ChatGPTを始めるための初心者向け7つのプロジェクト

ChatGPTの初心者向け7つのプロジェクト

 

テクノロジーが異例の速さで進化する時代において、人工知能（AI）は最も変革力のある力の一つとして際立っています。

単調なタスクの自動化から複雑なパターンの予測まで、AIは産業を再構築し、可能性を再定義しています。

そして私たちはこのAI革命の中で立ち位置を確立している今、その潜在能力を理解し、日常のワークフローに統合することが重要です。

• 「企業の持続可能性目標を達成するために企業がAI、IoT、AR/VRを活用する方法」
• 情報抽出の始まり：キーワードを強調し、頻度を取得する
• 「これらの3つのあまり知られていないPandasの関数を試してみてください」

しかし…これらの新しい技術を始めることは圧倒的であると感じるかもしれません。

ですので、AIの始め方、特にChatGPTなどのモデルを使った始め方について知りたい場合は…

今日は、スクラッチから学ぶための7つのプロジェクトを紹介します。

一緒に全てを発見しましょう！👇🏻

 

1. OpenAI APIを使用した言語翻訳ツールの作成

 

LLMはさまざまな応用があります。その中でも最も役立つものの1つは、どの言語からでも他の言語に翻訳する能力です。

OpenAIのgpt-3.5-turboモデルを使用したAI駆動の翻訳アプリケーションの作成方法について、Kaushal Trivedi氏のチュートリアル「Building a Multilingual Translation Tool with OpenAI ChatGPT API」が読者をガイドしてくれます。

   

このプロセスには以下のステップが必要です：

1. OpenAI APIの資格情報の設定。
2. PythonとOpenAI APIを使用して翻訳関数を定義する。
3. 関数のテスト。
4. PythonのTkinterライブラリを使用してユーザーインターフェースを作成する。
5. ユーザーインターフェースのテスト。

 

キーポイントは、GPT-3.5 Chat APIの強力なAIツールとしてのポテンシャルです。この場合は、翻訳ツールの作成に使用されています。

 

2. ChatGPTを利用してビジネス向けの感情分析AIシステムを構築する

 

LLMのもう一つの一般的な応用は、大量のテキストを扱うことです。毎日何千ものコメントを受け取るeコマースを運営していると想像してみてください。AIを活用してこれらのコメントを処理することができます。

Courtlin Holt-Nguyen氏のチュートリアル「Sentiment Analysis with ChatGPT, OpenAI, and Python?—?Use ChatGPT to build a sentiment analysis AI system for your business」では、Google Colab上でチュートリアル全体を実施し、ChatGPTの多様なNLPタスクの取り扱い、効果的な分析のための構造化データの重要性、ChatGPTが自身の応答を理由付けて説明する能力を強調しています。

   

以下は主なステップです：

1. 使用されるデータセットの説明。このデータセットを使用するか、好みの他のデータセットを選択できます。
2. OpenAI APIの紹介。
3. Google Colabで必要なライブラリのインストールと、感情分析のためのChatGPT OpenAI APIの使用を開始します。
4. レビューに関するGPTモデルの具体的な応用。

ChatGPTの強力なAI機能を活用することで、包括的な感情分析、要約、顧客レビューからの実用的な情報を得ることができます。

 

3. LangChainとOpenAIの基本的な使用方法

 

先月、LangChainというテキストデータ処理のためのPythonライブラリについて、基本的な紹介を行いました。LangChainは大規模言語モデルのポテンシャルを最大限に引き出すために設計されたものです。

   

LangChainの大規模テキストデータの処理能力と構造化された出力の能力により、LLMの取り扱いと実際のツールの作成において最も使用されるPythonライブラリの1つとなりました。

このチュートリアルでは、このライブラリの2つのシンプルなユースケースを説明し、複数のアプリケーションに適用することができます。

1. 要約：

• 短文要約：LangChainとChatGPTを使用して短文を要約する。
• 長文要約：長文を小さなチャンクに分割し、各チャンクを要約する。

1. 抽出：

• 特定の単語の抽出：テキスト内の特定の単語の特定。
• LangChainのレスポンススキーマの使用：LLMからの出力をPythonオブジェクトに構造化。

 

LangChainは、テキストの要約と抽出のための堅牢なフレームワークを提供し、自然言語処理アプリケーションのプロセスを簡素化します。

 

4. LangChainとChatGPTを使用したPDFの自動化

 

前のチュートリアルに続いて、PDFを取り込み、OpenAIのGPTモデルを使用して対話する方法を教えるより高度な記事があります。

   

Lucas Soaresは、LangChainとChatGPTを活用してPDFと対話する方法を紹介しています。プロセスは次の3つの主要なステップに分かれます：

1. ドキュメントの読み込み。
2. 埋め込みの生成とコンテンツのベクトル化。
3. 特定の情報をPDFにクエリする。

このアプローチにより、ユーザーはPDFに直接質問することができ、情報の検索を簡素化することができます。彼の記事を読んだり、彼のYouTubeチャンネルを視聴したりすることができます。

