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「2023年の最高のAIスプレッドシートツール」

他の情報源と組み合わせると、マーケティングデータプラットフォームを含めて、Excelは迅速に貴重な洞察を提供するかもしれません。ほとんどの人々はそれをスプレッドシートプログラムと考えますが、複雑な問題を解決することができる強力な計算ツールです。ただし、完全に使用する前には多くの複雑な数式の習得が必要です。Excelで熟達するために必要な情報の量は、ほとんどのユーザーがプログラムのフルポテンシャルを引き出すことを妨げています。これは場合によってのみ必要です。AI（人工知能）の登場により、Excelのユーザーは複雑な計算を入力し、徹底的な洞察を得るために数百もの長く複雑なExcelの数式を記憶する必要はありません。さて、ExcelのAIツールを見てみましょう。 Botsheets Botsheetsは、会話を自動的にスプレッドシートに変換するAIプログラムです。ユーザーの顧客メッセージチャンネルにGoogleシートをリンクさせることで、ユーザーは接続されたGoogleシート内の列見出しを使用してAIにキャプチャする情報を指示することができます。AIは顧客の会話を調べ、関連する情報を自動的にGoogleシートに記録します。これにより、チャットの記録を手動で時間のかかる作業やエラーを起こして整理する必要がなくなります。1つのメッセージから有用な情報が得られ、リード作成に最適なツールです。Botsheetsは、非構造化のサポート問い合わせを整理されたデータに変換することで、支援の効率化を簡素化します。”Sentiment”などのスマートプロンプトでは、クライアントのポジティブな感情やネガティブな感情をキャプチャし、提供する顧客サービスのトレンドやパターンを簡単に把握することができます。 SheetAI SheetAIは、繰り返しのプロセスを効率化し、新しい洞察を得るために使用できる一連のAIツールを提供します。SheetAIの組み込み関数を使用すると、1つのセルで必要な結果を表現し、別のセルで受け取ることができます。SHEETAI、SHEETAI_LIST、SHEETAI_TABLE、SHEETAI_IMAGE、SHEETAI_EDIT、SHEETAI_FILL、SHEETAI_EXTRACTなど、利用可能な関数の一部です。たとえば、鉄、マグネシウム、カルシウム、ビタミンDなどの様々な栄養素に基づいて、上位10の健康的な野菜のリストを作成したい場合、このツールの=SHEETAI_TABLE関数を使用して要件に基づいてテーブルを作成することができます。SHEETAI_BRAIN機能は、関連するデータへの即時アクセスを提供することで、コピーライティングプロセスを効率化し、素早くコンテンツやキャッチーなスローガンを開発することができます。 Ajelix Ajelixは、Google SheetsやExcelに取り組む際の効率を向上させるためのExcel数式ジェネレーター、VBAスクリプト作成、仮想AI支援など、さまざまなツールを提供します。Excel数式ジェネレーターは、平文をExcel数式に簡単に変換するのにかかる時間を短縮します。数式の説明を手助けすることで、ユーザーはExcelの数式を迅速かつ簡単に理解することができます。Google Apps Script Generatorは、仕様に基づいて自動的にコードを生成することができます。Excel VBA Script Explainerは、AIを使用してExcel VBAコードを説明し、Excel VBAスクリプトを作成します。Google Sheets Formula GeneratorやGoogle Apps Script…

「OpenAIのChatGPTコードインタプリタの探索：その機能に深く潜る」

OpenAIの自然言語処理（NLP）における進展は、大規模言語モデル（LLM）の台頭によって特徴付けられていますこれらのモデルは、GitHub CopilotやBing検索エンジンなど、数百万人に利用される製品の基盤となっていますこれらのモデルは、情報を記憶し統合するという独自の能力を持つことにより、コードやテキストなどのタスクにおいて前例のないベンチマークを設定しています

『LangChainを使用してテキストから辞書を抽出する』

「Facebookのグループなどのウェブサイトで不動産のリストを検索すると、スクロールして読むのに時間がかかりますリストの情報をマッピングして効率的に利用できたら、もっと効率的ではないでしょうか…」

