Google Colab で OpenAI API の Code Interpreter を試す｜npaka
「Google Colab」で「OpenAI API」の「Code Interpreter」を試したので、まとめました。 前回 1. Code Interpreter「Assistant API」は、さまざまなタスクを実行できる強力な「AIアシスタント」を作成するためのAPIです。 「Assistant API」は現在、次の3つのツールをサポートしています。 ・Code Interpreter : Pythonコードを作成して実行 ・Retrieval : モデル外部からの知識を取得 ・Function Calling : 関数のレスポンスを取得 今回は、「Code Interpreter」を使います。「Code Interpreter」は、「Assistant API」がサンドボックス実行環境でPythonコードを作成して実行できるツールです。さまざまなデータと形式を含むファイルを処理し
OpenAI の Assistant Playground の Code Interpreter を試す｜npaka
「OpenAI」の 「Assistant Playground」の「Code Interpreter」を試したので、まとめました。 前回 1. Code Interpreter「Code Interpreter」は、アシスタントがサンドボックス実行環境でPythonコードを作成および実行できるツールです。さまざまなデータと形式を含むファイルを処理し、データとグラフの画像を含むファイルを生成できます。 2. アシスタントの作成アシスタントの作成手順は、次のとおりです。 (1) 「Playground」を開き、左端の「Playgroundアイコン」とタイトル横の「Assistants」を選択し、「+Create」を押す。 (2) WebUIで以下のように設定して、SAVEボタンを押す。 ・Name : 数学の家庭教師ボット ・Instructions : あなたは数学の個人家庭教師です。数学
OpenAI DevDay で発表された新モデルと新開発ツール まとめ｜npaka
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・New models and developer products announced at DevDay 1. GPT-4 Turbo「GPT-4 Turbo」は、「GPT-4」より高性能です。2023年4月までの知識と128kのコンテキストウィンドウを持ちます。さらに、「GPT-4」と比較して入力は1/3、出力は1/2の安い価格で提供します。 開発者はモデルID「gpt-4-1106-preview」で試すことができます。今後数週間以内に、安定した実稼働モデルをリリースする予定です。 1-1. Function Calling の更新「Function Calling」に、単一メッセージから複数のFunction (「車の窓を開けてエアコンをオフにする」など) を呼び出す機能などが追加されました。精度も向上しています。 1-2. 構造
LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか｜npaka
LLMのファインチューニングで何ができて、何ができないのかまとめました。 1. LLMのファインチューニングLLMのファインチューニングの目的は、「特定のアプリケーションのニーズとデータに基づいて、モデルの出力の品質を向上させること」にあります。 OpenAIのドキュメントには、次のように記述されています。 ファインチューニングは、プロンプトに収まるよりも多くの例で学習することで、Few-Shot学習を改善します。一度モデルをファインチューニングすれば、プロンプトにそれほど多くの例を提供する必要がなくなります。これにより、コストを削減し、低レイテンシのリクエストを可能にします。 しかし実際には、それよりもかなり複雑です。 LLMには「大量のデータを投げれば自動的に解決する」ような創発的な特性があるため、ファインチューニングもそのように機能すると人々は考えていますが、必ずしもそうではありませ
ローカルLLMの情報まとめ｜npaka
「ローカルLLM」の記事が増えてきたのでまとめました。 「Llama 2」ベースのローカルLLMについては、以下でまとめています。
『OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門』 が発売になります。｜npaka
この本は、「GPT-4」「ChatGPT」「LangChain」を活用して「チャットAI」を開発するための入門書です。 対象読者は、 ・チャットAIのしくみを知りたい人 ・チャットAIに知識や計算の能力を与えて仕事を自動化したい人 ・会話ロボットやAITuberなどの会話エンジンとして使いたい人 ・自分のアプリケーションにチャットUIを組み込みたい人 になります。 「ChatGPT」は、OpenAIが開発した最新のチャットAIです。ログインして会話を入力するだけで使える手軽さはもちろん、人間のような自然な会話ができることから世界中で人気となり、2022年11月にリリースされてからわずか2ヶ月で1億人のアクティブユーザー数を達成しました。同年にリリースされた画像生成AI「Stable Diffusion」とともに、研究者や専門家ではない一般の人が人工知能を活用しはじめる、ターニングポイントと
OpenAI APIのファインチューニングの学習データのガイドライン｜npaka
以下の記事を元に、「OpenAI API」のファインチューニングの学習データのガイドラインをまとめました。 1. 学習データの書式ファインチューニングするには、単一の入力「プロンプト」とそれに関連する出力 「コンプリーション」 のペアで構成される学習データが必要です。これは、１回のプロンプトで詳細な手順や複数の例を入力するような、ベースモデルの使用方法とは大きく異なります。 「学習データの書式」のガイドラインは、次のとおりです。 ・プロンプトが終了してコンプリーションが開始することをモデルに知らせるため、区切り記号 ("\n\n###\n\n"など) でプロンプトを終了する必要があります。区切り記号は、プロンプトの他の場所で使用されない文字列を指定します。 ・コンプリーションが終了することをモデルに知らせるため、停止記号 ("\n"、"###"など)でコンプリーションを終了する必要がありま
Google Colab で BabyAGI を試す
「Google Colab」で「BabyAGI」を試したので、まとめました。 1. BabyAGI「BabyAGI」は、タスク駆動型自律エージェントのフレームワークです。ゴールに基づいてタスクの作成、優先順位付け、および実行を行います。主なアイデアは、前のタスク結果とゴールに基づいてタスクを作成することです。「Task-Driven Autonomous Agent」 (Mar 28, 2023)の簡易版になります。 「BabyAGI」は、次の手順を無限ループすることで機能します。 (1) タスクリストから最初のタスクを取得。 (2) タスクを実行エージェントに送信。実行エージェントは、「OpenAI API」を使用して、タスク結果を取得。 (3) 結果を充実させ、「Pinecone」に保存。 (4) 新しいタスクを作成し、ゴールと前のタスク結果に基づいてタスクリストの優先順位を付け直す。
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 GPT-NEOX-20B による日本語テキスト生成を試す｜npaka
Google Colabで「GPT-NEOX-20B」による日本語テキスト生成を試したのでまとめました。 【注意】「GPT-NEOX-20B」を動作させるには、「Google Colab Pro/Pro+」のプレミアム (A100 40GB) と「Google Drive」のスタンダード以上が必要です。 1. GPT-NEOX-20B「GPT-NEOX-20B」は、EleutherAIが提供するオープンソースの200億パラメータの言語モデルです。Pileデータセットで学習されています。 2. Colabでの実行Google Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) 新規のColabのノートブックを開き、メニュー「編集 → ノートブックの設定」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.c
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