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Google Pub/SubからBigQueryへの簡単な方法

「過去には、Pub/SubメッセージをBigQueryテーブルに取り込みたいと思う状況に何度も遭遇しましたが、特に簡単な方法が見つからず、うまくいかないことが多かったです...」

「多変量カテゴリデータを処理するためのPythonによる7つの可視化」

一般的なデータ、たとえばよく知られたアヤメやペンギンのデータセットなど、分析に使用されるデータは、カテゴリ変数が少ないため非常にシンプルですところで、現実世界のデータはより複雑であります…

「PyTorchモデルのパフォーマンス分析と最適化—パート6」

「これは、PyTorch ProfilerとTensorBoardを使用してPyTorchモデルを分析および最適化するトピックに関するシリーズ投稿の第6部ですこの投稿では、より複雑な問題の1つに取り組みます...」

LLMs（Language Model）と知識グラフ

LLMとは何ですか？ Large Language Models (LLMs)は、人間の言語を理解し生成できるAIツールです。これらは、膨大な量のテキストデータでトレーニングされた数十億のパラメータを持つ強力なニューラルネットワークです。これらのモデルの広範なトレーニングにより、人間の言語の構造と意味について深い理解を持っています。 LLMsは、翻訳、感情分析、チャットボットの会話など、さまざまな言語タスクを実行することができます。LLMsは、複雑なテキスト情報を理解し、エンティティとその関係を認識し、繋がりを保ち、文法的に正しいテキストを生成することができます。ナレッジグラフとは何ですか？ナレッジグラフは、異なるエンティティに関するデータと情報を表し結びつけるデータベースです。これには、オブジェクト、人物、場所を表すノードと、ノード間の関係を定義するエッジが含まれます。これにより、機械はエンティティがどのように関連し、属性を共有し、私たちの周りの世界の異なるものとの関係を把握することができます。ナレッジグラフは、YouTubeの推奨ビデオ、保険詐欺の検出、小売業での製品推奨、予測モデリングなど、さまざまなアプリケーションで使用することができます。出典：https://arxiv.org/pdf/2306.08302.pdf | ナレッジグラフの例 LLMsとナレッジグラフ LLMsの主な制限の1つは、「ブラックボックス」であること、つまり、彼らが結論にどのようにたどり着いているかを理解するのが難しいということです。さらに、彼らはしばしば事実情報を把握し取得するのが難しく、幻覚として知られる誤りや不正確さが生じることがあります。ここで、ナレッジグラフがLLMsを推論するための外部知識を提供することができます。ただし、ナレッジグラフは構築が困難であり、進化している性質を持っています。そのため、LLMsとナレッジグラフを一緒に使用して、それぞれの強みを最大限に活かすことは良いアイデアです。 LLMsは、次の3つのアプローチを使用してナレッジグラフ（KGs）と組み合わせることができます： KGを活用したLLMs：これらは、トレーニング中にKGをLLMsに統合し、より理解力を高めるために使用します。 LLMを拡張したKGs：LLMsは、埋め込み、完了、質問応答など、さまざまなKGタスクを改善することができます。シナジー効果のあるLLMs + KGs：LLMsとKGsは互いに補完し合い、データと知識に基づいた双方向の推論を促進します。 KGを活用したLLMs LLMsは、広範なテキストデータから学習することによって、さまざまな言語タスクで優れた能力を持つことで知られています。ただし、誤った情報（幻覚）を生成したり、解釈可能性に欠けたりするという批判も受けています。研究者は、これらの問題に対処するために、LLMsをナレッジグラフ（KGs）で拡張することを提案しています。 KGsは構造化された知識を保存しており、それを使用してLLMsの理解を向上させることができます。一部の手法では、LLMの事前トレーニング中にKGsを統合して知識の獲得を支援し、他の手法では推論中にKGsを使用してドメイン固有の知識アクセスを向上させます。KGsは、LLMsの推論と事実の解釈に使用され、透明性を改善します。…

『LangChain & Flan-T5 XXL の解除 | 効率的なドキュメントクエリのガイド』

はじめに大規模言語モデル（LLM）として知られる特定の人工知能モデルは、人間のようなテキストを理解し生成するために設計されています。”大規模”という用語は、それらが持つパラメータの数によってしばしば定量化されます。たとえば、OpenAIのGPT-3モデルは1750億個のパラメータを持っています。これらのモデルは、テキストの翻訳、質問への回答、エッセイの執筆、テキストの要約など、さまざまなタスクに使用することができます。LLMの機能を示すリソースやそれらとチャットアプリケーションを設定するためのガイダンスが豊富にありますが、実際のビジネスシナリオにおける適用可能性を徹底的に検討した試みはほとんどありません。この記事では、LangChain＆Flan-T5 XXLを活用して、大規模言語ベースのアプリケーションを構築するためのドキュメントクエリングシステムを作成する方法について学びます。学習目標技術的な詳細に踏み込む前に、この記事の学習目標を確立しましょう： LangChainを活用して大規模言語ベースのアプリケーションを構築する方法を理解するテキスト対テキストフレームワークとFlan-T5モデルの簡潔な概要 LangChain＆任意のLLMモデルを使用してドキュメントクエリシステムを作成する方法これらの概念を理解するために、これらのセクションについて詳しく説明します。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。 LLMアプリケーションの構築におけるLangChainの役割 LangChainフレームワークは、チャットボット、生成型質問応答（GQA）、要約など、大規模言語モデル（LLM）の機能を活用したさまざまなアプリケーションの開発に設計されています。LangChainは、ドキュメントクエリングシステムを構築するための包括的なソリューションを提供します。これには、コーパスの前処理、チャンキングによるこれらのチャンクのベクトル空間への変換、クエリが行われたときに類似のチャンクを特定し、適切な回答にドキュメントを洗練するための言語モデルの活用が含まれます。 Flan-T5モデルの概要 Flan-T5は、Googleの研究者によって商業的に利用可能なオープンソースのLLMです。これはT5（Text-To-Text Transfer Transformer）モデルの派生モデルです。T5は、”テキスト対テキスト”フレームワークでトレーニングされた最先端の言語モデルです。さまざまなNLPタスクを実行するために、タスクをテキストベースの形式に変換することでトレーニングされます。FLANは、Finetuned Language Netの略です。ドキュメントクエリシステムの構築に入りましょう LangChainとFlan-T5 XXLモデルを使用して、Google Colabの無料版でこのドキュメントクエリシステムを構築することができます。以下の手順に従ってドキュメントクエリシステムを構築しましょう： 1：必要なライブラリのインポート以下のライブラリをインポートする必要があります：…