「Copy AI レビュー：最高のAIライティングツール？」

「信頼できるAIライティングツールをお探しですか？このCopy AIのレビューを読んで、コンテンツ作成のレベルアップにどのように役立つかを発見してください」

LangChainとPinecone Vector Databaseを使用したカスタムQ&Aアプリケーションの構築

イントロダクション大規模な言語モデルの登場は、現代における最もエキサイティングな技術の進展の一つです。これにより、人工知能の分野でさまざまな産業において実際の問題に対する解決策を提供する無限の可能性が開かれました。これらのモデルの魅力的な応用の一つは、個人や組織のデータソースから取得した情報をもとに、カスタムの質疑応答やチャットボットを開発することです。しかし、一般的なデータで訓練された大規模言語モデルは、常にエンドユーザーにとって特定の回答または有用な回答を提供するわけではありません。この問題を解決するために、LangChainなどのフレームワークを使用して、データに基づいた特定の回答を提供するカスタムチャットボットを開発することができます。この記事では、Streamlit Cloudでの展開を伴うカスタムQ&Aアプリケーションの構築方法について学びます。学習目標この記事に深く入る前に、主な学習目標を以下に概説しましょう：カスタムの質疑応答のワークフロー全体を学び、各コンポーネントの役割を理解する Q&Aアプリケーションの利点を知り、カスタムの言語モデルの微調整との比較を行う Pineconeベクトルデータベースの基礎を学び、ベクトルの保存と取得を行う OpenAIの言語モデル、LangChain、およびPineconeベクトルデータベースを使用してセマンティックサーチパイプラインを構築し、Streamlitアプリケーションを開発するこの記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Q&Aアプリケーションの概要出典：ScienceSoft 質疑応答または「データに基づくチャット」は、LLMsとLangChainの広範なユースケースです。LangChainは、ユースケースに対して見つけることができるすべてのデータソースをロードするための一連のコンポーネントを提供しています。LangChainは多くのデータソースとトランスフォーマーをサポートし、ベクトルデータベースに保存するために文字列のシリーズに変換します。データがデータベースに保存されたら、リトリーバーと呼ばれるコンポーネントを使用してデータベースにクエリを送信することができます。さらに、LLMsを使用することで、ドキュメントを大量に参照することなく、チャットボットのような正確な回答を得ることができます。 LangChainは以下のデータソースをサポートしています。画像で確認できるように、様々なデータソースに接続するための120以上の統合が可能です。出典：LangChain Docs Q&Aアプリケーションのワークフロー LangChainがサポートするデータソースについて学びました。これにより、LangChainで利用可能なコンポーネントを使用して、質疑応答パイプラインを開発することができます。以下に、ドキュメントのロード、保存、リトリーバル、LLMによる出力生成に使用されるコンポーネントを示します。ドキュメントローダー：ユーザードキュメントをベクトル化および保存するためにロードするためのコンポーネントテキストスプリッター：これらは、ドキュメントを固定のチャンク長に変換して効率的に保存するドキュメントトランスフォーマーですベクトル保存：入力テキストのベクトル埋め込みを保存するためのベクトルデータベースの統合ドキュメントリトリーバル：データベースからユーザークエリに基づいてテキストを取得するためのコンポーネント。類似性検索技術を使用して取得します…

「ChatGPT APIのカスタムメモリ」

この記事では、OpenAI APIを使用してChatGPTにメモリを与える方法について調査しますこれにより、一般的なLangChainフレームワークを使用して、以前のやり取りを記憶することが可能になります

組合せ最適化によるニューラルネットワークの剪定

Posted by Hussein Hazimeh、Athenaチームの研究科学者、およびMITの大学院生であるRiade Benbakiによる投稿近代的なニューラルネットワークは、言語、数学的推論、ビジョンなど、さまざまなアプリケーションで印象的なパフォーマンスを達成しています。しかし、これらのネットワークはしばしば大規模なアーキテクチャを使用し、多くの計算リソースを必要とします。これにより、特にウェアラブルやスマートフォンなどのリソース制約のある環境では、このようなモデルをユーザーに提供することが実用的ではありません。事前学習済みネットワークの推論コストを軽減するための広く使用されている手法は、いくつかの重みを削除することによる枝刈りですが、これはネットワークの有用性にほとんど影響を与えない方法で行われます。標準的なニューラルネットワークでは、各重みは2つのニューロン間の接続を定義します。したがって、重みが剪定された後、入力はより小さな一連の接続を介して伝播し、より少ない計算リソースを必要とします。元のネットワークと剪定されたネットワークの比較。枝刈り手法は、ネットワークのトレーニングプロセスのさまざまな段階で適用できます。トレーニング後、トレーニング中、またはトレーニング前（つまり、重みの初期化直後）に適用できます。この投稿では、トレーニング後の設定に焦点を当てています。つまり、事前学習済みネットワークが与えられた場合、どの重みを剪定すべきかをどのように決定できるかという問題です。最も一般的な手法の1つは、マグニチュード剪定です。この手法では、最も小さい絶対値を持つ重みを削除します。効率的ではありますが、この手法は重みの削除がネットワークのパフォーマンスに与える影響を直接考慮しません。もう1つの一般的な手法は、最小化された損失関数に対する重みの影響度に基づいて重みを削除する最適化ベースの剪定です。概念的には魅力的ですが、既存の最適化ベースの手法の多くは、パフォーマンスと計算要件の間に深刻なトレードオフがあるようです。粗い近似を行う手法（例：対角ヘッシアン行列を仮定する）はスケーラブル性が高く、パフォーマンスは比較的低いです。一方、より少ない近似を行う手法はパフォーマンスが向上する傾向がありますが、スケーラブル性ははるかに低いようです。「Fast as CHITA: Neural Network Pruning with Combinatorial Optimization」は、ICML 2023で発表された論文で、事前学習済みニューラルネットワークの剪定において、スケーラビリティとパフォーマンスのトレードオフを考慮した最適化ベースのアプローチを開発した方法について説明しています。CHITA（「Combinatorial Hessian-free Iterative Thresholding Algorithm」の略）は、高次元統計、組合せ最適化、およびニューラルネットワークの剪定など、いくつかの分野の進歩を活用しています。たとえば、CHITAはResNetの剪定において最先端の手法よりも20倍から1000倍高速であり、多くの設定で精度を10％以上向上させることができます。貢献の概要 CHITAには、人気のある手法に比べて2つの注目すべき技術的改善点があります：…

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「2023年の最高のAIスプレッドシートツール」

「OpenAIのChatGPTコードインタプリタの探索：その機能に深く潜る」

『LangChainを使用してテキストから辞書を抽出する』

「Copy AI レビュー：最高のAIライティングツール？」

LangChainとPinecone Vector Databaseを使用したカスタムQ&Aアプリケーションの構築

「ChatGPT APIのカスタムメモリ」

組合せ最適化によるニューラルネットワークの剪定

コンテンツモデレーションからゼロショット分類へ

「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」

関数呼び出し：GPTチャットボットを何にでも統合する

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