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「LangchainとDeep Lakeでドキュメントを検索してください！」

イントロダクション langchainやdeep lakeのような大規模言語モデルは、ドキュメントQ&Aや情報検索の分野で大きな進歩を遂げています。これらのモデルは世界について多くの知識を持っていますが、時には自分が何を知らないかを知ることに苦労することがあります。それにより、知識の欠落を埋めるためにでたらめな情報を作り出すことがありますが、これは良いことではありません。しかし、Retrieval Augmented Generation（RAG）という新しい手法が有望です。RAGを使用して、プライベートな知識ベースと組み合わせてLLMにクエリを投げることで、これらのモデルをより良くすることができます。これにより、彼らはデータソースから追加の情報を得ることができ、イノベーションを促進し、十分な情報がない場合の誤りを減らすことができます。 RAGは、プロンプトを独自のデータで強化することによって機能し、大規模言語モデルの知識を高め、同時に幻覚の発生を減らします。学習目標 1. RAGのアプローチとその利点の理解 2. ドキュメントQ&Aの課題の認識 3. シンプルな生成とRetrieval Augmented Generationの違い 4. Doc-QnAのような業界のユースケースでのRAGの実践この学習記事の最後までに、Retrieval Augmented Generation（RAG）とそのドキュメントの質問応答と情報検索におけるLLMのパフォーマンス向上への応用について、しっかりと理解を持つことができるでしょう。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。はじめにドキュメントの質問応答に関して、理想的な解決策は、モデルに質問があった時に必要な情報をすぐに与えることです。しかし、どの情報が関連しているかを決定することは難しい場合があり、大規模言語モデルがどのような動作をするかに依存します。これがRAGの概念が重要になる理由です。…

MetaGPT 現在利用可能な最高のAIエージェントの完全ガイド

「なぜMetaGPTがAutoGPTやBabyAgiなどの他のAIエージェントよりも複雑なコーディングタスクで優れているのかを発見してください詳細な記事でセットアッププロセスを案内し、具体的な例を提供します1行のプロンプトでGPTを搭載したマイクロアプリを構築してください」

「ワードエンベディング：より良い回答のためにチャットボットに文脈を与える」

ワードエンベディングとChatGPTを使用してエキスパートボットを構築する方法を学びましょうワードベクトルの力を活用して、チャットボットの応答を向上させましょう

『あなた自身の個人用ChatGPT』

あなた自身のパーソナルChatGPTOpenAIのGPT-3.5 Turboモデルをカスタムデータで微調整し、新しいタスクを実行し、結果を分析する方法

「Declarai、FastAPI、およびStreamlitを使用したLLMチャットアプリケーション— パート2 🚀」

前回のVoAGI記事（リンク🔗）の人気を受けて、LLMチャットアプリケーションの展開について詳しく説明しました皆様からのフィードバックを参考に、この第二部ではさらに高度な内容を紹介します

「OpenAIが企業向けAIの扉を開放」

「ビジネスの自動化、カスタマイズ、コンプライアンスにおいて、OpenAIのエンタープライズソリューションを活用してくださいビジネスのオファリングと微調整の究極ガイド」

プロンプトエンジニアリング：AIを騙して問題を解決する方法

「これは、実践的な大規模言語モデル（LLM）の使用に関するシリーズの第4回目の記事ですここでは、プロンプトエンジニアリング（PE）について説明し、それを使用してLLM対応のアプリケーションを構築する方法について話しますまずは、...」

「Declarai、FastAPI、およびStreamlitを使用してLLMチャットアプリケーションを展開する」

2022年10月、私が大規模言語モデル（LLM）の実験を始めたとき、最初の傾向はテキストの補完、分類、NER、およびその他のNLP関連の領域を探索することでしたしかし、...

スタビリティAIは、コーディングのための最初のLLMジェネレーティブAI製品であるStableCodeのリリースを発表します

Stability AIは、AIによるコーディング支援でデビューを飾る画期的な製品「StableCode」を発表しました。経験豊富なプログラマーとスキルアップを目指す初心者の両方を支援するために設計されたStableCodeは、実用性と学習サポートをユニークに組み合わせています。 StableCodeの中核は、コーディングの世界を変える3つの異なるモデルにあります。まず、ベースモデルは、BigCodeのスタックデータセット（v1.2）からさまざまなプログラミング言語を使用して厳密なトレーニングを受けました。その後、Python、Go、Java、JavaScript、C、Markdown、C++などの人気のある言語で強化され、プログラミング知識の幅広いリソースが作成されました。このトレーニングプロセスは、高性能コンピューティング（HPC）クラスタによって駆動される5600億のコードトークンによって支えられました。しかし、イノベーションはそこで止まりませんでした。StableCodeフレームワークの次のレイヤーであるインストラクションモデルは、特定のプログラミングの課題に対応するよう細心の注意を払って調整されました。アルパカ形式の約12万件のインストラクション/レスポンスペアが洗練されたベースモデルによって評価され、洗練されたソリューションが生まれました。このソリューションは、洗練されたプログラミングタスクに優れた対応力を持っています。 StableCodeの真の魅力は、オートコンプリートの提案を再定義するために設計された長いコンテキストウィンドウモデルにあります。16,000トークンのコンテキストウィンドウを持つ前のモデルとは異なり、このモデルはより高い容量を持ち、2〜4倍のコードを収容することができます。これにより、プログラマーは一度に複数の平均サイズのPythonファイル相当を簡単に管理できるようになりました。この拡張された機能は、より複雑なコーディング課題を探求したい初心者にとって大きな利点となります。 StableCodeは、同じスケールのモデルと比較して優れたパフォーマンスを発揮します。Pass@1およびPass@10のメトリックを使用して、確立されたHumanEvalベンチマークに対して評価された結果、StableCodeは実世界のシナリオでその実力を証明しています。 StableCodeのベンチマークスコア同じサイズのモデル（3B）とのHumanEvalベンチマーク比較 Stability AIのビジョンは、技術をすべての人にアクセス可能にすることに着実に根ざしており、StableCodeはその方向に向けた重要な一歩です。AIによるコーディング支援を民主化することにより、Stability AIはさまざまなバックグラウンドを持つ個人がコーディングを通じて問題解決のための技術の力を活用する扉を開きます。このアプローチにより、グローバルな技術競争の場を均等にし、コーディングリソースへの平等なアクセスを提供することが可能となります。技術とますます結びついている世界で、StableCodeはシンプルさとエンパワーメントのツールとして浮かび上がります。Cutting-edgeなAIの機能とアクセシビリティへの取り組みを融合させることで、Stability AIは次世代のソフトウェア開発者の道を開拓しています。これらの開発者は単にコーディングを学ぶだけでなく、技術が制約を持たない未来に貢献することになるでしょう。

「StableCodeの公開：AIによるコーディングの新たな地平線」

この記事では、開発効率とアクセシビリティを向上させるためにStability AIが開発した革新的なAI製品であるStableCodeについて探求しますその独自の機能、基盤技術、そして開発者コミュニティへの潜在的な影響について詳しく解説します

Artificial Intelligence

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