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「GPTクローラーに会ってください：サイトをクロールし、知識ファイルを生成し、1つまたは複数のURLからカスタムGPTを作成できるAIツール」

ウェブページから知識を抽出してユニークなGPTモデルを構築できるとしたら、どれほど素晴らしいことでしょうか。あなた自身のURLから自分自身のカスタムGPTを作成する知識ファイルを生成するためにサイトをクロールすることのできる素晴らしいAIツールGPTクローラーに会ってください。 GPTクローラーは、非常に効率的かつ正確にウェブページから知識を抽出するために、巨大なテキストとコードのコーパスでトレーニングされた大規模な言語モデルGPTを使用します。 GPTクローラーは、通常のウェブクローラーとは異なり、情報のコンテキストと意味を解釈するために自然言語処理技術を使用しています。これにより、関係、事実、概念を含む重要なデータを認識し抽出することが可能であり、非構造化のウェブ素材を整理された知識に変換することができます。こちらはリサーチャーが開発した短いカスタムGPTで、Builder.ioの使用と統合に関する一般的な問題に対するアシストを目的としています。必要なのはビルダードキュメンテーションのURLのみです：https://chat.openai.com/g/g-kywiqipmR-builder-io-assistant 以下の4つの簡単なステップで始めることができます：リポジトリをクローンする。依存関係を設定する。クローラーをセットアップする。クローラーを起動する。コマンドと設定の手順はGitHubのページでご覧いただけます。 Dockerを使用してコンテナ内で実行するというような他のアプローチもあります。データをOpenAIにアップロードするこのプロジェクトのルートには、クロールによってoutput.jsonという名前のファイルが作成されます。ヘルパーやカスタムGPTを作成するためには、それをOpenAIにアップロードしてください。また、ここでカスタムGPTを作成してすぐに他の人と知識を共有することもできます。今すぐカスタムGPTを設計して利用するためには、プレミアムChatGPTサブスクリプションが必要です。さらに、作成した知識に合わせて個別のアシスタントを構築するために、こちらを使用することもできます。それを製品に組み入れることができます。さらなる進展へ GPTクローラーや同様のツールは、GPTテクノロジーの発展とともに情報抽出、カスタムGPTモデルの作成、個別のAIインタラクションにおいてますます重要になると予想されます。オーガナイズされた情報と非構造化のウェブ素材の間のギャップを埋める能力のために、知識管理、コンテンツ制作、AIパワードアプリケーションの可能性の世界が開かれます。疑いなく、GPTクローラーは情報との人間とのインタラクション方法を完全に変えることができるため、人工知能のゲームチェンジャーです。 The post Meet GPT Crawler: An…

システムデザインのチートシート：ElasticSearch

前の記事で検索について読んだことがあれば、アプリケーションにとって検索がいかに重要かを知っているでしょう考えてみてください：毎日使用するさまざまなウェブアプリやモバイルアプリの中で、Netflixなどがあるかもしれませんが...

‘製品およびエンジニアリングリーダーのための実践的なGenAI’

「もし普段から運転することがあるなら、自動車のフードには気にすることなく綿が詰まっているかもしれませんしかし、もしもあなたがより良い車を作る責任を持つ設計や製造の一環であるならば…」

AI（人工知能）の謎を解明：フォローすべきブロガーやライター

この記事では、注目すべき影響力のあるAIインフルエンサーや研究者、執筆者を紹介しています彼らの経歴、業績、AIの進歩に関する重要な洞察について学びましょう

Tech

「それに関する長いものと短いもの：ドキュメントの意味論を端から端まで捉えるための比例関係に基づく関連性」

今日の主要な検索方法は、通常、キーワードの一致やベクトル空間の類似性に依存して、クエリとドキュメントの関連性を推定しますただし、これらの技術は、...

WhatsAppチャットで言語モデルを構築しましょう

チャットボットは、デジタルプラットフォームとのやり取りを確実に変えてきました高度な言語モデルの能力の向上にもかかわらず、複雑なタスクを処理する能力において、ユーザー...

大型言語モデル、StructBERT ー言語構造を事前学習に組み込む

初めて登場して以降、BERTは感情分析、テキストの類似度、質問応答など、さまざまなNLPタスクで驚異的な結果を示してきましたそれ以来、研究者たちは有名になりました...

