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「オートジェンへの参入：マルチエージェントフレームワークの基礎を探索する」

イントロダクション「自動生成に飛び込む：マルチエージェントフレームワークの基礎を探る」というテーマでソフトウェア開発の未来へのスリリングな旅に出ましょう。OpenAIのChatGPTに続く専門領域であるLLMエージェントは、AIエージェントの開発を革新する前例のない急激な急増を経験しています。単調なタスクの自動化から、動的な意思決定の課題への取り組みまで、LLMエージェントはかつて不可能と思われていた領域の限界を押し広げています。LLMエージェントは、私たちが想像することができる未来の世界において、コンピュータが現実とシームレスに融合し、AIエージェントの重要性がますます高まる世界を思い浮かべてください。言葉やジェスチャーを使ってエージェントに指示を出し、彼らが優れた推論力と行動能力でタスクを実行する様子を想像してください。しかし、私たちはAIエージェントの革命の夜明けを迎えており、ますます複雑なタスクに取り組むエージェントを力づけるための新しいインフラストラクチャ、ツール、フレームワークが生まれる様子を目の当たりにしています。マルチエージェントチャットシステムのための最先端のフレームワークであるAutogenが、今回の探求の中心になります。本記事では、革命の初期段階にあるAIエージェントの複雑さを解きほぐし、Autogenの能力を探求しながら、これらのインテリジェントな実体をどのように活かすかを発見していきます。学習目標 LLMエージェントとは何かを理解する Autogenとは何かを理解し、Autogenを使用してエージェントを構築する基礎を探る AutogenとOpenAI APIを使用してエージェントを構築する LLMエージェントの実世界での使用例を探索するこの記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LLMエージェントとは何か通常の言語モデルは、翻訳や質問応答など、多くのことに長けています。しかし、その知識と能力には限界があります。それは、家を建てるための道具を持たない職人のようなものです。しかし、LLM（俳句言語モデル）は、必要なツールさえ与えられれば、推論や行動が可能であることが観察されています。ほとんどのLLMは世界の知識が限られていますが、プロンプティングを介してカスタムソースからの情報を補完することができます。この目的を達成するには、2つの方法があります。検索付き生成（Retrieval Augmented Generation）とLLMエージェントです。RAGでは、モデルに情報をカスタムのハードコードパイプラインを通じて提供します。しかし、エージェントでは、LLMは推論に基づいて手元のツールを使います。たとえば、GPT-4にSerperツールを組み合わせれば、インターネットを検索して回答することができます。また、Yahoo Financeツールにアクセスできる場合は、株式のパフォーマンスを取得して分析することもできます。つまり、LLM、ツール、推論および行動のためのフレームワークの組み合わせがAIエージェントの特徴です。 LLMエージェントの構築には、プラットフォームやツールが急速に増えてきています。Autogenもそのようなツールの1つです。そのため、Autogenが何であり、それを使用してLLMエージェントを作成する方法を理解しましょう。 Autogenとは何か Autogenは、マイクロソフトのオープンソースツールで、堅牢なマルチエージェントアプリケーションを構築するためのツールです。複数のエージェント間のコミュニケーションを重視して、ゼロから設計されています。このツールを使用して、複数のエージェントが提供された問題の解決策を見つけるためにお互いに会話するLLMアプリケーションを作成することができます。エージェントは高度にカスタマイズ可能であり、特定のタスクを実行するために彼らをガイドすることができます。また、Langchainツールエコシステムとも非常に統合されており、既存のLangchainツールを活用してエージェントを補完することができます。タスクを達成するために、Autogenはさまざまなタイプのエージェントを提供しています。例えば、アシスタントエージェント：コーディング、レビューなどのタスクを達成する責任を持つエージェントです。ユーザープロキシエージェント：その名前の通り、これらのエージェントはユーザーの代わりに行動します。人間がエージェントループに参加し、会話をガイドするためのものです。…

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃74

今週は、残念ながらOpenAIの連続する出来事に注目が集まり、いくつかの興味深い新しいモデルの発表が overshadow されてしまいましたおそらく、あなたはその曲折を追いかけていることでしょう...

