ローカルに保存した英語の PDF に日本語で質問応答する Gradio でのデモンストレーション TL;DR ローカルに保存した英語の PDF に対して日本語で質問応答する Web アプリケーションのデモンストレーションです。事前に Index 作成した上で、質問応答するための画面を Gradio で作成しています。
対話型 AI と音声認識を使って雑談してみる 音声認識を使って OpenAI の対話型 AI 用モデルと音声で雑談してみるサンプル実装です。音声認識部分はWhisper Micの実装をほぼそのまま利用しています。また、マイクに話しかけた言葉を,リアルタイムに AI が認識(whisper, whisper_mic, Python を使用)(Windows 上)を参考に日本語対応としています。
LangChain と OpenAI API を使って Slack 用のチャットボットをサーバーレスで作ってみる(ChatGPT 編) TL;DR OpenAI API で利用できるモデルとして、ChatGPT(Plus)と同様のモデルであるgpt-3.5-turboが利用できるようになったので、前回のLangChain と OpenAI API を使って Slack 用のチャットボットをサーバーレスで作ってみると同じようにサーバーレスで Slack 用チャットボットを実装してみました。
LangChain の Agent がどのように Tool を選択しているかを確認したメモ TL;DR LangChain の Agent を利用すると、単独の言語モデルだけでは実現できない計算や最新の情報を考慮した上での回答をすることができます。
LangChain と OpenAI API を使って Slack 用のチャットボットをサーバーレスで作ってみる TL;DR LangChainを使って Slack 用のチャットボットを作ってみました。AI/ML モデルは OpenAI API(text-davinci-003)を利用しています。LangChain の Memory 機能を利用しており、会話の履歴も考慮して返信することができます。この際、OpenAI 側のモデルの入力トークン制限が問題になりますが、ConversationSummaryBufferMemoryを利用することで、一定のトークン数を超える履歴は要約して保持するようになっています。
Huggingface で公開されている日本語モデルを使って QA タスクをファインチューニングする TL;DR Huggingface で公開されている事前学習済み日本語モデルを利用し、Question-Answering タスク用のデータセットでファインチューニングする際のサンプルコードです。
LangChain を使ってチャットボットとお話しするアプリを作ってみる TL;DR LangChainとGradioを使ってチャットボットとお話しするアプリケーションを作ってみました。チャットボット部分はOpenAIの API を使用しているため、ChatGPT と同じような性能です。
Integrated Gradientsでグラフニューラルネットワークを可視化する TL;DR Integrated Gradients(統合勾配)を利用して、グラフニューラルネットワークによる推論モデルの可視化を行ってみました。よくあるデータセットだと効果が直感的にわかり難いと感じたため、日本語ベンチマーク用データセットであるJGLUEのMARK-jaを利用し、日本語の文を係り受け解析した上でグラフ構造に変換して入力し、Itegrated Gradientsによりどの語句として表現されたノードの反応を可視化してみました。
JGLUE/MARC-jaをGoogle Colabで評価してみる TL;DR ヤフー株式会社により、標準的な自然言語処理の標準ベンチマークであるGLUEの日本語版としてJGLUEが公開されています。
今回は日本語の二項分類タスクの評価用データセットであるMARC-jaについて、Google Colab上で実際に評価してみました。モデルはHuggingfaceを利用し、以下に対するファインチューニングを行っています。
時系列予測用フレームワークであるDatrsでドル円為替を予測してみる TL;DR 最近は円安が進んでいることもあり、ドル円為替レートを例に時系列予測をやってみました。時系列予測フレームワークであるDartsを利用し、複数モデルの同時評価を行っています。
ドル円為替のデータについては、みずほ銀行が提供するヒストリカルデータより日次データを利用しています。
外国為替公示相場ヒストリカルデータ ちなみに、Neural Architecture SearchのDARTSとは全くの別物です。