliのツールを試すために無料のデベロッパーアカウントを作成することもできます。料金については、価格ページから詳細を確認できます。プロジェクトモバイルアプリケーションについての洞察を得るために、レビューの分類と感情分析の例を取り上げます。…

SQLクエリにおいてGPT-4よりも優れたもの：NSQL（完全なオープンソース）

ChatGPTや他のLLM（Language Model）を使用してSQLクエリを生成しようとしたことがある方は手を挙げてください私は試してみましたし、現在も試しています！しかし、新しいオープンソースのファミリーが登場したことをお伝えできるのがとても嬉しいです...

Pythonでトレーニング済みモデルを保存する方法

実世界の機械学習（ML）のユースケースに取り組む際、最適なアルゴリズム/モデルを見つけることは責任の終わりではありませんこれらのモデルを将来の使用や本番環境への展開のために保存、保管、パッケージ化することが重要ですこれらのプラクティスはいくつかの理由から必要です：再強調すると、MLモデルの保存と保管...

OpenAIのモデレーションAPIを使用してコンテンツのモデレーションを強化する

プロンプトエンジニアリングの台頭や、言語モデルの大規模な成果により、私たちの問いに対する応答を生成する際の大変な成果を上げたLarge Language Modelsの注目すべき成果により、ChatGPTのようなチャットボットは私たちの日常生活の重要な一部となりつつあります...

自分の脳の季節性を活用した、1年間のデータサイエンスの自己学習プランの作成方法

ソーシャルメディアでは、最近自分自身でデータサイエンスを学んだ人々が3ヶ月でデータサイエンスを習得し、成功したという話ばかりがあふれているため、自分でデータサイエンスを学ぶことは到底不可能に思えるかもしれません

ChatGPTのTokenizerを解放する

この記事では、OpenAIが使用するオリジナルのライブラリであるtiktokenライブラリを使った実践を通じて、ChatGPTトークナイザーの仕組みを解説します

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