Microsoft Copilot Studio による カスタムCopilot の作成｜npaka
2. カスタムCopilotの作成手順「カスタムCopilot」の作成手順は、次のとおりです。 (1) 「Microsoft Copilot Studio」のサイトを開き、「try free」からログイン。 (2) 「コパイロットを作成する」の「新しいコパイロット」をクリック。 (3) 以下のように設定して、作成ボタンを押す。 「日本語」は生成AI機能に未対応だったので「英語」、会話を強化するためのURLは「OpenAIのURL」にしました。 ・コパイロットの名前 : MyCopilot ・コパイロットの話す言語 : 英語 ・生成型の回答で会話を強化する : https://openai.com/ (4) 「Copilotのテスト」でメッセージを入力して動作確認。 「GPT-4Vについて教えてください。」の質問に、ソース付きで回答してくれました。 (5) 公開タブの公開ボタンでCopilo
LLM の LoRA / RLHF によるファインチューニング用のツールキットまとめ ｜npaka
「LLM」の「LoRA」「RLHF」によるファインチューニング用のツールキットをまとめました。 1. PEFT「PEFT」は、モデルの全体のファインチューニングなしに、事前学習済みの言語モデルをさまざまな下流タスクに適応させることができるパッケージです。 現在サポートしている手法は、次の4つです。 ・LoRA ・Prefix Tuning ・P-Tuning ・Prompt Tuning ◎ LLaMA + LoRA 「Alpaca-LoRA」は、「LLaMA」に「LoRA」を適用して「Alpaca」の結果を再現するためのコードが含まれているリポジトリです。「finetune.py」がLoRAの参考になります。 ・tloen/alpaca-lora ◎ RedPajama-INCITE + LoRA 「INCITE-LoRA」は、「RedPajama-INCITE」に「LoRA」を適用する
Google Colab で RWKV を試す - ChatRWKV版｜npaka
「Google Colab」で「RWKV」を試したので、まとめました。 1. RWKV「RWKV」は、TransformerレベルのLLM性能を備えたRNNです。高性能、高速推論、VRAMの節約、高速学習、長い文脈長、自由な埋め込みを実現しています。 2. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) メニュー「編集→ノートブックの設定」で、「ハードウェアアクセラレータ」で「GPU」の「プレミアム」を選択。 (2) Googleドライブのマウント。 # Googleドライブのマウント from google.colab import drive drive.mount('/content/drive')(3) 作業フォルダへの移動。 # 作業フォルダへの移動 import os os.makedirs("/content/drive/My Drive/work",
ChatGPTプラグイン の概要｜npaka
「OpenAI」の「ChatGPTプラグイン」の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・Chat Plugins - OpenAI API ・ウェイトリスト 1. ChatGPTプラグイン「ChatGPTプラグイン」は、「ChatGPT」をサードパーティのアプリケーションに接続するためのプラグインです。「ChatGPT」は、開発者によって定義されたAPIと対話し、機能を強化し、幅広いアクションを実行できるようになります。 次のような機能を追加できます。 ・リアルタイム情報の取得 (スポーツスコア、株価、最新ニュースなど) ・知識ベース情報の取得 (会社のドキュメント、個人的なメモなど) ・ユーザーに代わってアクションを実行 (フライトの予約、食べ物の注文など) プラグイン開発者は、マニフェストファイルとAPIエンドポイントを公開します。これらはプラグインの機能を定義し、「ChatGP
ChatGPT API の使い方｜npaka
「OpenAI」の 記事「Chat completions」が面白かったので、軽くまとめました。 1. ChatGPT API「ChatGPT」は、OpenAIの最も先進的な言語モデルである「gpt-3.5-turbo」を搭載しています。「OpenAI API」から「gpt-3.5-turbo」を使用して独自アプリケーションを作成できます。 ・メールや文章のドラフト ・Pythonコードの生成 ・一連の文書に関する質問応答 ・会話型エージェントの作成 ・ソフトウェアへの自然言語インターフェースの追加 ・さまざまな科目の家庭教師 ・言語の翻訳 ・ビデオゲームのキャラクターのシミュレート 2. 使用料金使用料金は、以下で確認できます。 3. Colab での実行「gpt-3.5-turbo」は、マルチターンの会話を簡単にするように設計されていますが、会話のないシングルターンタスクでも役立ちます
Google Colab で はじめる Stable Diffusion v1.4｜npaka
2. ライセンスの確認以下のモデルカードにアクセスして、ライセンスを確認し、「Access Repository」を押し、「Hugging Face」にログインして（アカウントがない場合は作成）、同意します。 4. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) メニュー「編集→ノートブックの設定」で、「ハードウェアアクセラレータ」に「GPU」を選択。 (2) 「Stable Diffusion」のインストール。 # パッケージのインストール !pip install diffusers==0.3.0 transformers scipy ftfy(3) トークン変数の準備。 以下の「<HugginFace Hubのトークン>」の部分に、先程取得したHuggingFace Hubのトークンをコピー&ペーストします。 # トークン変数の準備 YOUR_TOKEN="<H
gpt2-japaneseの使い方 (1) - mediumモデルによる日本語テキスト生成｜npaka
「gpt2-japanese」の「mediumモデル」が公開されたので、AIによる日本語テキスト生成を試してみました。 1. gpt2-japaneseのインストール (1) Google Colabのノートブックを開く。 (2) メニュー「編集→ノートブック→ハードウェアアクセラレータ」で「GPU」を選択。 (3) 以下のコマンドで、「gpt2-japanese」をインストール。 # gpt2-japaneseのインストール !git clone https://github.com/tanreinama/gpt2-japanese %cd gpt2-japanese !pip install -r requirements.txt2. モデルのダウンロード「mediumモデル」を「gpt2-japanese」フォルダにダウンロードします。 # mediumモデルのダウンロード !wge
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