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「ChatGPTとの対話をシミュレートする」

最近、Open AI APIを使って遊んでいますこのAPIは、Webインターフェースを介するのではなく、別のプログラムからChatGPTを使用する方法ですこれにより、少し手を加えることができます...

イントロダクション OpenAIのChatGPTのリリースは、大規模言語モデル（LLM）への関心を高め、人工知能について誰もが話題にしています。しかし、それは単なる友好的な会話だけではありません。機械学習（ML）コミュニティは、LLMオプスという新しい用語を導入しました。私たちは皆、MLOpsについて聞いたことがありますが、LLMOpsとは何でしょうか。それは、これらの強力な言語モデルをライフサイクル全体で扱い管理する方法に関するものです。 LLMは、AI駆動の製品の作成と維持方法を変えつつあり、この変化が新しいツールやベストプラクティスの必要性を引き起こしています。この記事では、LLMOpsとその背景について詳しく解説します。また、LLMを使用してAI製品を構築する方法が従来のMLモデルと異なる点も調査します。さらに、これらの相違によりMLOps（機械学習オペレーション）がLLMOpsと異なる点も見ていきます。最後に、LLMOpsの世界で今後期待されるエキサイティングな展開について討論します。学習目標： LLMOpsとその開発についての理解を深める。例を通じてLLMOpsを使用してモデルを構築する方法を学ぶ。 LLMOpsとMLOpsの違いを知る。 LLMOpsの将来の展望を一部垣間見る。この記事はデータサイエンスブロガソンの一環として公開されました。 LLMOpsとは何ですか？ LLMOpsは、Large Language Model Operationsの略であり、MLOpsと似ていますが、特に大規模言語モデル（LLM）向けに設計されたものです。開発から展開、継続的なメンテナンスまで、LLMを活用したアプリケーションに関連するすべての要素を処理するために、新しいツールとベストプラクティスを使用する必要があります。これをよりよく理解するために、LLMとMLOpsの意味を解説します： LLMは、人間の言語を生成できる大規模言語モデルです。それらは数十億のパラメータを持ち、数十億のテキストデータで訓練されます。 MLOps（機械学習オペレーション）は、機械学習によって動力を得るアプリケーションのライフサイクルを管理するために使用されるツールやプラクティスのセットです。これで基本的な説明ができたので、このトピックをもっと詳しく掘り下げましょう。 LLMOpsについての話題とは何ですか？まず、BERTやGPT-2などのLLMは2018年から存在しています。しかし、ChatGPTが2022年12月にリリースされたことで、LLMOpsのアイデアにおいて著しい盛り上がりを目の当たりにするのは、ほぼ5年後のことです。それ以来、私たちはLLMのパワーを活用したさまざまなタイプのアプリケーションを見てきました。これには、ChatGPTなどのお馴染みのチャットボットから（ChatGPTなど）、編集や要約のための個人用のライティングアシスタント（Notion AIなど）やコピーライティングのためのスキルを持ったもの（Jasperやcopy.aiなど）まで含まれます。また、コードの書き込みやデバッグのためのプログラミングアシスタント（GitHub Copilotなど）、コードのテスト（Codium AIなど）、セキュリティのトラブルの特定（Socket…

