GPT-4を利用した長文原稿自動生成プログラムの紹介｜IT navi
以下の記事は、アウトライン及び原稿の自動生成プログラムによって作成したものです。 通常、GPT-4で長い文章を作成する場合は、最初に全体のアウトラインを作成し、部分ごとに分割して文章を生成して、最後に全体を統合する必要がありますが、このプログラムは、その手順を一括でできるようにしたものです。プログラムは記事の後に紹介します。 第1章: AIの浸透と今後のビジネスへの影響1. はじめにa. AIの重要性と現代ビジネスへの適応 近年、人工知能（AI）の急速な発展とその浸透がビジネス界に大きな影響を与えています。今や、AI技術は製造業からサービス業、さらには情報産業まで幅広く利用されており、企業が生き残るためには、この新技術に適応し実用化しなければならない時代となっています。そこで、本章ではこれまでのAI技術の進化とその局面を明らかにし、今後のビジネスに与える影響について検証します。 b. AI
ChatGPTとLangChainで何でもできるAIを作る - Qiita
この記事は記事投稿キャンペーン_ChatGPTの記事です。 以下は、個人開発した最新のものになります． CreateToolAGI：ChatGPTとLangChainで何でもできるAI はじめに こんにちは、fuyu-quantです． 今回はLangChainという「大規模言語モデルを使いこなすためのライブラリ」の紹介とその機能を発展させるために作った新しいライブラリlangchain-toolsの説明およびその可能性について共有したいと思います． LangChainの機能であるtoolを使うことで，プログラムとして実装できるほぼ全てのことがChatGPTなどのモデルで自然言語により実行できるようになります．今回は自然言語での入力により機械学習モデル(LightGBM)の学習および推論を行う方法を紹介します． 記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです。 (※この記事の「Chat
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
Replicate ChatGPT Training Quickly and Affordable with Open Source Colossal-AI
February 14, 2023 Replicate ChatGPT Training Quickly and Affordable with Open Source Colossal-AI We recently released new open source code for Colossal-AI, which enables you to use it as a framework for replicating the training process of OpenAI’s popular ChatGPT application optimized for speed and efficiency. With Colossal-AI's efficient implementation of RLHF (Reinforcement Learning with Human F
GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody
January 30, 2023 In this post, we'll implement a GPT from scratch in just 60 lines of numpy. We'll then load the trained GPT-2 model weights released by OpenAI into our implementation and generate some text. Note: This post assumes familiarity with Python, NumPy, and some basic experience training neural networks. This implementation is missing tons of features on purpose to keep it as simple as p
GPT Index で専門知識を必要とする質問応答チャットボットを簡単作成｜npaka｜note
「GPT Index」を試したので、まとめました。 1. GPT Index「GPT Index」は、専門知識を必要とする質問応答チャットボットを簡単に作成できるライブラリです。 同様のチャットボットは「LangChain」でも作成できますが、「GPT Index」は、コード数行で完成してお手軽なのが特徴になります。 2. ドキュメントの準備はじめに、チャットボットに教える専門知識を記述したドキュメントを用意します。 今回は、マンガペディアの「ぼっち・ざ・ろっく！」のあらすじのドキュメントを用意しました。 ・bocchi.txt 【注意】ドキュメントが大きいと、OpenAI APIの呼び出しも多くなるので、コストを注意する必要があります。 3. Colabでの実行Google Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !p
Welcome to LangChain — 🦜🔗 LangChain 0.0.161
Getting Started Quickstart Guide Modules Models LLMs Getting Started Generic Functionality How to use the async API for LLMs How to write a custom LLM wrapper How (and why) to use the fake LLM How (and why) to use the the human input LLM How to cache LLM calls How to serialize LLM classes How to stream LLM and Chat Model responses How to track token usage Integrations AI21 Aleph Alpha Azure OpenAI
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GitHub - masuidrive/slack-summarizer: OpenAI's ChatGPT API to create and post a summary of a Slack public channel.
GitHub - hpcaitech/ColossalAI: Making large AI models cheaper, faster and more accessible