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PDFとのチャット | PythonとOpenAIによるテキストの対話力の向上

イントロダクション 情報に満ちた世界で、PDFドキュメントは貴重なデータを共有および保存するための必須アイテムとなっています。しかし、PDFから洞察を抽出することは常に簡単ではありませんでした。それが「Chat with PDFs」が登場する理由です。この革新的なプロジェクトは、私たちがPDFと対話する方法を変革します。 この記事では、言語モデルライブラリ（LLM）のパワーとPyPDFのPythonライブラリの多様性を組み合わせた「Chat with PDFs」という魅力的なプロジェクトを紹介します。このユニークな融合により、PDFドキュメントと自然な会話を行うことができ、質問をすることや関連のある回答を得ることが容易になります。 学習目標 言語モデルライブラリ（LLM）についての洞察を得る。これは人間の言語パターンを理解し、意味のある応答を生成する高度なAIモデルです。 PyPDFを探求し、PDFの操作におけるテキスト抽出、マージ、分割などの機能を理解する。 言語モデルライブラリ（LLM）とPyPDFの統合により、PDFとの自然な会話を可能にする対話型チャットボットの作成方法を認識する。 この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 言語モデルライブラリ（LLM）の理解 「Chat with PDFs」の中心にあるのは、言語モデルライブラリ（LLM）です。これは大量のテキストデータで訓練された高度なAIモデルです。これらは言語の専門家のような存在であり、人間の言語パターンを理解し、意味のある応答を生成することができます。 私たちのプロジェクトでは、LLMは対話型チャットボットの作成において重要な役割を果たしています。このチャットボットは、あなたの質問を処理し、PDFから必要な情報を理解することができます。PDFに隠された知識を活用して、役立つ回答と洞察を提供することができます。 PyPDFs – あなたのPDFスーパーアシスタント PyPDFは、PDFファイルとのやり取りを簡素化する多機能なPythonライブラリです。テキストの抽出、結合、分割など、さまざまな機能を利用できます。このライブラリは、PDFの処理と分析を効率化するために私たちのプロジェクトにおいて重要な役割を果たしています。 PyPDFを使用することで、PDFファイルをロードし、そのテキストを抽出することができます。これにより、効率的な処理と分析の準備が整いました。この強力なアシスタントを使用して、PDFとの対話をスムーズに行うことができます。…

AIの今週、8月18日：OpenAIが財政的な問題に直面 • Stability AIがStableCodeを発表

「This Week in AI」はVoAGIで提供される、人工知能の世界での最新の出来事を週ごとにまとめた記事です最新のヘッドライン、学術論文、教育資料、注目の研究など、幅広いトピックをカバーしており、読者が常に最新の情報を得ることができるように設計されています

ドメイン特化LLMの重要性

大規模な言語モデル自体は素晴らしいツールですが、多くの人が気づいていないかもしれませんが、特定のドメインや業界に特化したモデルはさらに強力ですこれらのモデルは、業界向けにより具体的なデータで訓練されているだけでなく、さまざまな利点も提供されています

