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AI WebTVの構築

AI WebTVは、自動ビデオと音楽合成の最新の進歩を紹介するための実験的なデモです。 👉 AI WebTVスペースにアクセスしてストリームを視聴できます。モバイルデバイスを使用している場合は、Twitchのミラーからストリームを視聴できます。 AI WebTVの目的は、ZeroscopeやMusicGenなどのオープンソースのテキストからビデオを生成するモデルを使用して、エンターテイニングでアクセスしやすい方法でビデオをデモすることです。これらのオープンソースモデルは、Hugging Faceハブで見つけることができます: ビデオ用: zeroscope_v2_576とzeroscope_v2_XL 音楽用: musicgen-melody 個々のビデオシーケンスは意図的に短く作られており、WebTVは芸術方向性やプログラミングを持つ実際のショーではなく、テックデモ/ショーリールとして見るべきです。 AI WebTVは、ビデオショットのシーケンスを取り、テキストからビデオを生成するモデルに渡してテイクのシーケンスを生成することで動作します。さらに、人間によって書かれた基本テーマとアイデアは、LLM（この場合はChatGPT）を通じて渡され、各ビデオクリップごとにさまざまな個別のプロンプトを生成するために使用されます。以下は、AI WebTVの現在のアーキテクチャのダイアグラムです: WebTVはNodeJSとTypeScriptで実装されており、Hugging Faceでホストされているさまざまなサービスを使用しています。テキストからビデオへのモデル中心となるビデオモデルはZeroscope…

「生成型AIアプリケーションにおける効果的なプロンプトエンジニアリング原則」

「この記事では、LangchainとOpenAI ChatGPT APIを使用した効果的なプロンプトエンジニアリング技術の概念と原則について説明します」

「データサイエンス、機械学習、コンピュータビジョンプロジェクトを強化する効果的なプロジェクト管理のための必須ツール」

「機械学習またはデータサイエンスのプロジェクトは非常に大規模であり、多くの種類のファイルや多様なアーキテクチャを含んでいますしかし驚くべきことに、プロジェクト管理のためのさまざまなツールに出会いましたが、…」

「FalconAI、LangChain、およびChainlitを使用してチャットボットを作成する」

イントロダクションジェネレーティブAI、特にジェネレーティブ大規模言語モデルは、その誕生以来世界を席巻しています。これは、動作可能なプログラムコードを生成することから完全なジェネレーティブAI管理のチャットサポートシステムを作成するまで、さまざまなアプリケーションと統合できたために可能になりました。しかし、ジェネレーティブAIの領域における大規模言語モデルのほとんどは、一般には非公開で、オープンソース化されていませんでした。オープンソースモデルは存在しますが、非公開の大規模言語モデルとは比べものになりません。しかし最近、FalconAIというLLMがリリースされ、OpenLLMのリーダーボードでトップに立ち、オープンソース化されました。このガイドでは、Falcon AI、LangChain、Chainlitを使用してチャットアプリケーションを作成します。学習目標ジェネレーティブAIアプリケーションでFalconモデルを活用する Chainlitを使用して大規模言語モデルのUIを構築するハギングフェイスの事前学習モデルにアクセスするための推論APIで作業する LangChainを使用して大規模言語モデルとプロンプトテンプレートを連鎖させる LangChain ChainsをChainlitと統合してUIアプリケーションを作成するこの記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Falcon AIとは何ですか？ジェネレーティブAIの分野では、Falcon AIは最近導入された大規模言語モデルの一つで、OpenLLMのリーダーボードで第1位を獲得しています。Falcon AIはUAEのテクノロジーイノベーション研究所（TII）によって導入されました。Falcon AIのアーキテクチャは推論に最適化された形で設計されています。最初に導入された時、Falcon AIはLlama、Anthropic、DeepMindなどの最先端のモデルを抜いてOpenLLMのリーダーボードのトップに立ちました。このモデルはAWS Cloud上でトレーニングされ、2ヶ月間連続で384のGPUが接続されました。現在、Falcon AIにはFalcon 40B（400億パラメータ）とFalcon…

