システム生物学って何だったんですか？(前編)
はじめに システム生物学(systems biology)が提唱され(1998年)てすでに25年が経過しました。 諸外国をみると例えばUKなどではsystems biologyやその派生分野 (例えばsystems immunology)が比較的頻繁に使われ分野名として根付いているようであるのに対し、日本ではシステム生物学を標榜する研究室は思ったよりも少ないです。一方で、システム生物学が目指した研究の方向性は、定量生物を始めとして国内においても自然に受け入れられ普及しています。つまり名実でいえば実は十分伴っているように見受けられます。そして、新たにシステム生物学入門の教科書が出版されたように、若い世代にはそれ以上の世代(2023年現在40, 50代の世代)と比較して、システム生物学という語に良い意味でも悪い意味でも特別な印象は持ってないように見受けられます。 システム生物学の黎明期からこの
OpenAI Embeddings APIとベクトル検索エンジンValdを使って類似文章検索をしてみよう
ベクトルの準備 次にタイトル文章をベクトル化していきます。 OpenAIのアカウントを作成し、こちらからAPIキーを取得し、それを環境変数OPENAI_API_KEYに設定した後、次のコードを実行するだけで、入力文章のベクトルを取得できます。 import os import openai openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"] client = openai.OpenAI() def get_embedding(text, model="text-embedding-ada-002"): text = text.replace("\n", " ") return client.embeddings.create(input=[text], model=model).data[0].embedding get_embedding("入力し
GPU非搭載ノートPCでもコマンド不要で各種言語モデルの性能を試せる実行環境「LM Studio」レビュー
文章生成AIの研究開発が急速に進んでおり、無料で使える大規模言語モデル(LLM)も数多く公開されています。しかし、LLMの動作を実際に試すには高性能なハードウェアや複雑な環境構築が必要なことが多いため、最初から諦めている人も多いはず。無料で公開されている「LM Studio」を使えば、一般的な性能のPCでもコマンド不要で気軽にLLMの動作させられるとのことなので、実際にLM Studioを使ってLLMを使う手順を確かめてみました。 LM Studio - Discover, download, and run local LLMs https://lmstudio.ai/ ◆LM Studioのインストール LM StudioはWindows版とmacOS版が存在するほか、Linux向けのベータ版も存在します。Windowsで使う場合の必要条件は「AVX2に対応したCPU」のみ。近年販売さ
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