Search Results A

チャットGPTを使用して複雑なシステムを構築する

イントロダクション ChatGPTなどのLLMにより、人工知能は期待を超えて進化しました。先進的な言語モデルであるGPT-4は、この技術の進化の基盤として存在しています。AIによる意思決定の時代において、データパイプラインと意思決定パイプラインの対照的な領域を理解することは基本です。本記事では、技術と意思決定、そしてGPT-4が従来のパラダイムを再構築する上で持つ変革的なポテンシャルとの相互関係について明らかにすることを目的としています。学習目標：データパイプラインと意思決定パイプラインの違いを理解する。 GPT-4を意思決定パイプラインで活用する方法を学ぶ。プロンプトの調整を通じてGPT-4の効率を最大化する方法を学ぶ。データ駆動型意思決定とは何ですか？データ駆動型意思決定（DDDM）は、データ分析と証拠に基づいて情報を把握し、問題を解決するアプローチです。DDDMでは、データが収集され、分析され、ビジネス、医療、教育、政府など、さまざまな領域で意思決定プロセスのガイドとして使用されます。このアプローチは、直感や勘に頼るのではなく、データと実証的な証拠に依存することの重要性を強調しています。データパイプラインと意思決定パイプライン基本的な違いは、データパイプラインと意思決定パイプラインの間にあります。データパイプラインは、主にPythonとSQLを使用してデータを異なる形式に変換することに焦点を当てています。一方、意思決定パイプラインは、データに基づいた自動化された意思決定についてのものです。通常、PythonとGPT-4のような大規模な言語モデルの組み合わせを使用します。現実世界の応用：ChatGPTを使った意思決定パイプライン実際のビジネスアプリケーションにおいて、GPT-4の意思決定能力は明白です。たとえば、モデルを営業の意思決定パイプラインで使用することは非常に生産的です。具体的な例として、潜在的な顧客にメールで連絡することがあります。GPT-4は自動化プロセスを通じて返信を選別し、関心を持っている見込み客と関心のない当事者を特定し、適切な追跡メールを作成することができます。意思決定パイプラインの優れた使用例は、データベースから最適な顧客を特定するためにGPT-4を活用することです。このプロセスでは、関連するデータを抽出するための構造化クエリを生成し、データベースをフィルタリングし、指定された基準に基づいて正確な応答を提供します。さらに、もう1つの興味深い例は、GPT-4を出会い系アプリの領域で活用することです。プロフィールの詳細を送信し、モデルからメッセージを受け取ることにより、GPT-4の応答に基づいて個人が望む条件に合致するかどうかを見極めるのに支援を求めることができます。それに応じて、自動化されたアクションを実行できます。テキスト分類は、GPT-4などのLLMの存在により、機械学習（Machine Learning、ML）における長い間の課題が大幅に緩和されています。従来のMLソリューションでは、感情分析を行うには包括的なデータセットと入念なトレーニングが必要でした。しかし、GPT-4では簡素化されます。テキストがポジティブかネガティブかを決定するようにモデルに直接問い合わせることができ、従来のラベリングプロセスを大幅に削減することができます。 GPT-4は、要約タスクや自然言語ベースのデータベースのインタラクションにおいて、優れた解決策です。さらに、制約の中でビジネスの応答、セールス、または特定のクエリを自動化する意思決定パイプラインで美しく機能します。課題、セキュリティ上の懸念、およびモデルの信頼性 GPT-4には驚くべき有用性がありますが、制約も存在します。特に、非常に複雑なシナリオや未知の情報を扱う際には課題が生じます。GPT-4を効果的に活用するための鍵は、プロンプトの調整の技術にあります。望ましい応答やアクションに導くため、正確で明確なプロンプトを作成することが重要です。これは試行錯誤の旅であり、GPT-4を導くための指示を洗練させるプロセスです。意思決定のために言語モデルを使用する際のセキュリティは重要な関心事です。これらのモデルのトレーニングプロセスには複数の情報源が関与するため、機密性の高いデータをこれらのモデルを通じて送信しないことが最善の方法です。Enterprise版のChatGPTであっても、データ入力には注意を払うことが重要です。Samsungの独自のコードの問題などの事例は、共有するデータに対する警戒が必要であることを強調しています。 ChatGPTによって影響を受けたプログラミングの将来 GPT-4の登場により、プログラミングにおける言語モデルの認識が革命的に変わりました。転移学習のアーキテクチャが成功裏に実装され、ユーザーは特定のデータセットや目的に合わせてモデルを微調整することができるようになりました。さらに、言語モデルは進化し続けることにより、様々なタスクにおいてより賢くなり、機械学習モデルの評価やより良い結果を提供するためのガイダンスも行うようになっています。将来を見据えると、ChatGPTのプログラミングの進化に対する影響力は注目に値します。GPT-4によってコーディングの時間が短縮されることで、開発プロセスにおいてパラダイムシフトがもたらされ、構文に関する苦労が最小限に抑えられます。AIによる支援として、開発者の概念的な入力に合わせたコードの断片やフレームワークを提供することで、コーディングの効率が向上します。この進歩により、プログラマーがコードと対話する方法が変わり、生産性が向上することが予測されています。特定の企業データ向けにChatGPTを変革するリトリーバル拡張生成…

