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ドキュメント指向エージェント：ベクトルデータベース、LLMs、Langchain、FastAPI、およびDockerとの旅

ChromaDB、Langchain、およびChatGPTを活用した大規模ドキュメントデータベースからの強化された応答と引用されたソース

PythonのAsyncioをAiomultiprocessで強化しましょう：包括的なガイド

Python asyncioをaiomultiprocessでどのように強化するかをこの包括的なガイドで発見してください非同期プログラミングとマルチプロセッシングの力を利用して、アプリケーションを高速化し効率を向上させる方法を学びましょう

UCLAの研究者が、最新の気候データと機械学習モデルに簡単で標準化された方法でアクセスするためのPythonライブラリ「ClimateLearn」を開発しました

極端な気象条件は、特に最近の数年間においては典型的な出来事となっています。気候変動が、パキスタンで見られる豪雨による大規模な洪水から、ポルトガルとスペイン全土で野火を煽った熱波まで、このような極端な天候現象の主な要因です。もし適切な対策が早急に講じられない場合、地球の平均地表温度は次の10年間で約4度上昇すると予測されています。科学者によると、この温度上昇はより頻繁な極端な天候事象の発生にさらに寄与するでしょう。一般循環モデル（GCM）は、科学者が将来の天候と気候を予測するために使用するツールです。GCMは、温度、風速、降水量などのさまざまな変数の予測を生成するために時間をかけて積分できる微分方程式のシステムです。これらのモデルは非常に理解しやすく、非常に正確な結果を提供します。ただし、これらのモデルを実行するには、かなりの計算能力が必要です。さらに、多くのトレーニングデータがある場合、モデルの微調整が困難になります。ここで、機械学習の技術が役立つことが証明されています。特に「天気予報」と「空間ダウンスケーリング」において、これらのアルゴリズムは確立された気候モデルと競争力を持つことが証明されています。天気予報は将来の気候変数を予測することを指し、例えば、前の週の日降水量（cm）の情報を使用して、来週のメーガラヤでの降水量を予測する必要があります。空間ダウンスケーリングとは、例えば100 km x 100 kmのグリッドから1 km x 1 kmにスケーリングすることを指す、空間的に粗い気候モデルの予測の問題です。予測とダウンスケーリングは、さまざまなコンピュータビジョンのタスクに類似することがあります。ただし、天気予報、空間ダウンスケーリング、および他のCVタスクの主な違いは、機械学習モデルがさまざまな形式の外部入力を利用する必要があることです。例えば、湿度や風速などの要素と過去の地表温度は、将来の地表温度に影響を与えます。これらの変数は、地表温度と共にモデルへの入力として提供される必要があります。深層学習の研究は近年急速に進展しており、機械学習と気候変動を研究する科学者たちは、深層学習の技術が天気予報や空間ダウンスケーリングの問題にどのように対処できるかを調査しています。機械学習の適用においては、2つは対照的なアプローチを取ります。機械学習を研究する科学者たちは、どのアーキテクチャがどの問題に最適であり、どのようにデータを処理すれば現代の機械学習手法に適しているかに重点を置きます。一方、気候科学者は物理方程式をより多く活用し、必要な評価指標を念頭に置きます。ただし、気候モデリングにおける「バイアス」と機械学習における「バイアス」といった曖昧な言語、気候科学の課題に対する機械学習のアプリケーションの標準化の欠如、気候データの解析に対する専門知識の不足などが、その全体的な能力を引き出すことを妨げています。これらの問題に対処するため、カリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）の研究者たちは、ClimateLearnというPythonパッケージを開発しました。これにより、巨大な気候データと最先端の機械学習モデルに簡単に、標準化されたアクセスが可能となります。パッケージを介して、さまざまなデータセット、最新の基準モデル、および一連のメトリックと可視化がすべて利用可能であり、天気予報と空間ダウンスケーリング技術の大規模なベンチマーキングが可能となります。 ClimateLearnは、現在の深層学習アーキテクチャが簡単に利用できる形式でデータを提供します。パッケージには、歴史的なグローバル気候の第5世代再解析であるERA5のデータや、ヨーロッパ気象衛星の気象データ（ECMWF）が含まれています。再解析データセットは、モデリングとデータ同化技術を使用して、歴史的データをグローバルな推定値に統合します。この実データとモデリングの組み合わせにより、再解析ソリューションは合理的な精度で完全なグローバルデータを持つことができます。ClimateLearnは、生のERA5データに加えて、データ駆動型天気予測のためのベンチマークデータセットであるWeatherBenchの前処理済みERA5データもサポートしています。 ClimateLearnに実装されている基準モデルは、気候タスクに適した調整が行われており、気候科学の他の下流パイプラインにも容易に拡張できます。線形回帰、持続性、気候論などの単純な統計的技術は、ClimateLearnがサポートする標準的な機械学習アルゴリズムの範囲の一部です。リザイドコンボリューショナルニューラルネットワーク、Uネット、ビジョントランスフォーマなど、より高度な深層学習アルゴリズムも利用可能です。さらに、ClimateLearnは、（緯度に重みを付けた）平均二乗誤差、異常相関係数、ピアソンの相関係数などのメトリックを使用して、モデルの予測を素早く可視化するサポートも提供します。さらに、ClimateLearnはモデルの予測、真の値、およびその間の差異の可視化も提供します。 ClimateLearnを開発する研究者の主な目標は、気候科学と機械学習のコミュニティ間のギャップを埋めることです。これを実現するために、気候データセットへの容易なアクセス、比較のためのベースラインモデルの提供、モデルの出力を理解するための可視化メトリクスを提供しています。近い将来、研究者はCMIP6（第6世代気候モデリング相互比較プロジェクト）などの新しいデータセットのサポートを追加する予定です。チームはまた、新たな不確実性の定量化メトリクスやベイズニューラルネットワークや拡散モデルなどのいくつかの機械学習手法による確率予測もサポートします。モデルの性能、表現力、頑健性についてより詳しく知ることで、機械学習の研究者が開拓できる追加の機会について、研究者たちは非常に熱心です。さらに、気候科学者は入力変数の値を変更することで結果の分布がどのように変化するかを理解することができます。チームはまた、パッケージをオープンソース化し、コミュニティの貢献を期待しています。新しいPyTorchライブラリClimateLearnをご紹介します。気候データセット、最先端のMLモデル、高品質なトレーニングおよび可視化パイプラインにアクセスするためのものです。ブログ：https://t.co/BarGdNWQiT ドキュメント：https://t.co/RBiQFbeqaJ クイックスタートColab：https://t.co/RjgqOo2tX0 (1/n) — Aditya Grover…