「Amazon SageMaker JumpStartを使用したスケーラブルなテキスト埋め込みと文の類似性検索」

この記事では、SageMaker Python SDKを使用してテキスト埋め込みと文の類似性の使用方法を示します文の類似性は、LLMによって埋め込まれた2つのテキストの間の類似度を評価することを意味しますこれは、検索増強生成（RAG）などのアプリケーションの基本ステップです

「スタンフォード大学の研究者が言語モデルの事実性において革新を成し遂げました：自動的な優先順位付けとNLPの進歩によるエラー削減」

スタンフォード大学とUNCチャペルヒルの研究者は、LLMsが生成する事実に反する主張である幻覚として知られる問題に取り組んでいます。人間のラベリングなしで、研究者はLLMsを微調整してオープンエンドの生成環境で事実の正確性を向上させました。NLPの最近のイノベーションを活用して、外部知識ベースとの整合性を通じて事実性を評価し、直接の好み最適化アルゴリズムを用いて微調整を行っています。このアプローチにより、Llama-2で事実性が大幅に向上し、7Bの尺度での伝記や医学的質問応答の事実エラーレートが大幅に低下しました。プロンプト、内部表現の摂動、および検索ベースの手法など、言語モデル内の事実エラーを緩和するためのさまざまな戦略が存在します。特にモデルのサイズが増大するにつれて、対立解決と事実性の維持に課題があります。FactScoreの変種は、推論時間の複雑さに対処するためにトレーニング中に検索を採用しています。好みに基づく学習を通じて微調整を行うことで、正しくない事実を効果的に減らすことができます。この研究では、言語モデルの不確実性を利用して真実性を推定するためのリファレンスフリーメソッドを導入しています。自動構築された好みペアからの事実性の学習は、人間の介入なしに潜在的な改善の可能性を示す、費用対効果の高いアプローチとして注目されています。オープンエンドの生成環境に焦点を当て、人間のラベリングなしで言語モデルの事実性を向上させるための微調整を提案しています。外部知識ベースとの整合性を通じて事実性を判断し、直接の好み最適化アルゴリズムを利用するなど、NLPの最近のイノベーションを活用しています。このアプローチでは、自動生成された事実性の好み順位から学習を行い、ベンチマークデータセット上の他の戦略と比較して、伝記の生成や医学的質問への回答の事実エラーレートが大幅に低下します。現在の研究では、外部知識ベースやモデルの信頼スコアとの整合性を通じて事実性を判断しています。直接の好み最適化アルゴリズムを用いて微調整を行い、教師付き模倣を超えた目標に焦点を当てています。既存の検索システムまたは新しい検索フリーのアプローチを通じて自動生成された事実性の好み順位から学習を行うことを提案しています。FactScoreなどの自動評価指標、人間の評価者、および推論時間の介入や層ごとのデコーディングとの比較を含めた評価が行われます。このアプローチは、自動生成された事実性の好み順位からの学習が言語モデルの事実性の向上において効果的であることを示しています。微調整されたLlama-2モデルは、伝記の事実エラーレートを58％、医学的な質問に対する事実エラーレートを40％削減しました。人間の評価者は、FactTune-FSモデルをSFTモデルよりもかなり高く評価しています。GPT-4の評価とFactScoreの評価は高い相関関係を示し、FactTune-FSが事実エラーを減らすことに成功していることを示しています。提案された研究では、長文生成を重視しながら言語モデルの事実性を向上させるための効果的な戦略が示されています。外部知識を使用したリファレンスベースの真実性の推定と、モデルの不確実性を利用したリファレンスフリーの推定の2つのアプローチが探究されています。いずれの方法でも、言語モデルの微調整により正しくない事実を一貫して減らすことができます。リファレンスコーパスのゴールドが必要ではない事実性の改善のためのスケーラブルな自己監督戦略を提供するリファレンスフリーのアプローチにより、実験結果は将来の研究の有望な方向を示しており、複数の事実性チューニング方法の組み合わせや大規模なモデルへのアプローチのスケーリングの探求が提案されています。将来の研究では、事実性のチューニングと既存の手法の組み合わせ、例えば事実性チューニングDOLA実験の組み合わせを探求することを推奨しています。事実性の向上のために事実性をブーストするデコーディング技術と事実性チューニング手順を組み合わせることの効果を評価することが提案されています。事実性のチューニングと推論時間の介入などの異なるアプローチを組み合わせることの効果を評価することで、補完的なメカニズムについての示唆が得られるでしょう。原子的な事実を抽出するためのよりシンプルなアプローチや、GPT-4などの大規模なモデルへの事実性チューニングのアプローチを拡大することに向けた調査が提案され、さらなる探求が求められています。

理解への足がかり：LLMとの解釈可能な継続的思考推論の足場としての知識グラフ

大規模な言語モデル（LLM）は、膨大な量のテキストデータで訓練されたことにより、AIの革命を引き起こしました彼らの能力は、わずかなテキストプロンプトから驚くほど雄弁で論理的な言語を生成することです...

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