中国からのニューエーアイ研究は、GLM-130Bを紹介しますこれは、13兆のパラメータを持つバイリンガル（英語と中国語）のプリトレーニング言語モデルです

最近、大規模言語モデル（LLM）のゼロショットおよびフューショットの能力は大幅に向上し、100Bパラメータ以上を持つモデルは、さまざまなベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現しています。このような進展はLLMにとって重要な課題も提起しており、透明性の問題があります。一般の人々にはこれらの大規模モデルとそのトレーニングプロセスに関するごくわずかな知識しか提供されておらず、この情報を公開することは、このスケールの高品質LLMのトレーニングを容易にするでしょう。清華大学と智匯AIの研究者グループは、130Bパラメータを持つオープンソースのバイリンガル（英語と中国語）のプリトレーニング言語モデルであるGLM-130Bを公開しました。この論文の研究者たちは、100BパラメータのGPT-3に匹敵するモデルをオープンソース化するために、モデルのトレーニングプロセスおよびその最適化方法を示しています。また、研究者たちは、トレーニングプロセスの成功と失敗の両側面を共有しています。 GLM-130Bは、基本として双方向の一般言語モデル（GLM）を使用しています。このアーキテクチャは、GPTスタイルのモデルと比較してコンテキストの理解を向上させるために、自己回帰的なブランク埋め込みをトレーニング目的としています。GLM-130Bは、LAMBADAのゼロショットで80.2%の正答率を達成することで、GPT-3とPaLM 540Bの両方を上回るパフォーマンスを発揮することができます。本論文の著者たちは、GLM-130Bのトレーニングプロセスを安定化させるために、さまざまなレイヤーノーマライゼーション（LN）テクニックを試しました。プレLN、ポストLN、サンドイッチLNなどの既存の手法は効果がありませんでしたが、DeepNormで初期化されたポストLNは有望な結果を示しました。モデルのプレトレーニングデータは、オンラインフォーラム、百科辞典などから抽出された2TB以上の英語と中国語のテキストコーパスからなるバランスの取れたデータセットです。先ほど述べたように、GLM-130BはLAMBADAデータセットで記録的な精度を達成しています。言語モデリングの一連のベンチマークであるPileテストセットでは、GLMモデルのパフォーマンスはGPT-3とJurassic-1と同等でした。また、モデルはMMLUベンチマークでも優れたパフォーマンスを発揮し、そのフューショットのパフォーマンスはGPT-3と同等です。さらに、BIG-benchベンチマークでは、GLM-130Bがゼロショット設定でGPT-3とPaLMを上回ることができました。モデルは重要なパフォーマンスを示しましたが、研究者たちは、フューショットサンプルに対する成長がGPT-3ほど大きくないことに気付きました。モデルの双方向性や、パラムと品質の面でPaLMと同等のデータセットの制約など、複数の理由があると仮説を立てています。研究者たちはまた、モデルのゼロショットパフォーマンスを中国のベンチマークでテストしました。GLM-130BはERNIE Titan 3.0を超える10以上のタスクでのパフォーマンスだけでなく、要約MRCの2つのデータセットでも少なくとも260%以上の改善を実現しました。これは、GLMのプレトレーニング目標が、要約MRCに類似した自己回帰的なブランク埋め込みを含んでいるためかもしれません。まとめると、GLM-130Bは強力なオープンソースのバイリンガルプリトレーニング言語モデルであり、さまざまなベンチマークでGPT-3およびPaLMと同等のパフォーマンスを発揮し、一部のタスクではそれを上回る性能を持っています。そのパフォーマンスに加えて、このモデルの特徴はその開発の透明性です。研究者たちは、モデルのトレーニングプロセスを公にし、成功と失敗の経験も共有しています。このアプローチは、LLMの分野でのオープンかつ包括的な研究への取り組みを反映しています。