「2023-24年のアクセンチュアフェローにお会いください」

「MITとAccentureの産業と技術の融合イニシアチブは、2023-24年度の大学院フェローシップを発表します」

人工知能における最良優先探索

人工知能は私たちの生活の一部となり、日常の活動を支援しています。コンピュータ、ガジェット、その他の機器に関しても、AIベースのアルゴリズムモデルは私たちのタスクと時間管理を容易にするのに役立ちます。AIの分野で特定のアルゴリズムの1つは、最良優先探索です。これは、各ステップで正しいパスの選択を支援するスマートなエクスプローラのように振る舞います。人工知能の最も優れた探索は、私たちのタスクを簡素化し、取り組みやすく時間を節約し、効率的な意思決定とより速い目標達成を実現します。最良優先探索とは何ですか？最良優先探索（BFS）は、特定のルールで機能し、優先度付きキューとヒューリスティック探索を使用する探索アルゴリズムです。これはコンピュータが迷路の可能性の中で適切で最短のパスを評価するのに理想的です。迷路に閉じ込められてどのようにして素早く出口に到達すればよいかわからない場合を想像してみてください。ここで、人工知能の最良優先探索は、システムプログラムがゴールにできるだけ早く到達するために、毎回のステップで正しいパスを評価して選択するのを支援します。例えば、スーパーマリオや魂斗羅のビデオゲームをプレイしているとしましょう。最良優先探索はコンピュータシステムがマリオや魂斗羅を制御し、最も速いルートや敵を倒す方法を調べるのを支援します。異なるパスを評価し、ゴールに到達し敵をできるだけ早く倒すための他の脅威のない最も近いパスを選択します。最良優先探索は、数多くの利用可能なノードの中から有望なノードを選択するために評価関数を利用する知識のある探索です。最良優先探索アルゴリズムは、グラフ空間を検索する際にトラバースするノードを監視する2つのリスト、つまりオープンリストとクローズドリストを使用します。オープンリストは現在トラバース可能なノードを監視し、クローズドリストは既に転送されたノードを監視します。 BFSの主要な概念以下は最良優先探索の主要な特徴です：パスの評価最良優先探索を使用する場合、システムは常に選択可能なノードまたはパスを探し、最短距離のノードまたはパスをトラバースしてゴールに到達し迷路を脱出するために最も有望なノードまたはパスを選択します。ヒューリスティック関数の使用最良優先探索はヒューリスティック関数を使用して知識のある意思決定を行います。これにより、ゴールに向かう正しいかつ迅速なパスが見つかります。迷路内のユーザーの現在の状態がこの関数の入力となり、ユーザーがゴールにどれだけ近いかを推定します。分析に基づいて、最短の時間と最小のステップでゴールに到達するのを支援します。トラックの保持最良優先探索アルゴリズムは、コンピュータシステムがトラバースしたりトラバースする予定のパスやノードを追跡するのを支援します。これにより、システムが以前にテストしたパスやノードのループに巻き込まれるのを防ぎ、エラーを回避します。プロセスの繰り返しコンピュータプログラムは、上記の3つの基準のプロセスを目標に到達し迷路を脱出するまで繰り返します。したがって、最良優先探索はヒューリスティック関数に基づいて最も有望なノードやパスを繰り返し評価します。ヒューリスティック関数とは何ですか？ヒューリスティック関数は、ゴールに至る最良のパス、ルート、または解を知識のある探索および評価に使用される関数を指します。これにより、最短時間で正しいパスを推定するのに役立ちます。ただし、ヒューリスティック関数は常に正確な結果や最適化された結果を提供するわけではありません。時にはサブオプティマルな結果を生成することもあります。ヒューリスティック関数はh(n)と呼ばれ、状態のペア間の最適ルートまたはパスのコストを計算し、その値は常に正の値です。アルゴリズムの詳細探索アルゴリズムには基本的に2つのカテゴリがあります：非統一アルゴリズムこれは盲目的な方法または網羅的な方法とも呼ばれます。追加情報なしで検索が行われるため、問題の記述で既に与えられた情報に基づいています。例えば、深さ優先探索と幅優先探索があります。情報利用アルゴリズムコンピューターシステムは、追加の情報に基づいて検索を実行し、ソリューションや目標への経路の評価のための次のステップを記述することができます。このような方法はヒューリスティックメソッドまたはヒューリスティック探索として広く知られています。情報利用アルゴリズムは、費用対効果、効率性、総合的なパフォーマンスの面で、盲目的な方法よりも優れています。情報利用アルゴリズムには、一般的に2つのバリアントがあります。…

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Google Pub/SubからBigQueryへの簡単な方法

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