NLP

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

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

Hideki INOUE
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

対話型AIと音声認識を使って雑談してみる

Hideki INOUE
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)

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)

Hideki INOUE
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

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

Hideki INOUE
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。
Integrated Gradientsでグラフニューラルネットワークを可視化する

Integrated Gradientsでグラフニューラルネットワークを可視化する

Hideki INOUE
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

JGLUE/MARC-jaをGoogle Colabで評価してみる

Hideki INOUE
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

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

Hideki INOUE
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。