「Hugging Faceにおけるオープンソースのテキスト生成とLLMエコシステム」

テキスト生成と対話技術は古くから存在しています。これらの技術に取り組む上での以前の課題は、推論パラメータと識別的なバイアスを通じてテキストの一貫性と多様性を制御することでした。より一貫性のある出力は創造性が低く、元のトレーニングデータに近く、人間らしさに欠けるものでした。最近の開発により、これらの課題が克服され、使いやすいUIにより、誰もがこれらのモデルを試すことができるようになりました。ChatGPTのようなサービスは、最近GPT-4のような強力なモデルや、LLaMAのようなオープンソースの代替品が一般化するきっかけとなりました。私たちはこれらの技術が長い間存在し、ますます日常の製品に統合されていくと考えています。この投稿は以下のセクションに分かれています：テキスト生成の概要ライセンス Hugging FaceエコシステムのLLMサービス用ツールパラメータ効率の良いファインチューニング（PEFT）テキスト生成の概要テキスト生成モデルは、不完全なテキストを完成させるための目的で訓練されるか、与えられた指示や質問に応じてテキストを生成するために訓練されます。不完全なテキストを完成させるモデルは因果関係言語モデルと呼ばれ、有名な例としてOpenAIのGPT-3やMeta AIのLLaMAがあります。次に進む前に知っておく必要がある概念はファインチューニングです。これは非常に大きなモデルを取り、このベースモデルに含まれる知識を別のユースケース（下流タスクと呼ばれます）に転送するプロセスです。これらのタスクは指示の形で提供されることがあります。モデルのサイズが大きくなると、事前トレーニングデータに存在しない指示にも一般化できるようになりますが、ファインチューニング中に学習されたものです。因果関係言語モデルは、人間のフィードバックに基づいた強化学習（RLHF）と呼ばれるプロセスを使って適応されます。この最適化は、テキストの自然さと一貫性に関して行われますが、回答の妥当性に関しては行われません。RLHFの仕組みの詳細については、このブログ投稿の範囲外ですが、こちらでより詳しい情報を見つけることができます。例えば、GPT-3は因果関係言語のベースモデルですが、ChatGPTのバックエンドのモデル（GPTシリーズのモデルのUI）は、会話や指示から成るプロンプトでRLHFを用いてファインチューニングされます。これらのモデル間には重要な違いがあります。 Hugging Face Hubでは、因果関係言語モデルと指示にファインチューニングされた因果関係言語モデルの両方を見つけることができます（このブログ投稿で後でリンクを提供します）。LLaMAは最初のオープンソースLLMの1つであり、クローズドソースのモデルと同等以上の性能を発揮しました。Togetherに率いられた研究グループがLLaMAのデータセットの再現であるRed Pajamaを作成し、LLMおよび指示にファインチューニングされたモデルを訓練しました。詳細についてはこちらをご覧ください。また、Hugging Face Hubでモデルのチェックポイントを見つけることができます。このブログ投稿が書かれた時点では、オープンソースのライセンスを持つ最大の因果関係言語モデルは、MosaicMLのMPT-30B、SalesforceのXGen、TII UAEのFalconの3つです。テキスト生成モデルの2番目のタイプは、一般的にテキスト対テキスト生成モデルと呼ばれます。これらのモデルは、質問と回答または指示と応答などのテキストのペアで訓練されます。最も人気のあるものはT5とBARTです（ただし、現時点では最先端ではありません）。Googleは最近、FLAN-T5シリーズのモデルをリリースしました。FLANは指示にファインチューニングするために開発された最新の技術であり、FLAN-T5はFLANを使用してファインチューニングされたT5です。現時点では、FLAN-T5シリーズのモデルが最先端であり、オープンソースでHugging Face Hubで利用可能です。入力と出力の形式は似ているかもしれませんが、これらは指示にファインチューニングされた因果関係言語モデルとは異なります。以下は、これらのモデルがどのように機能するかのイラストです。より多様なオープンソースのテキスト生成モデルを持つことで、企業はデータをプライベートに保ち、ドメインに応じてモデルを適応させ、有料のクローズドAPIに頼る代わりに推論のコストを削減することができます。Hugging…

「ChatGPTを活用したデータ探索：データセットの隠れた洞察を解き放つ」

探索的データ分析のためのChatGPTの使用ガイドChatGPTを使用してデータセットを探索し、視覚化を生成し、洞察を得る

Data science

「ベクトルデータベースの力を活用する：個別の情報で言語モデルに影響を与える」

この記事では、ベクトルデータベースと大規模言語モデルという2つの新しい技術がどのように連携して動作するかについて学びますこの組み合わせは現在、大きな変革を引き起こしています...

「40以上のクールなAIツール（2023年7月）をチェックしてください」

DeepSwap DeepSwapは、説得力のあるディープフェイクのビデオや画像を作成したい人向けのAIベースのツールです。ビデオ、写真、ミーム、古い映画、GIFなどをリフェイシングして、簡単にコンテンツを作成することができます。このアプリにはコンテンツの制限がないため、ユーザーはどんなコンテンツの素材でもアップロードすることができます。さらに、初めて製品に加入するユーザーは50%オフで購読ユーザーになることができます。 Docktopus AI Docktopusは、100以上のカスタマイズ可能なテンプレートを備えたAIパワードのプレゼンテーションツールで、ユーザーは数秒でプロのプレゼンテーションを作成することができます。 Promptpal AI Promptpal AIは、ChatGPTなどのAIモデルを最大限に活用するための最適なプロンプトを見つけるのに役立ちます。 Quinvio AI Quinvioは、直感的なエディタ、AIによるライティング支援、AIスポークスパーソンの選択オプションを備えたAIビデオ作成ツールです。 Ask your PDF AskYourPdfは、ユーザーが簡単にPDFドキュメントと対話し、洞察を抽出するのに役立つAIチャットボットです。 Supernormal AI Supernormalは、自動的にミーティングのメモを作成するのに役立つAIパワードのツールで、ミーティングごとに5〜10分を節約します。 Suggesty SuggestyはGPT-3によってパワードされ、Googleの検索に人間のような回答を提供します。 ChatGPT Sidebar ChatGPT…

話してください：モデルが読み取る単語の数はいくつですか

「LM（言語モデル）は、最近の数ヶ月間でそのスキルを披露し、様々なタスクに熟練していることを示していますこれらすべては、1つの対話モードで行われていますプロンプティング最近数ヶ月間では、...」

「Langchain x OpenAI x Streamlit — ラップソングジェネレーター🎙️」

「LangchainフレームワークをStreamlitとOpenAIのGPT3モデルに統合したWebアプリを作成する方法」

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