Search Results DIY

「Arxiv検索のマスタリング：Haystackを使用したQAチャットボットの構築のDIYガイド」をマスターする

イントロダクションカスタムデータに関する質問と回答は、大規模言語モデルの最も求められるユースケースの一つです。LLMの人間のような対話スキルとベクトル検索手法を組み合わせることで、大量のドキュメントから回答を抽出することがより容易になります。いくつかのバリエーションを加えることで、ベクトルデータベースに埋め込まれたデータ（構造化、非構造化、準構造化）と対話するシステムを作成することができます。このクエリ埋め込みとドキュメント埋め込みの類似性スコアに基づいてLLMに取得データを追加する手法は、「RAGまたはRetrieval Augmented Generation」と呼ばれています。この手法により、arXiv論文の読解など、さまざまなことが簡単になります。 AIやコンピュータサイエンスに興味がある方なら、少なくとも一度は「arXiv」を聞いたことがあるでしょう。arXivは電子プレプリントおよびポストプリントのためのオープンアクセスリポジトリであり、ML、AI、数学、物理学、統計学、電子工学などのさまざまな主題の検証済み論文をホストしています。arXivは、AIや理系の研究のオープンな研究を推進する上で重要な役割を果たしています。しかし、研究論文を読むことはしばしば困難で時間がかかります。それでは、論文から関連するコンテンツを抽出し、回答を取得するためのRAGチャットボットを使用することで、少しでも改善することはできるでしょうか？この記事では、Haystackというオープンソースツールを使用して、arXiv論文用のRAGチャットボットを作成します。学習目標 Haystackとは何かを理解し、LLMを活用したアプリケーションを構築するためのコンポーネントを把握する。「arxiv」ライブラリを使用してArXiv論文を取得するコンポーネントを構築する。 Haystackノードでインデックスとクエリパイプラインを構築する方法を学ぶ。 Gradioを使用してチャットインターフェースを構築し、ベクトルストアからドキュメントを取得し、LLMから回答を生成するパイプラインを調整する方法を学ぶ。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Haystackとは何か？ HaystackはスケーラブルなLLMパワードアプリケーションを構築するためのオープンソースのNLPフレームワークです。Haystackはセマンティックサーチ、質問応答、RAGなどの本番向けNLPアプリケーションを構築するための非常にモジュラーかつカスタマイズ可能なアプローチを提供します。これはパイプラインとノードのコンセプトに基づいて構築されており、パイプラインはノードを繋げることで効率的なNLPアプリケーションを構築するのに非常に便利です。ノード：ノードはHaystackの基本的な構成要素です。ノードはドキュメントの前処理、ベクトルストアからの取得、LLMからの回答生成など、一つのことを達成します。パイプライン：パイプラインはノードを繋ぐためのもので、ノードの連鎖を構築するのが容易になります。これによってHaystackでアプリケーションを構築することが容易になります。 HaystackはWeaviate、Milvus、Elastic Search、Qdrantなど、主要なベクトルストアを直接サポートしています。詳細については、Haystackのパブリックリポジトリを参照してください：https://github.com/deepset-ai/haystack。したがって、この記事では、Haystackを使用してArxiv論文のためのQ&AチャットボットをGradioインターフェースで構築します。 Gradio Gradioは、任意の機械学習アプリケーションのデモをセットアップおよび共有するためのHuggingfaceのオープンソースソリューションです。バックエンドにはFastapiが使用され、フロントエンドコンポーネントにはsvelteが使用されています。これにより、Pythonでカスタマイズ可能なWebアプリを作成することができます。機械学習モデルやコンセプトのデモアプリを構築して共有するのに最適です。詳細は、Gradioの公式GitHubをご覧ください。Gradioを使用したアプリケーションの構築については、「GradioでChat GPTを構築しましょう」という記事も参考にしてください。…

パーソナライズされたAIの簡単な作成方法：GPTの適応に向けたノーコードガイド

OpenAIは、カスタムChatGPTを作成するためのコード不要のアプローチで個人のAIカスタマイズを革新しています

Artificial Intelligence

GPUマシンの構築 vs GPUクラウドの利用

この記事では、コスト、パフォーマンス、運用、スケーラビリティなどの要素を分析し、深層学習や人工知能を用いたプロジェクトにおいて、オンプレミスのGPUマシンを構築することと、GPUクラウドサービスを使用することの利点とデメリットを検証しています

Machine learning

「RAGとLLM：動的言語モデリングの新たなフロンティア」

「LLM（Legal and Letters of Masters）はどんな課題をもたらすのか？ GPT-4やLlama2などの従来の言語モデルには固有の制限がありますそれらの静的な性質は、最後のトレーニング日以降の進歩についての知識を持たせることができず、彼らが認識しないまま固定された知識の切り捨てに縛られています彼らは膨大な量のデータを包含していますが、彼らの知識には制限があります...」

Qwak

「あなたはiPhoneに1,000ドル支払いましたが、Appleがまだそれを管理しています」

会社は、安全警告や故障を引き起こすソフトウェアを使用してデバイスをコード化しており、修理を困難にしています

「人種は心臓病を予測するために使用できません」

アメリカ心臓協会は広く使用されている心臓リスクアルゴリズムから人種を予測する要素を取り除く予定です

「イェール大学とGoogleの研究者が、効率的な長距離シーケンス処理のために大規模言語モデルを迅速に加速する近似Attentionメカニズム、HyperAttentionを紹介する」という文章です