「AutoGenを使った戦略的AIチームビルディングが簡単になりました」

イントロダクションデジタルフロンティアが無限の領域に達し、AutoGenは変革的なパラダイムの設計者として現れます。異なる領域でスキルを持つ個々のパーソナルAIチームがシームレスに協力し、円滑にコミュニケーションし、複雑なタスクに取り組み続けることを想像してみてください。それがAutoGenの本質であり、パーソナルAIチームの構築を可能にする先駆的なマルチエージェント対話フレームワークです。本記事では、AutoGenの魔法を解き明かし、独自のデジタルドリームチームを組み立て、非凡な成果を達成する方法を探ります。人間と機械の境界が薄れ、協力が無限になる未来へようこそ。学習目標詳細に入る前に、この記事の主な学習目標を概説しましょう。マルチエージェント対話フレームワークとしてのAutoGenについて包括的な理解を得る。エージェントがマルチエージェント対話フレームワークで自律的にコミュニケーションし、協力する方法を学ぶ。 AutoGenの動作におけるconfig_listの重要な役割について学ぶ。APIキーの保護とエージェントの効率的なパフォーマンスのための設定の管理に関するベストプラクティスを理解する。 AutoGenがサポートする完全自律から人間が関与する対話までのさまざまな対話スタイルを探索する。AutoGenがサポートする静的および動的な対話パターンについて学ぶ。検証データ、評価関数、最適化メトリクスに基づいてLLMを調整するためにAutoGenを利用する方法を発見する。コラボレーションコンテンツ作成チームや文化的な文脈での言語翻訳などの例を探索し、AutoGenがさまざまなシナリオでどのように適用されるかを理解する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 AutoGenとは何ですか？ AutoGenは、基盤モデルの使用のための高度な抽象化として機能する統合マルチエージェント対話フレームワークです。それは、能力のあるカスタマイズ可能なエージェントをLLM、ツール、および人間の参加者が自動化チャット経由で統合することにより、エージェントが自律的にコミュニケーションし、協力して作業することを可能にします。基本的には、複雑なタスクを効率的に進め、ワークフローを自動化することができます。なぜAutoGenが重要ですか？ AutoGenは、効率的かつ柔軟なマルチエージェント通信の需要に応えます。その重要性は次の点にあります：複雑なLLMワークフローのオーケストレーション、自動化、最適化を簡素化する。 LLMモデルのパフォーマンスを最大化すると同時に、制限を克服する。次世代のLLMアプリケーションを少ない努力でマルチエージェント対話に基づいて開発することを可能にする。開発環境のセットアップ仮想環境の作成仮想環境はプロジェクト固有の依存関係を分離し、システム全体のパッケージとの競合を避けるための良い習慣です。Python環境を設定する方法は次のとおりです：オプション1：Venv…

現代医学におけるデータサイエンスの役割は何ですか？

イントロダクション AIの台頭により、働くプロフェッショナルの生活を簡素化するために、データに基づいた意思決定にますます頼るようになりました。サプライチェーンの物流や顧客へのローンの承認など、データは鍵を握っています。データサイエンスの力を医療の分野に活用することで、画期的な成果をもたらすことができます。データサイエンティストが現代医学の膨大な量のデータを分析することで、発見や治療につながるパターンを見つけ出すことができます。医療業界を革命化する可能性を秘めているデータサイエンスを医療領域に統合することは、単なる良い考えだけでなく、必要不可欠です。データ前処理いくつかの列をクリーンアップしましょう。前のステップで、すべての列が整数であるとわかりました。そのため、まず、年齢、用量、期間を数値に変換します。同様に、データ入力の日付を日時型に変換します。直接変換する代わりに、新しい列を作成します。つまり、Age 列の数値バージョンAge2 列を作成します。 df['Age2'] = pd.to_numeric(df['Age'],errors='coerce')df['Dosage (gram)2'] = pd.to_numeric(df['Dosage (gram)'],errors='coerce')df['Duration (days)2'] = pd.to_numeric(df['Duration (days)'],errors='coerce')df['Date of Data Entry2'] = pd.to_datetime(df['Date of Data…

エクスラマV2：LLMを実行するための最速のライブラリ

ExLlamaV2は、GPTQからさらに高いパフォーマンスを引き出すために設計されたライブラリです新しいカーネルのおかげで、(超高速の)速い推論に最適化されています