 

重要な教訓は、AIの潜在能力であり、従来の静的なドキュメントとの対話を簡素化し、データアクセスをより動的かつ直感的にする点です。

 

5. ChatGPTを使用した履歴書パーサーの構築

 

Reo Ogusuは、OpenAI APIとLangChainを使用して、履歴書パーサーを作成する簡単なプロジェクトを提案しています。

彼のチュートリアルTransforming Unstructured Documents to Standardized Formats with GPT: Building a Resume Parserでは、非構造化ドキュメント、特に履歴書をGPTを使用して標準化されたYAML形式に変換する方法を示しています。

   

以下は主要なステップです：

1. PyPDF2ライブラリを使用してPDFからテキストを抽出します。
2. LangChainというコミュニティ主導のフレームワークを利用して、Language Modelパワードアプリケーションの開発を効率化します。
3. 履歴書データを構造化するためのYAMLテンプレートを定義します。
4. LangChainを使用してOpenAI APIを呼び出し、データをYAMLテンプレートに従ってフォーマットします。

GPTは、非構造化データを構造化形式に変換するための強力なツールであり、さまざまなデータ変換アプリケーションの可能性を提供しています。

 

6. OpenAI APIを使用したシンプルなチャットボットの生成

 

シンプルなチャットボットを生成するには、Avraのチュートリアル「How to build a Chatbot with ChatGPT API and a Conversational Memory in Python」に従うことができます。このチュートリアルでは、ChatGPT APIとGPT-3.5-Turboモデルを使用してチャットボットの実装方法を説明しています。

ここでは、LangChain AIのConversationChainメモリモジュールを統合し、Streamlitフロントエンドを使用しています。

   

この記事では、チャットボットにおける対話的メモリの重要性を強調し、従来の状態を持たないチャットボットは過去の対話を覚える能力に欠けていると述べています。

メモリを組み込むことで、チャットボットはよりシームレスで自然な対話体験を提供し、人間のような対話を模倣できます。

 

キーポイントは、コンテキストの保持がチャットボットと人間のコミュニケーションを向上させる重要性です。

 

7. ChatGPTを使用したエンドツーエンドのデータサイエンスプロジェクト

 

最後のプロジェクトとして、ChatGPTインターフェースを直接使用する非常に興味深いデータサイエンスチュートリアルを紹介します。 

Abid Ali Awan氏の「データサイエンスプロジェクトにChatGPTを使用するガイド」チュートリアルでは、ChatGPTをデータサイエンスプロジェクトのさまざまなステージに統合する方法を教えてくれます。これは、ChatGPTのデータサイエンス領域でのパワーを示しています。 

プロジェクトの計画、探索的データ分析、特徴エンジニアリング、モデル選択、展開まで、ChatGPTはあらゆるステップでサポートできます。 

最終的な成果物は何でしょうか？ 

ローン承認分類のための完全に機能するWebアプリです！

  チュートリアルのスクリーンショット。 

このチュートリアルでは以下の内容がカバーされています：

1. プロジェクトの計画： ChatGPTを使用してプロジェクトの概要を作成する。
2. 探索的データ分析（EDA）： データの視覚化と理解のためにPythonを活用する。
3. 特徴エンジニアリング： 新しい特徴の作成によるデータの拡張。
4. 前処理： データのクリーニング、クラスの不均衡の処理、特徴のスケーリング。
5. モデルの選択： 異なるモデルのトレーニングとパフォーマンスの評価。
6. ハイパーパラメータの調整： 選択したモデルの最適化。
7. Webアプリの作成： ローンデータ分類器のためのGradioベースのWebアプリの設計。
8. 展開： Hugging Face Spaces上でアプリを公開する。

このチュートリアルでは、特にプロジェクトの計画とコード生成の自動化および強化において、ChatGPTのパワーが強調されています。 

 

キーポイントは、ChatGPTのようなAIツールと人間の専門知識のシナジーであり、お互いを補完し合って最適な結果を達成することです。

 

まとめ

 

上記で説明したプロジェクトのセットは、ChatGPTの潜在能力に関しては氷山の一角に過ぎません。 

オープンソースコミュニティは、考えられるあらゆるものを作成するのに役立つ新しいツールの開発と既存のツールの改善に取り組んでいます。LangChainはその一例に過ぎません。 

これがAIの世界であるため、ChatGPTの学習者であろうとシニアプロであろうと、唯一の制限は想像力だということを常に覚えておいてください！

では、なぜ待つのですか？ 

ダイブし、実験し、生成的AIモデルの世界が無限の可能性を開く扉を開けましょう！     Josep Ferrerは、バルセロナ出身のアナリティクスエンジニアです。彼は物理工学を専攻し、現在は人間の移動に応用されたデータサイエンス分野で働いています。彼はデータサイエンスとテクノロジーに焦点を当てたパートタイムのコンテンツクリエーターです。LinkedIn、Twitter、またはVoAGIで彼に連絡することができます。 

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