ChatGPT - LLMシステム開発大全
ChatGPTとLLMシステム開発について纏めた187ページ資料です。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 今後も随時更新していきます。 データサイエンティスト協会での発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU Build Japanでの発表はこちら。 https://youtu.be/UEZzx6a005g?si=Ot8EO2bv8yhQQEcy 2023/7/28 体裁修正、余計なページを削除 2023/12/12 RAG、API仕様、モデルのページを追加。また情報を最新化。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 1. LLM - GPTの全体像 LLM - GPT とは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ 大規模言語モデル(LLM)が持つ基礎能力 デジタルツールとLLMの連携 GPTに関す
OpenAIのWhisper APIの25MB制限に合うような調整を検討する | DevelopersIO
一般的にはAACはMP3より後継ですので、AACの方が高効率で圧縮できると考えられます。 （同等ビットレートで高音質） AACとOpus, Vorbisは比較が難しそうですが、音源ファイルの特性やビットレート設定によっても優劣は変わってきそうです。 今回はffmpegやPydubで安定動作しそうなAAC-LC（M4A）を採用したいと思います。 （ffmpegのOpus対応はexperimentalのようで、設定がうまく反映されないケースがありました） フォーマット : M4A (AAC-LC) なお、HE-AACはSBRありのため原音に無い成分が生成される可能性があるため、今回は検討しないこととします。 設定するビットレート 今回はデータを25MB以下に調整することで目標を達成したいため、以下の流れでビットレート(kbps)を計算します。 データの時間長X [sec]を計算 使えるデータ量
ChatGPT APIとWhisper APIで議事録文字起こしアプリを作り、Hugging Face Spacesで公開する | gihyo.jp
ChatGPT APIの使い方 実際にChatGPT APIを使ってみましょう。 openai-pythonのインストール 今回はOpenAIのPython用ライブラリであるopenai-pythonを使います。pipを用いて、openai-pythonをインストールしましょう。 pip install openai APIリクエスト ChatCompletion.createで対話を生成できます。たとえば、以下のようなコードになります。 import openai openai.api_key = "sk-..." # APIキー completion = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは！"}] ) print(complet
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