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ツールフォーマー：AIモデルに外部ツールの使用方法をガイドする

また、トレーニングの打ち切り時間はすべてのLLMの固有の弱点です彼らは新しいものについてのクエリに答えるのに苦労しています緩い解決策は、外部のプラグイン（ChatGPTプラグインなど）を使用することですそれでも、ユーザーは...

「リアルタイムデータのためのPythonでのChatGPT APIの使用方法」

「ChatGPTが未知のトピックに回答するようにしたいですか？ここでは、わずかなコード行でAIパワードのアプリを構築する方法について、ステップバイステップのチュートリアルをご紹介します」

ツールの使用方法を言語モデルに教える

私たちが彼らについてもっと学ぶにつれて、大規模言語モデル（LLM）はますます興味深くなりますこれらのモデルは、さまざまな複雑なタスクを正確に解決することができますしかし、同時に、彼らは...と苦労しています

数値計算のための二分法の使用方法

コンピュータ科学と数学のサブフィールドである数値計算は、コンピュータを用いた数値計算手法とアルゴリズムを用いて数学の問題を解決することに焦点を当てていますこれは…

ChatGPTカスタム指示の使用方法（6つのユースケース）

「カスタム指示」は、ChatGPTが応答を生成する際に考慮してほしい個人の好みや要件を追加することができます

ChatGPTコードインタープリタープラグインの使用方法10選

「待ち望まれていたChatGPTコードインタープリタープラグインがついに展開されています以下に、それを使ってできることを紹介します」

テキストの生成方法：トランスフォーマーを使用した言語生成のための異なるデコーディング方法の使用方法

はじめに近年、大規模なトランスフォーマーベースの言語モデル（例えば、OpenAIの有名なGPT2モデル）が数百万のウェブページを学習することで、オープンエンドの言語生成に対する関心が高まっています。条件付きのオープンエンドの言語生成の結果は印象的です。例えば、ユニコーンに関するGPT2、XLNet、CTRLでの制御言語生成などです。改良されたトランスフォーマーアーキテクチャや大量の非教示学習データに加えて、より良いデコーディング手法も重要な役割を果たしています。このブログ記事では、異なるデコーディング戦略の概要と、さらに重要なことに、人気のあるtransformersライブラリを使ってそれらを簡単に実装する方法を紹介します！以下のすべての機能は、自己回帰言語生成に使用することができます（ここでは復習です）。要するに、自己回帰言語生成は、単語のシーケンスの確率分布を条件付き次の単語の分布の積として分解できるという仮定に基づいています： P(w1:T∣W0)=∏t=1TP(wt∣w1:t−1,W0) ,with w1:0=∅, P(w_{1:T} | W_0 ) = \prod_{t=1}^T P(w_{t} | w_{1: t-1}, W_0) \text{ ,with } w_{1: 0} = \emptyset, P(w1:T∣W0)=t=1∏TP(wt∣w1:t−1,W0) ,with w1:0=∅,…

Hugging Face Unity APIのインストールと使用方法

Hugging Face Unity APIは、Hugging Face Inference APIの簡単に使用できる統合です。これにより、開発者はUnityプロジェクトでHugging Face AIモデルにアクセスして使用することができます。このブログ投稿では、Hugging Face Unity APIのインストールと使用方法について説明します。インストール Unityプロジェクトを開きます Window -> Package Managerに移動します +をクリックし、Add Package from git URLを選択します https://github.com/huggingface/unity-api.gitを入力します…

「バイデン政権によるAIヘルスケアアプリのラベリングシステム案」

バイデン政権が、健康ケアアプリに人工知能を活用した新しいラベリングシステムを導入し、安全性と信頼性を最優先にしていますこれにより、より良い健康ケアを提供することが可能になります

Sudowriteのレビュー：AIが人間らしい小説を書けるのか？

「AIは本当に人間のように小説を書くことができるのか？ Sudowriteの詳細を知り、このSudowriteのレビューで真実を解明しましょう」

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