「ユーザーの入力、プロンプト、および応答のシーケンスを理解する大型言語モデルを活用した対話型アプリケーション」

この記事では、ユーザーの入力がどのように処理され、プロンプトに変換され、LLMに送信され、応答が生成され、ユーザーに提示されるかを説明しています

「EコマースにおけるLLMSを使用したカスタマイズされたマーケティングコピーライティング」

紹介技術革新と急速なデジタル化によって定義される時代において、Eコマースは現代のビジネスの基盤となっています。グローバルな到達性と成長の可能性により、オンライン小売業は消費者の行動と期待を再定義しています。無数の製品やサービスが競合するデジタルマーケットプレイスにおいて、効果的に顧客とつながる能力がますます重要になっています。大規模な言語モデル（LLM）によって再定義された「Eコマース革新：大規模な言語モデルの役割」の世界へようこそ。この記事では、大規模な言語モデルがEコマースの景色に与える変革的な影響について取り上げます。人間のようなテキストの理解と生成が可能な洗練されたAI駆動のシステムは、ビジネスが顧客との関わり方、マーケティング戦略の適応、オペレーションの最適化を再構築しています。顧客との対話の向上や製品のパーソナライズされた推奨、カスタマーサポートの効率化、高度な自然言語処理を使用した検索の実現など、記事ではLLMをEコマースのエコシステムに展開する際の利点、課題、倫理的な考慮事項にも光を当てます。学習目標大規模な言語モデルの基本的な理解とその能力、またEコマースマーケティングを変革する役割の開発大規模な言語モデルがEコマースマーケティング戦略にシームレスに統合され、パーソナライズされたコンテンツ作成とエンゲージメントを推進する方法の発見 LLMを使用したEコマースマーケティングの具体的な利点について、顧客のエンゲージメント向上からコンバージョン率の改善までを探求マーケティングにLLMを導入する際の潜在的な課題と倫理的な考慮事項（プライバシーの懸念やコンテンツの品質など）の調査 Eコマースビジネスがカスタマイズされたマーケティングコピーライティングに効果的にLLMを活用する実際の事例について見識を得て、自身の戦略に役立つ実践的なアドバイスを得る進化する技術とその業界への潜在的な影響を考慮し、EコマースマーケティングにおけるLLMの将来を展望するこの記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。生成型AIの概要生成型AI、しばしば大規模な言語モデル（LLM）と呼ばれるものは、広範なテキスト、書籍、記事、ウェブサイトから知識を吸収し、広大な図書館で学ぶ熱心な学習者のような存在です。その熱心な存在は、出会うさまざまな情報を理解し解釈するための時間を費やします。この没入型学習プロセスを通じて、LLMはさまざまなテーマに対して非常に知識があり、私たちの献身的な読者が多数のトピックに通じたようになります。質問に答えたり、論理的な対話を行ったり、吸収したテキストの膨大なコーパスに基づいて意味のある説明を提供することができます。 LLMの作業方法は、本やウェブサイト、記事などを含む広範なテキストの集合体に没頭することであり、それが仮想図書館となります。LLMはこの情報の海に没入し、単語の構造や文章の構成の複雑さを解明し、意味を識別し、単語や文章のつながり方を理解します。完全に訓練されると、LLMは、受け取った入力に基づいて応答を生成し、説明を提供し、対話することができるインテリジェントなコンピュータプログラムとして現れます。文脈を理解するという注目すべき能力を持ち、一貫して文脈に即したテキストを生成します。業界で注目されている大規模な言語モデル（LLM）大規模な言語モデル（LLM）の急速な発展の中で、いくつかの傑出したモデルが注目されています。これらのモデルは自然言語処理技術の最先端を代表し、さまざまな業界でさまざまな応用に使用されています。これらの注目すべきLLMを比較することで、それぞれのモデルのユニークな特徴、強み、専門領域を理解することができます。これらのモデルの違いを調べることで、それぞれのLLMの潜在的な適用範囲と特定の課題についての洞察を得ることができます。この比較により、各LLMの能力と制約についての理解が深まり、ビジネスや研究者が特定のニーズと目標に最適なモデルを選択するのを支援します。 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3） 2020年に発表され、OpenAIによって開発されたGPT-3は、LLMの景色で真の巨人として浮上しました。その特徴はその大きさと深さにあり、驚異的な1750億のパラメータを持っています。この充実したトレーニングにより、GPT-3は人間の品質に驚くほど近いテキストを生成することができます。ビジネスにとってさらに利用しやすいのは、Microsoftとの提携により、GPT-3が広く利用可能になったことです。その中でも特筆すべきアプリケーションには、非常に人気の高いAIチャットボットのChatGPTがあります。さらに、GPT-3にはパブリックAPIが備わっており、さまざまなアプリケーションやシステムにシームレスに統合することができます。…

VoAGI ニュース、9月27日：ChatGPT プロジェクトのチートシート • PyTorch & Lightning AI の紹介

「10 シャットGPT プロジェクトチートシート • ディープラーニングライブラリ入門 PyTorch と Lightning AI • GPT-4 のトップ5の無料の代替手段 • マシンラーニング評価メトリックス理論と概要 • Poe とのキックアス中間進化のプロンプト」

