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「Hugging Faceを使用してLLMsを使ったテキスト要約機を構築する」

はじめに 最近、LLMs（Large Language Models）を使用したテキスト要約は多くの関心を集めています。これらのモデルは、GPT-3やT5などの事前訓練モデルであり、人間のようなテキストやテキスト分類、要約、翻訳などのタスクを生成することができます。Hugging Faceは、LLMsを使用するための人気のあるライブラリの一つです。 この記事では、特にHugging Faceに焦点を当てて、LLMの能力について検討し、難解なNLPの問題を解決するための適用方法について説明します。また、Hugging FaceとLLMsを使用して、Streamlit用のテキスト要約アプリケーションを構築する方法についても説明します。まずは、この記事の学習目標について見てみましょう。 学習目標 Hugging Faceをプラットフォームとして使用したLLMsとTransformersの機能と機能を探索する。 Hugging Faceが提供する事前訓練モデルとパイプラインを活用して、チャットボットなどのさまざまなNLPタスクを実行する方法を学ぶ。 Hugging FaceとLLMsを使用したテキスト要約の実践的な理解を開発する。 テキスト要約のための対話型Streamlitアプリケーションを作成する。 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。 大規模言語モデル（LLMs）の理解 LLMモデルは大量のテキストデータで訓練されます。これらのモデルは、前の文脈に基づいて次の単語を予測することにより、複雑な言語パターンを捉え、一貫したテキストを生成することができます。 LLMsは大量のパラメータを含むデータセットで訓練されます。訓練データの膨大な量により、LLMsは言語の微妙なニュアンスを学び、印象的な言語生成能力を提供することができます。 LLMsは機械翻訳、テキスト生成、質問応答、感情分析などのさまざまなタスクでの突破口を可能にし、NLPの分野に大きな影響を与えました。 これらのモデルはベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、多くのNLPタスクにおいて頼りになるツールとなっています。 Hugging Face…

軌跡予測のためのマップマッチング

この記事では、ノイズのあるGPSセンサーからサンプリングされた過去のトリップのデータベースを使用して、デジタル道路ネットワーク上の車両の軌跡を予測するための方法を紹介します将来の進路を予測するだけでなく、この...

Streamlitを使用して、Hugging Face Spacesにモデルとデータセットをホスティングする

Streamlitを使用してHugging Face Spacesでデータセットとモデルを紹介する Streamlitを使用すると、データセットを視覚化し、機械学習モデルのデモをきれいに構築することができます。このブログ記事では、モデルとデータセットのホスティング、およびHugging Face SpacesでのStreamlitアプリケーションの提供方法をご紹介します。 モデルのデモを作成する Hugging Faceのモデルを読み込んで、Streamlitを使用してクールなUIを構築することができます。この具体的な例では、「Write with Transformer」を一緒に再現します。GPT-2やXLNetなどのtransformerを使用して何でも書けるアプリケーションです。 推論の仕組みについては詳しく触れません。ただし、この特定のアプリケーションにはいくつかのハイパーパラメータ値を指定する必要があることを知っておく必要があります。Streamlitには、カスタムアプリケーションを簡単に実装できる多くのコンポーネントが提供されています。必要なハイパーパラメータを推論コード内で受け取るために、それらの一部を使用します。 .text_areaコンポーネントは、入力する文章を受け入れるための素敵なエリアを作成します。 Streamlitの.sidebarメソッドを使用すると、サイドバーで変数を受け入れることができます。 sliderは連続値を取るために使用されます。ステップを指定しない場合、値は整数として扱われますので、忘れずにステップを指定してください。 number_inputを使用すると、エンドユーザーに整数値の入力をさせることができます。 import streamlit as st # テキストボックスに表示されるデフォルトのテキストを追加 default_value =…

ギャラリー、図書館、アーカイブ、博物館向けのHugging Face Hub

ギャラリー、図書館、アーカイブ、博物館のためのハギングフェイスハブ ハギングフェイスハブとは何ですか？ Hugging Faceは、高品質な機械学習を誰にでもアクセス可能にすることを目指しています。この目標は、広く使われているTransformersライブラリなどのオープンソースのコードライブラリを開発すること、無料のコースを提供すること、そしてHugging Faceハブを提供することなど、さまざまな方法で追求されています。 Hugging Faceハブは、人々が機械学習モデル、データセット、デモを共有しアクセスできる中央リポジトリです。ハブには19万以上の機械学習モデル、3万3000以上のデータセット、10万以上の機械学習アプリケーションとデモがホストされています。これらのモデルは、事前学習済みの言語モデル、テキスト、画像、音声分類モデル、物体検出モデル、さまざまな生成モデルなど、さまざまなタスクをカバーしています。 ハブにホストされているモデル、データセット、デモは、さまざまなドメインと言語をカバーしており、ハブを通じて利用できる範囲を拡大するための定期的なコミュニティの取り組みが行われています。このブログ記事は、ギャラリー、図書館、アーカイブ、博物館（GLAM）セクターで働く人々がハギングフェイスハブをどのように利用して貢献できるかを理解することを目的としています。 記事全体を読むか、最も関連のあるセクションにジャンプすることができます！ ハブが何か分からない場合は、「ハギングフェイスハブとは何ですか？」から始めてください。 ハブで機械学習モデルを見つける方法を知りたい場合は、「ハギングフェイスハブの使用方法：ハブで関連するモデルを見つける方法」から始めてください。 ハブでGLAMデータセットを共有する方法を知りたい場合は、「ウォークスルー：GLAMデータセットをハブに追加する方法」から始めてください。 いくつかの例を見たい場合は、「ハギングフェイスハブの使用例」をチェックしてください。 ハギングフェイスハブで何を見つけることができますか？ モデル Hugging Faceハブは、さまざまなタスクとドメインをカバーする機械学習モデルへのアクセスを提供しています。多くの機械学習ライブラリがHugging Faceハブとの統合を持っており、これらのライブラリを介して直接モデルを使用したりハブに共有したりすることができます。 データセット Hugging Faceハブには3万以上のデータセットがあります。これらのデータセットには、テキスト、画像、音声、マルチモーダルなど、さまざまなドメインとモダリティがカバーされています。これらのデータセットは、機械学習モデルのトレーニングや評価に価値があります。 スペース Hugging Face…

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