言語の壁を打ち破る：GPT with 多言語インデックス - Qiita
この記事を読むと嬉しいこと 言語の壁を越えた、グローバルAIを作れます！ = GPTに英語と日本語、中国語、フランス語…の情報をまとめてインプットし、質問に答えさせることが出来ます！ """「Harry Potter（英語）」と「ぼっち・ざ・ろっく！」の情報をまとめて与えた後で質問をした時の回答""" # before index.query("ハリーの学校では、何を教えている？日本語で答えて") # -> ハリーの学校では、何を教えているかは不明です。 # after index.query("ハリーの学校では、何を教えている？日本語で答えて") # -> ハリーの学校では、魔法と魔法使いの学問を教えています。 背景・課題 今大人気のGPTに、外部情報を繋ぐGPT Indexが物凄い勢いで使われています。一方で、この仕組みを無邪気に使おうとすると、OpenAIに課金しまくることになり、お
Kerasの学習過程をスマホで見る - Qiita
2017/12/18追記 下のアイディアを、もっと扱いやすい形でHyperdash公式に取り込んでもらえました！（PullRequest） まだドキュメントは無いようですが、以下の仕組みが理解できれば使えるものだと思います。また今度記事書こうと思います。 「ネットワークのトレーニング時間かかるし一日置いとくか」と放置していたら、最初の方でつまづいていたりすることがよくあります。次の日に気づくと悲惨です！ そこで、スマホアプリでリアルタイムに学習経過を見ることのできる便利なサービスhyperdashを使いましょう。 インストールや基本的な動かし方は公式ページにあります。 この記事では少し応用してKerasのコールバックから、hyperdashのapiにつなげる方法を紹介します。 とは言っても、次の二つのファイルを用意するだけで終わりです。 実行は普段通りpython train.pyでOK!
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