SalesforceのAI研究者が、LLMを活用した自律エージェントの進化と革新的なBOLAA戦略を紹介します

最近の大規模言語モデル（LLM）の成果により、LLMを使用してさまざまな複雑なタスクを処理するための新しい研究が奨励されており、特にLLMを拡張した自律エージェント（LAA）には最も大きな注目が集まっています。 LAAは、LLMの知能を連続的なアクション実行に拡張することにより、設定と難解な問題の処理においてデータを収集することで優位性を示します。 BabyAGI1は、OpenAI LLM2を使用してタスクを生成し、優先順位付けし、実行するAIパワードのタスク管理システムを提案しています。 LLM APIの呼び出しを許可する人気のあるオープンソースのLAAフレームワークはAutoGPT3です。 ReActは、後続のアクションを生成する前に周囲と対話する最近提案されたLAA技術です。 LAAを作成するための現在のオープンソースのフレームワークはLangchain4と呼ばれます。オリジナルの調査のため、LAAは十分に調査されていません。最初に開始するために最適なエージェントアーキテクチャはまだ特定されていません。 LLMが次のアクションを生成するためにインコンテキスト学習を行うためには、ReActはすでに定義済みの例でエージェントを刺激します。さらに、ReActは、アクションを実行する前に中間思考に従事する必要があると主張します。 ReWOOは、LAAに追加の計画プロセスを導入します。 Langchainは、ゼロショットのツール使用能力を持つReActエージェントを一般化します。最適なエージェント設計は、タスクと対応するLLMバックボーンとの整合性を考慮していない先行研究であまり十分に考慮されていません。第二に、LAAにおける現在のLLMの効果の知識はまだ完了していません。初期の論文では、わずかなLLMバックボーンのパフォーマンスが比較されています。 ReActは、主要なLLMとしてPaLMを使用します。 ReWOOは、エージェントの計画と命令の調整にOpenAI text-DaVinci-003モデルを使用します。一般的なウェブエージェントのために、MIND2WebではFlan-T5とOpenAI GPT3.5/4を比較します。 ただし、最近の研究では、異なる事前学習済みLLMを使用したLAAの効果の比較を徹底的に行っているわずかな論文しかありません。比較的最近の記事では、LLMをエージェントとして評価するためのベースラインを発表しています。ただし、エージェントアーキテクチャとそれらのLLMバックボーンを同時に考慮する必要があります。 LAAの研究は、効果と効率の観点から最適なLLMを選択することによって進化しています。第三に、活動がより複雑になるにつれて、多くのエージェントが調整を必要とする場合があります。最近、ReWOOは、推論を観察から分離することでLAAの効果を高めることを発見しました。 この研究では、Salesforce Researchの研究者は、特にオープンドメインの状況において、タスクの複雑さが上がると複数のエージェントを調整して単一のジョブを実行することが好ましいと主張しています。たとえば、オンラインのナビゲーションの仕事では、クリックエージェントを使用してクリック可能なボタンと対話し、他のリソースを見つけるために検索エージェントに依頼するかもしれません。ただし、オーケストレーションの効果を検証し、多くの個人を調整する方法を探索する論文はほとんどありません。この報告書では、これらの研究のギャップを埋めるために、LAAのパフォーマンス比較を包括的に分析することを提案しています。彼らは、LLMバックボーンとLAAエージェントアーキテクチャにさらに深く踏み込みます。 彼らは、既存の設定からエージェントのベンチマークを作成し、さまざまなLLMバックボーンに基づいたさまざまなエージェントアーキテクチャの機能を評価します。彼らのエージェントベンチマークのタスクは、複数のタスクの複雑さレベルに関連しているため、タスクの複雑さに応じたエージェントのパフォーマンスを評価することが可能です。これらのエージェントアーキテクチャは、現在の設計の決定を徹底的に検証するために作成されています。複数の労働LAAの選択とコミュニケーションを可能にするために、彼らはBOLAA5というユニークなLAAアーキテクチャを提示しています。これには、数多くの協力エージェントの上にコントローラーモジュールが備わっています。 この論文の貢献は以下の通りです： • 6つの異なるLAAエージェントアーキテクチャが開発されました。プロンプト、自己思考、および計画から派生したLAAの設計の直感をサポートするために、これらをいくつかのバックボーンLLMと統合しました。また、アクションとの関与能力を向上させるために、多数の孤立したエージェントの能力を向上させるためのマルチエージェント戦略オーケストレーションのためのBOLAAを作成しました。 •…

VoAGI ニュース、8月16日：テキストをパワーポイントプレゼンテーションに変換するための ChatGPT の利用 • ジェネラティブ AI アプリケーションを構築するための最高の Python ツール チートシート

テキストをパワーポイントプレゼンテーションに変換する方法 • ジェネレーティブAIアプリケーションのための最高のPythonツール チートシート • テックウィンターを生き残るためにデータサイエンティストは専門化する必要がある • Pythonベクトルデータベースとベクトルインデックス LLMアプリケーションのアーキテクチャ設計 • SQLクエリの高速化方法...

プロンプトエンジニアリング：検索強化生成（RAG）

このブログでは、リトリーバル拡張生成というプロンプトエンジニアリング技術について理解し、Langchain、ChromaDB、GPT 3.5を使って実装します

「Amazon SageMaker 上での LLM を使用した多言語対応の知識型ビデオおよび音声の質疑応答システム」

「デジタルアセットは、ますますデジタル化される世界において、ビジネスにとって製品やサービス、文化、ブランドアイデンティティの重要な視覚的表現ですデジタルアセットは、記録されたユーザーの行動とともに、インタラクティブでパーソナライズされた体験を提供することにより、顧客エンゲージメントを促進し、企業がターゲットオーディエンスとより深い関係を築くことができます特定のデジタルアセットを効率的に見つけたり検索したりすることは、[…]」

「ゴリラ – API呼び出しの使用能力を向上させる大規模言語モデルの強化」 翻訳結果はこちらです

「現在の大規模言語モデルは、重みに保持できる情報量に制限があり、さらに、限られた文脈しか持っていませんそのため、人々は新しいアイデアを出し始めました…」

分類器のアンサンブル：投票分類器

アンサンブルという言葉は、機械学習の文脈では、同じタスクに対して訓練された有限な数の機械学習モデル（ANNを含む場合もあります）の集合を指します通常、モデルは独立して訓練され、その後...

「振り返って奇妙さに向き合え」

「従来の予測分析は、ほとんどの問題を見るための2つのパラダイムを提供しています：点推定と分類現代のデータサイエンスは主に後者に関心を持ち、多くの問題を…」

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