MITの研究者たちは「MechGPT」を導入しました：メカニクスと材料モデリングにおいてスケール、学問領域、およびモダリティをつなぐ言語ベースのパイオニア

研究者たちは、物質科学の広範な領域において密度の濃い科学的な文書から重要な洞察を効率的に抽出するという困難な課題に直面しています。この複雑な作業には、複雑なコンテンツをナビゲートし、物質の核心を網羅した意味のある質問・回答ペアを生成することが含まれます。その複雑さは、科学的な文書の密なフabricから重要な情報を抽出するという大きな課題にあります。このため、研究者は物質の本質を捉えた意味のある質問・回答ペアを作り出す必要があります。この領域内の現在の手法では、情報抽出に汎用言語モデルを活用することが一般的です。しかし、これらの手法はテキストの洗練化や方程式を正確に組み込む際に支援が必要です。これに対応するため、MITの研究者チームは、事前学習済み言語モデルに基づく画期的なモデルであるMechGPTを紹介しました。この革新的な手法では、一般的な言語モデルを利用して鋭い質問・回答ペアを形成するための2段階のプロセスを採用しています。MechGPTは単なる抽出以上に、鍵となる事実の明確さを向上させます。 MechGPTの旅は、Hugging Faceエコシステム内のPyTorchで実施される慎重なトレーニングプロセスで始まります。Llama 2 transformerアーキテクチャに基づき、このモデルは40のトランスフォーマーレイヤーを誇り、ロータリー位置埋め込みを活用して拡張されたコンテキストの長さを容易にします。32ビットのページ化されたAdamWオプティマイザーを用いて、トレーニングプロセスは約0.05の優れた損失を達成します。研究者たちは、モデルの能力を向上させるために微調整中にLow-Rank Adaptation (LoRA) を導入しています。これにより、追加のトレーニング可能なレイヤーを統合しながら、元の事前学習済みモデルを凍結させることで、モデルが初期の知識ベースを消去するのを防ぎます。その結果、メモリの効率化とトレーニングのスループットの加速が実現します。 MechGPTの基本モデルに加えて、研究者はより大規模な2つのモデル、MechGPT-70bとMechGPT-70b-XLのトレーニングにも取り組んでいます。前者はMeta/Llama 2 70 chatモデルの微調整バージョンであり、後者は10,000トークンを超える大きなコンテキストのために動的にスケーリングされたRoPEを組み込んでいます。 MechGPT内のサンプリングは、因果関係マスキングを実装した自己回帰原則に従って行われます。これにより、モデルは次の要素を考慮せずに各要素を予測するため、将来の単語を考慮しないように制約されます。この実装では、モデルの焦点を調整するために温度スケーリングが導入され、不確実性の温度の概念が導入されます。まとめると、MechGPTは物質科学の科学的な文書から知識を抽出するという困難な領域での希望の光として浮かび上がっています。LoRAや4ビットの量子化などの革新的な技術によって豊かになったモデルのトレーニングプロセスは、従来の言語モデルを超えた応用の可能性を示しています。Google Scholarへのアクセスを提供するチャットインタフェースにおけるMechGPTの具体的な具現化は、将来の拡張に向けた橋渡しとなります。この研究は、材料科学における貴重な財産としてMechGPTを紹介し、専門領域内の言語モデルの限界を押し広げる先駆者と位置付けています。研究チームがさらに前進する中、MechGPTは言語モデルのダイナミックな進化の証として、知識抽出の新たなフロンティアを開拓しています。

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「オートジェンへの参入：マルチエージェントフレームワークの基礎を探索する」

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「AutoGenを使った戦略的AIチームビルディングが簡単になりました」

現代医学におけるデータサイエンスの役割は何ですか？

エクスラマV2：LLMを実行するための最速のライブラリ

MITの研究者たちは「MechGPT」を導入しました：メカニクスと材料モデリングにおいてスケール、学問領域、およびモダリティをつなぐ言語ベースのパイオニア

「NLP（スクラッチからのdoc2vec）＆クラスタリング：テキストの内容に基づいたニュースレポートの分類」

NLP、NN、時系列：Google Trendsのデータを使用して石油価格を予測することは可能ですか？

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「最初の原則から旅行セールスマン問題をモデリングする」

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