大規模言語モデルの急速な進歩により、チャットボットから機械翻訳までの幅広いアプリケーションが可能になりました。ただし、これらのモデルはしばしば効率的に長いシーケンスを処理するための支援が必要です。入力シーケンスの長さが増えると、これらのモデルの注意機構はますます計算コストが高くなります。研究者たちは、この課題に対処する方法を探索し、大規模言語モデルをさまざまなアプリケーションにより実用的にすることを試みています。最近、研究チームは「ハイパーアテンション」と呼ばれる画期的な解決策を紹介しました。この革新的なアルゴリズムは、特に長いシーケンスを扱う際に大規模な言語モデルの注意機構の近似を効率的に行います。既存のアルゴリズムを単純化し、注意行列内の主要なエントリを特定するために様々な技術を活用することで、計算を加速させます。ハイパーアテンションによる大規模言語モデルの効率の問題解決アプローチには、いくつかの重要な要素があります。詳細を見てみましょう。スペクトル保証：ハイパーアテンションでは、近似の信頼性を確保するためにスペクトル保証の実現を重視しています。条件数に基づいたパラメータ化を利用することで、通常この領域で行われる特定の仮定の必要性を低減させます。主要なエントリの特定のためのSortLSH：ハイパーアテンションは、ハミングソートされたLocality-Sensitive Hashing（LSH）技術を使用して効率を向上させます。この方法により、アルゴリズムは注意行列内の最も重要なエントリを特定し、より効率的な処理のために対角線と整列させます。効率的なサンプリング技術：ハイパーアテンションは、注意行列内の対角エントリを効率的に近似し、値行列との行列積を最適化します。このステップにより、大規模な言語モデルが性能を大きく低下させることなく、長いシーケンスを処理できるようにします。柔軟性と利便性：ハイパーアテンションは、異なるユースケースの処理に柔軟性を提供するよう設計されています。論文で示されているように、事前定義されたマスクを使用する場合や、sortLSHアルゴリズムを使用してマスクを生成する場合に効果的に適用できます。ハイパーアテンションの性能は印象的です。推論とトレーニングの両方で大幅な高速化が可能であり、大規模な言語モデルにとって貴重なツールとなっています。複雑な注意計算を簡素化することで、長いシーケンス処理の問題を解決し、これらのモデルの実用性を向上させています。結論として、HyperAttentionの研究チームは大規模な言語モデルにおける効率的な長距離シーケンス処理の課題に取り組む上で、重要な進展を遂げました。彼らのアルゴリズムは、注意機構に関与する複雑な計算を簡素化し、その近似に対してスペクトル的な保証を提供します。ハミングソートされたLSHのようなテクニックを活用することで、HyperAttentionは優勢なエントリを識別し、行列の積を最適化して推論とトレーニングのスピードアップを実現します。このブレイクスルーは、大規模な言語モデルが中心的な役割を果たす自然言語処理において、有望な発展です。自己注意機構のスケーリングに新たな可能性を開き、これらのモデルをさまざまなアプリケーションにより実用的にします。効率的でスケーラブルな言語モデルへの需要がますます高まる中、HyperAttentionは正しい方向に向けた重要な一歩を象徴し、最終的にはNLPコミュニティの研究者や開発者に恩恵をもたらすものとなるでしょう。

「ラズベリーシェイクで地震を検知」

「Raspberry Piをベースとした地震計は既存のネットワークを補完することができます」

「ChatGPT Visionのすごい活用方法」

「これらの新しい画像機能により、ChatGPTを利用する新しい方法の世界が広がります」

プロンプトからテキストを生成するためのモデルの作成

導入急速に進化するGenerative AIの風景において、新たな時代が訪れました。この変革的なシフトにより、AIアプリケーションに前例のない進歩がもたらされ、その最前線にはChatbotがあります。これらのAIパワードの対話エージェントは、人間のような相互作用をシミュレートし、ビジネスや個人のコミュニケーションを再構築しています。”Gen AI Era”という用語は、先進的なAIが未来を形作る役割を強調しています。”解放された可能性”は、Chatbotがパーソナライズされた体験、効率的な問題解決、創造性を推進する変革期を意味しています。タイトルは、Generation AIによってエンパワーされたChatbotが、新しい対話の時代を切り拓くために、プロンプトからテキストを生成するモデルをゼロから構築する方法を発見することを示唆しています。本記事では、ChatbotとGen AIの交差点で、プロンプトからテキストを生成することによる深い影響を明らかにしています。Chatbotがコミュニケーションを向上させ、プロセスを効率化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させる方法について探求します。この旅は、異なる産業におけるGen AI時代におけるChatbotの潜在能力を解き放ち、その進化、応用、変革力を探求します。最先端のAIイノベーションを通じて、Chatbotがこのダイナミックな人工知能の時代において、対話、作業、つながりを再定義する方法を明らかにします。学習目標 Gen AI Eraの導入: Generation AI（Gen AI）の概念とその進化する人工知能の風景における重要性を説明して、舞台を設定します。 Chatbotの役割の強調: ChatbotがGen AIの枠組み内で果たす重要な役割を強調し、コミュニケーションと相互作用に与える変革的な影響を示します。 LangChainの洞察の探求: LangChainのブログ投稿「LangChain DemoGPT: Generation AIアプリケーションの新時代を切り拓く」について、ChatbotとGen…

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