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ジェネラティブAIを通じた感情分析のマスタリング

イントロダクションセンチメント分析は、企業が顧客のフィードバックを理解し対応する方法を革新しました。顧客のセンチメント分析は、製品レビュー、チャットの記録、メール、コールセンターでの相互作用などの顧客のフィードバックを分析し、顧客を喜んでいる、中立的な意見を持つ、または不満を持つカテゴリーに分類します。この分類は、企業が顧客満足度を向上させるために、対応や戦略を調整するのに役立ちます。本記事では、センチメント分析と生成AIの融合について探求し、両方の分野の能力向上に果たす変革的な役割を明らかにします。学習目標：生成AIがセンチメント分析において果たす変革的な役割と、企業が顧客のフィードバックを解釈し対応する方法への影響を理解する。生成AIモデルの重要な要素としてのトークン化やデータ品質フィルタリングなど、データ処理技術の理解を深める。生成AIプロジェクトのライフサイクル、プロンプトエンジニアリング、センチメント分析の最適化のための設定パラメーターなどについて洞察を得る。 GPT-3.5 Turboのデモ環境の設定とAPIキーの作成のための実践的なヒントを得る。センチメント分析における生成AIの役割電子商取引の時代において、顧客のフィードバックは以前よりも豊富で多様です。製品やアプリのレビューは顧客のフィードバックの一般的な形式です。しかしこれらのレビューは、さまざまな言語で書かれており、絵文字が混ざっていたり、複数の言語が混在していたりすることがあり、標準化が重要です。言語翻訳は、多様なフィードバックを共通の言語に変換するためによく使用されます。 GPT-3.5などの生成AIモデルは、センチメント分析において重要な役割を果たしています。これらは、インターネットや書籍、Webスクレイピングなどのさまざまな情報源からのテキストを含む大規模なデータセットでトレーニングされた複雑なニューラルネットワークアーキテクチャに基づいています。これらのモデルは、トークン化によってテキストデータを数値形式に変換することができます。このトークン化は、さらなる処理には不可欠です。トークン化されたデータはノイズや関係のない情報を除去するデータ品質フィルタリングによってきれいにされます。興味深いことに、これらのモデルでは、元のトークンのごく一部しか使用されません（通常は1〜3%程度）。トークン化されたテキストは、ニューラルネットワーク内で効率的な数学演算（行列の乗算など）を可能にするためにベクトルに変換されます。生成AIモデルは、問題の範囲を定義し、適切なベースモデル（GPT-3.5など）を選択し、このモデルを特定のデータにどのように活用するかを決定するというプロジェクトライフサイクルを活用しています。このライフサイクルには、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、人間のフィードバックとの調整、モデル評価、最適化、展開、スケーリング、アプリケーションの統合などが含まれます。生成AIプロジェクトライフサイクルの詳細生成AIプロジェクトのライフサイクルには、いくつかの重要なステップがあります：問題の範囲の定義：言語翻訳、テキスト要約、センチメント分析などのサブ問題に問題を分割する。ベースモデルの選択：既存のベース言語モデルとの作業を選択するか、カスタムモデルを事前トレーニングするかを選択する。カスタムモデルの事前トレーニングは、計算上の負荷がかかる場合があります。ベースモデルの使用：特定のデータに対してベースモデルをどのように活用するかを決定する。プロンプトエンジニアリングやファインチューニングを含むことが多いです。人間のフィードバックとの調整：モデルのパフォーマンスと精度を向上させるために人間のフィードバックを取り入れる。モデル評価：さまざまな指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価する。最適化と展開：モデルを微調整し、実稼働環境にデプロイする。スケーリングと拡張：モデルの機能を拡張し、既存のアプリケーションと統合する。センチメント分析におけるプロンプトエンジニアリングとファインチューニングプロンプトエンジニアリングは、センチメント分析に生成AIを使用する際の重要な要素です。これは、AIモデルに対して指示やプロンプトを提供し、要求された応答を生成させることを含みます。プロンプトエンジニアリングには、主に3つの主要なタイプがあります：…

「ウィキペディアの知識を持つエージェントを備えたLLaMa 2を作成する」

大規模言語モデル（LLMs）は、AIの最新トレンドの一つですこれらは、人間との会話を行う能力を含む、印象的なテキスト生成能力を示しています...

「LangChain、Google Maps API、Gradioを使用してスマートな旅行スケジュール案内ツールを作る（パート1）」

2022年の後半にChatGPTがリリースされて以来、大規模な言語モデル（LLM）とそれらの応用に対する興味が、チャットボットや検索などの消費者向け製品において爆発的に増えてきました...

ラングチェーン101：パート2ab （大規模な言語）モデルについて知っておくべきすべて

（次を見逃さないように、著者をフォローしてください...」

‘未知に挑む検索強化生成 (RAG) | AIが人間の知識と出会う場所’

導入私たちの高速なデジタル世界では、人工知能はその驚くべき能力で私たちを驚かせ続けています。その最新のブレイクスルーの一つが、RAG（Retrieval Augmented Generation）として愛されています。このイノベーションは、司書と作家のスキルを融合させたようなデジタルの魔法使いのような存在です。これは私たちが情報を見つけて解釈する方法を変え、知識にアクセスすることが以前よりも簡単で洞察力に富む未来を約束しています。学習目標 Retrieval Augmented Generation (RAG)の基本的な概念を理解する。 RAGが検索と生成のAIアプローチを組み合わせる方法を理解する。クエリから応答まで、RAGの内部動作に洞察する。効率性とカスタマイズ性の観点から、RAGの重要性を認識する。さまざまな分野でのRAGの多様な応用を発見する。 RAG技術の将来の発展と影響を展望する。広範なデジタル知識と人間の相互作用のギャップを埋めるRAGの価値を認識する。この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 RAGとは何ですか？まずは基本から理解しましょう。RAGは、2つの異なるAIアプローチを組み合わせています：出典 – Hyro 検索…

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