次のLangChainプロジェクトのための基本を学ぶ

Learn the basics for the next LangChain project.

大規模な言語モデルは昨年、楽しいことや時折ばかげた実験のツールとして主流になりました。ChatGPTに新しいノックノックジョークを考えさせたり、子犬についてのシェイクスピアのソネットを作らせたりしたことはありませんか？

LLMの力がますます明らかになるにつれて、その制約も明らかになりました。機械学習の実践者やアプリビルダーはすぐに気づきました。最新の情報を取得できず、お互いに完全に閉じられているモデルではできることには限りがあるということを。

幸いなことに、既に外部データソースや他のモデルにLLMを接続することで、これらの制約を克服しようとする複数のツールやプラットフォームが存在しています。LangChainはこの分野で主要なオプションの1つとして浮上しており、そのリリース後の数カ月間、TDSの著者たちはその機能と問題点を探求してきました。今週に集めた実践的で実践的なリソースの中には、このトピックに関する最高の作業がいくつかあります。準備はいいですか？

• Leonie Monigattiによる初心者向けの入門記事は、パートの概要、用語集、そして実践的な紹介の一部を含んでおり、LangChainの最初のステップを踏み出す人々にとっての「必読の記事」となっています。主要な用語や概念の説明がわかりやすく含まれています。
• さらに深く掘り下げたい場合、Dominik Polzerによる包括的なガイドが役立つコンテキストを提供します。LLMの動作方法やなぜLangChainのようなフレームワークが必要だったのかについて説明し、ステップバイステップでアプリを構築するプロセスを詳細に説明しています。
• 開発者は、LangChainとモデル、API、MLプラットフォームを組み合わせるさまざまな方法を考案してきました。Wen Yangのチュートリアルは、OpenAIモデル（GPT-4など）とPinecone（ベクトルデータベースツール）やLangChainを組み合わせて、特定のドメイン知識を持つチャットボットを作成する方法を紹介しています。

• すでにモデル固有の概念実証を構築しており、それを本物のアプリにする際に行き詰まったと感じている場合は、Lily Hughes-RobinsonがプロジェクトをLangChain対応にリファクタリングするプロセスについての簡潔な説明を提供します。
• まだいじり回す気分ではない場合は、別の詳細なプロジェクトのウォークスルーはいかがでしょうか？Shuai Guoは、お互いとコミュニケーションする2つのチャットボットに依存する言語学習アプリの構築の旅に同行するように誘っています。

LLMに関連するすべてのことから少し離れて息抜きが必要な方もいるかもしれません。私たちは理解しますし、お手伝いします！他のトピックに関する素晴らしい記事もいくつかありますので、ぜひ探索してみてください：

• LLMを活用したアプリケーションの設計と構築
• 郵便番号レベルでの地理空間データの操作
• 公正を実現する：生成モデルにおけるバイアスの認識と解消

• データサイエンス、機械学習、気候変動の交差点で考えさせられる記事の選りすぐりで新しい月をスタートしました。
• AIによって生成されるオーディオは通常、大量の計算リソースが必要です。Christopher Landschootの初投稿では、オーディオ波形拡散を使用してモデルをトレーニングし、音を生成する方法について紹介しています。
• マルチグループ分析は、医療、人事、マーケティング、その他の分野で強力なツールとなる場合があります。Laura Castro-Schiloの最新の貢献は、実世界のシナリオでMGAを実装する方法について学ぶための素晴らしい出発点です。
• 技術的な（しかしアクセス可能な）詳細なダイブがしたい気分ですか？Peggy Changは、オープンソースの検索エンジンLuceneの文脈で整数エンコーディングと圧縮についての堅実な読み物を提供します。
• コンピュータビジョンツールキットを拡張する計画を立てている場合は、Dhruv MataniとNareshによるPyTorchでの画像セグメンテーションの4部作シリーズは、先延ばしにせずにコーディングを始めるきっかけになるでしょう。
• 心理学者でもあるデータサイエンティストの視点からGPTモデルにアプローチすると、Maarten Grootendorstは「これらのモデルの振る舞い方、望む振る舞い方、そしてこれらのモデルを私たちのように振る舞わせるために私たちがどのように誘導しているか」について詳しく調査しています。

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