ChatGPTにブログ全エントリを学習させて「おしえてきしださん」を作る - きしだのHatena
最近「100万件の文章をChatGPTに学習させて応答チャットを作りました」みたいなニュースがあって、違和感があります。 ということで「ChatGPTにブログ全エントリを学習させて「おしえてきしださん」を作る」としたときに、どんな仕組みになっていて、なぜ「ChatGPTに文章を学習させて」ということに違和感があるか見てみます。 とりあえずこんな感じで、質問に対して答えれてるっぽいチャットができました。 まず、Embedding APIを使って、全エントリのベクトルを得てMongoDBに突っ込んでおきます。 このエントリでやってるので、そのまま使います。 GPTのEmbeddingを利用してブログの投稿に対する近いものを探し出す - きしだのHatena 質問が入力されたら、質問文も同じようにEmbeddingでベクトルをとってきます。 var req = EmbeddingRequest.
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
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