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。…

ベクトルデータベースについてのすべて – その重要性、ベクトル埋め込み、および大規模言語モデル（LLM）向けのトップベクトルデータベース

大型言語モデルは近年、著しい成長と進化を遂げています。人工知能の分野は、これらのモデルの新たなリリースごとにブームを巻き起こしています。教育や金融、医療やメディアなど、LLMはほぼすべての領域に貢献しています。GPT、BERT、PaLM、LLaMaなどの有名なLLMは、人間を模倣することでAI産業を革新しています。OpenAIによって開発されたGPTアーキテクチャに基づく有名なチャットボットChatGPTは、正確で創造的なコンテンツの生成、質問への回答、大量のテキスト段落の要約、言語翻訳など、人間を模倣しています。ベクトルデータベースとは何ですか？ AIと機械学習の分野で急速に人気を集めている新しい独特なタイプのデータベースがベクトルデータベースです。従来のリレーショナルデータベース（最初は行と列で表形式のデータを格納するために設計されたもの）や、JSONドキュメントでデータを格納する最近のNoSQLデータベース（例：MongoDB）とは異なる性質を持つためです。ベクトルデータベースは、ベクトル埋め込みのみを格納および検索するために設計された特殊なデータベースです。大型言語モデルと新しいアプリケーションは、ベクトル埋め込みとベクトルデータベースに依存しています。これらのデータベースは、ベクトルデータの効果的な格納と操作のために作られた専用のデータベースです。ベクトルデータは、点、線、およびポリゴンを使用して空間内のオブジェクトを記述するために使用され、コンピュータグラフィックス、機械学習、地理情報システムなど、さまざまな産業で頻繁に使用されています。ベクトルデータベースは、ベクトル埋め込みに基づいており、これはAIシステムがデータを解釈し、長期的なメモリを保持するのに役立つ意味情報を持つデータの一種です。これらの埋め込みは、MLプロセスの一環として生成されたトレーニングデータの縮小バージョンです。これらは機械学習の推論フェーズで新しいデータを実行するために使用されるフィルタとして機能します。ベクトルデータベースでは、データの幾何学的な特性を使用して組織化および格納します。各アイテムは、空間内の座標とその特性を与える他のプロパティによって識別されます。たとえば、ベクトルデータベースは、GISアプリケーションで町、高速道路、川などの地理的な特徴の詳細を記録するために使用される可能性があります。ベクトルデータベースの利点空間インデックス：ベクトルデータベースは、Rツリーやクアッドツリーなどの空間インデックス技術を使用して、近接や制約などの地理的な関係に基づいてデータの検索を可能にします。これにより、ベクトルデータベースは他のデータベースよりも優れた性能を持つことができます。多次元インデックス：ベクトルデータベースは、空間インデックスに加えて、追加のベクトルデータの特性に対してインデックスをサポートすることができます。これにより、非空間属性に基づいた効果的な検索とフィルタリングが可能となります。幾何学的な操作：ベクトルデータベースには、交差、バッファリング、距離計算などの幾何学的な操作のための組み込みサポートが頻繁にあります。これは、空間分析、ルーティング、マップの可視化などのタスクに重要です。地理情報システム（GIS）との統合：ベクトルデータベースは、効率的な空間データの処理と分析によく使用され、GISソフトウェアやツールと組み合わせて使用されます。 LLMの構築に最適なベクトルデータベース大型言語モデルの場合、ベクトルデータベースは、LLMのトレーニングから得られるベクトル埋め込みの格納に主に使用されています。 Pinecone – Pineconeは、優れたパフォーマンス、スケーラビリティ、複雑なデータの処理能力を備えた強力なベクトルデータベースです。ベクトルへの即時アクセスとリアルタイムの更新が必要なアプリケーションに最適であり、迅速かつ効率的なデータの検索に優れています。 DataStax – DataStaxのAstraDBは、アプリケーション開発を加速するためのベクトルデータベースです。AstraDBはCassandra操作との統合、およびAppCloudDBとの連携により、アプリの構築を簡素化し、効率的なデータの取得を自動的にさまざまなクラウドインフラストラクチャ上でスケーリングすることができます。 MongoDB – MongoDBのAtlas Vector Search機能は、生成的AIと意味検索の統合における重要な進歩です。ベクトル検索機能の統合により、MongoDBはデータ分析、推奨システム、自然言語処理などの作業を開発者が行えるようにします。Atlas…