LangChain × Streamlitで爆速AIチャットbot開発 【婚活GPT】というアプリを作ってみた！Python個人開発StreamlitChatGPTlangchain はじめに 先日婚活を始めてみましたという内容の記事を書きました。 非常に多くの反応をいただいてすごく嬉しかったのですが、自分がマッチングアプリで婚活をしている際に、 「同じようなファーストメッセージをいちいち送るのはとてもめんどくさいな。」 「とはいえコピペ感があると相手も怪しむだろうし、ここをAIで代替できないだろうか？」 「というかやり取りは全部AIがやってくれて、デートの約束まで漕ぎ着けてくれたらめちゃくちゃ楽だな」 と感じ、婚活マッチングアプリ用のチャットbotを作ることにしました。 アプリ名:婚活GPT ⬇︎サービスURL https://hackasongptkonkatu-mrbm5aziemh

現在の人工知能（AI）を取り巻く環境では、 大規模言語モデル（LLM）の話題から、ますます大規模なニューラルネットワークの開発競争が起きている。しかし、すべてのアプリケーションが、大規模なディープラーニングモデルの計算量とメモリの要求をできるわけではない。 このような環境の制約が、いくつかの興味深い研究の方向性につながっている。MIT（マサチューセッツ工科大学）の CSAL（コンピュータ科学・人工知能研究所）の研究者が開発した新しいタイプのディープラーニングアーキテクチャ「Liquid Neural Networks」は、特定の AI 問題に対して、コンパクトで適応性が高く、効率的なソリューションを提供する。これらのネットワークは、従来のディープラーニングモデルに内在する課題のいくつかに対処するように設計されている。 Liquid Neural Network は AI の新たなイノベーシ

EmbeddingsとSentence Transformers Sentence Transformersは、テキストをEmbeddings（埋め込み）と呼ばれるベクトル表現に変換するためのライブラリです。OpenAIの "text-embedding-ada002" も、Embeddingsを生成するモデルです。 テキストの意味をベクトルで表現すると、コサイン類似度などで意味の類似度が簡単に計算できるため、下記のようなタスクが容易になります。 テキストの類似度算出 分類（Classifying） クラスタリング セマンティック検索（意味に基づいた検索） 今回は、ローカルで動作させることができる "Multilingual-E5" というモデルを使って、短いテキストを分類してみます。 このモデルは、Leaderboradでも好成績を収めています。 largeモデルは、"text-embe

諸注意 本記事のコードブロック内のコマンドは、基本的にubuntu 18.04.05 on Windowsターミナル（以下、wsl）上で実行しています。 本記事の誤記や、より良い方法などがありましたら、コメント欄にてご指摘ください。 環境構築 こちらの通りに、wslとpyenv-winの競合を解消し、wsl用のpyenvをinstallします 以下のコマンドを実行し、本記事用のフォルダとpython仮想環境を構築します mkdir RetNetTutorial cd RetNetTutorial mkdir .wsl_env cd .wsl_env pyenv local 3.10.4 python -V # 3.10.4 # 仮想環境構築 python -m venv ./ # pipを新しくしておく cd bin # 仮想環境起動 source activate cd ../../ #

最終更新日： 2023年8月14日 LINEは2023年8月14日、36億パラメータの日本語言語モデル「japanese-large-lm（ジャパニーズ ラージ エルエム）」を、OSSとして公開したことを発表した。 LINEでは2020年11月から日本語に特化した大規模言語モデル「HyperCLOVA」の構築と応用に関わる研究開発に取り組んでおり、HyperCLOVAと並行する形で複数の大規模言語モデルの研究開発プロジェクトが進行している。公開されたのは36億（3.6 Billion）および17億（1.7 Billion）パラメータの日本語言語モデル。1.7Bモデル、3.6Bモデル共にHuggingFace Hubの以下で公開されており、transformersライブラリから利用が可能だ。商用利用も可能なApache License 2.0となっており、研究者に限らず企業も利用可能。 1.

Transformer[1]は、自然言語処理の領域を超えて、画像処理などの分野でも高いパフォーマンスを達成することができる、という大きな特徴を持っています。一般的に、Transformerがこのような高いパフォーマンスを出せる理由は、内部に採用されているAttention[1]という仕組みが優れているからだと考えられています。ところが、この記事で取り上げるMetaFormer[2]では、Attentionの性能よりも、Transformerの抽象的な設計が優れているからこそ高いパフォーマンスを達成できる、という主張がされています。本記事では、その主張を簡潔に紹介します。 Transformer 概要 Transformerは、2017年にGoogleがAttention is All You Need[1]という論文でニューラル機械翻訳として提案した手法です。ニューラル機械翻訳というのはニ

Metaは「Llama」や「Llama 2」といった大規模言語モデルをオープンソースで公開しています。新たに、Metaがコーディング補助向けに最適化した言語モデル「Code Llama」を開発中であることが報じられました。報道によると、Code Llamaもオープンソースで公開される予定とのことです。 Meta’s Next AI Attack on OpenAI: Free Code-Generating Software — The Information https://www.theinformation.com/articles/metas-next-ai-attack-on-openai-free-code-generating-software FacebookやInstagramなどのSNSを運営するMetaはAI関連の研究開発にも力を入れており、2023年2月にはOpen

こんにちは！Notionを全力で広めている山田です。 今回はiPhoneからのメモに最適なアプリ「Instant Notion」をご紹介します。 みなさんはメモってどんなデバイスにしてますか？ 紙やノートという方ももちろんいらっしゃると思いますが、ダントツで多いのはスマホだと思います。 メモをするのは大体スマホNotionはメモアプリとしても大変優秀ですが、スマホから使うとちょっと不便なところがありますよね。 例えば手軽にメモするにはちょっと動きが遅いとか、データベースにメモするには何回もクリックする必要があったりとか。 特にスピード感はとっても重要です。 サクッと残しておきたいからメモするのに、メモするのに時間がかかるんじゃあ本末転倒ですよね。 それを解決してくれるのが今回ご紹介するメモアプリ「Instant Notion」です。 え？Notionのメモアプリ？ 「Fast Notion

みなさんお元気ですか？僕は少しだけ元気ではありません。じんわりとした夏の暑さを感じながらブログを書いています。 実は、数ヶ月前にスマートニュースという会社を退職しました。 しばらく無職 しばらくは就職せずに無職でいようかなと思っています。 すぐに再就職した方がいいんだろうな〜。とは思うのですが少し疲れたかも。 いい時代になったものだ 最近は AI の進化も素晴らしく、昔ソフトウェアで出来なかったことがどんどんできるようになってるなって感じます。 Rust とか、ちょうど欲しかった感じのプログラミング言語もあるし、 ChatGPT は完璧ではないけど何か新しいことを始めるときに素晴らしい洞察を与えてくれる。 時代は確実に良くなってる。そんな時代に「自分は働いていないくていいのか」と少し不安になるけれど、自由気ままにコードを書く、そんな時間が今あってのもいいのかなって思ってます。 オフトピック