Azure OpenAI ChatGPTをPythonで利用する方法｜APIの取得方法も言及
Azure OpenAIサービスを用いてChatGPTを活用したい！ Azure OpenAIサービスからChatGPT APIを取得し、Python環境から呼び出したい！ 【OpenAI】ChatGPTとは？ ChatGPTとは、OpenAIが開発した対話型チャットボットのモデルです。ChatGPTの名前は、GPT-3という第3世代の生成言語モデルに由来しています。 ChatGPTのモデルには、人工知能（AI）が搭載されており、人間の発話に対して自然なやり取りを可能にしています。また、英語をはじめ、中国語、日本語、フランス語など複数言語を認識し、人間らしく応答できるのも特徴的です。 さらに、ChatGPTではチャットの他に、画像生成など近年多様な機能がリリースされてます。以下、ChatGPTで代表するGPTモデルおよびOpenAIが提供するAPI機能一覧を示します。 チャット機能 テキス
AIを語りたいなら最低限Pythonをやるべき。足し算より簡単なんだから｜shi3z
昨日は新潟県長岡市に行って、市役所の職員向けと、一般向けに二回の講演を行った。 市役所の職員からの質問事項をよく読むと、ChatGPTを闇雲に何にでも使おうとして苦戦している姿が見てとれた。 たとえばこんな感じだ。 ⚪︎時に東京駅につく新幹線を予約したいとChatGPTに言ったが、公式サイトをチェックしろと言われた 我々からすればその回答は当たり前なのだが、闇雲になんでもChatGPTでやろうとするとこうなってしまうという典型的な例だった。当たり前だが、その目的ならえきねっと一択だ。 ChatGPTには限界がある。しかも低い。 だから通常はPluginと組み合わせたり、プログラムから呼び出したりするという「工夫」が必要になる。 GPTを使うプログラムを書くのはものすごく簡単だ。 たぶんプログラムの世界でも最も簡単な部類だろう。 たとえば僕がプログラムでGPTを使おうかなと思った時、こんなふ
ChatGPTのビジネス活用法：具体事例46選とその効果 | Hakky Handbook
ChatGPT とはChatGPT は、OpenAI によって開発された大規模なニューラルネットワークモデルに基づく自然言語処理 AI です。人間のように自然な文章を生成する能力を持ち、様々な自然言語タスクに対して高い性能を発揮します。そのため、ビジネスの様々な領域で活用できます。 ChatGPT ができること ChatGPT は、テキスト生成、プログラミング、文書の要約、機械翻訳など、多岐にわたるタスクをこなすことができます。これらの能力は、ビジネスの様々な領域で活用することが可能です。これらはその一例です。 テキスト生成 ChatGPT は、指定されたトピックやスタイルに基づいて自然な文章を生成することができます。これにより、ブログ記事やレポートの作成、メールの自動作成など、様々な業務を効率化することが可能です。 プログラミング ChatGPT はプログラミング領域における能力でも
LlamaIndexのインデックスを更新し、更新前後で知識がアップデートされているか確認してみた | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回はFine-tuningなしにGPTをカスタマイズして使用可能な、LlamaIndex（旧称GPTIndex）のindex更新についてご紹介します。 LlamaIndexとは LlamaIndexは大規模言語モデル(LLM)と外部データ(あなた自身のデータ)を接続するためのインターフェースを提供するプロジェクトとなっています。 LLMのカスタマイズするためのパラダイムには主に２種類があります。 LLMをFine-tuningする 入力プロンプトにコンテキストを埋め込む LlamdaIndexは後者を、より性能よく、効率よく、安価に行うために様々なデータ取り込みやインデックス化を実施することが可能です。 これらのことは、LangChainというライブラリでも実行できますが、LlamdaIndex
ChatGPTで独自データを利用できるLlamaIndexはどんな仕組みで動いているのか？調べてみました | DevelopersIO
ChatGPTで独自データを利用できるLlamaIndexはどんな仕組みで動いているのか？調べてみました ChatGPT APIがリリースされて、すでにさまざまな試行錯誤が始まっていますね。 なかでも、「自社の独自のデータを使ってChatGPTに質問を答えさせたい」というのは興味を持っている方が多いのでは、と思います。しかしながら、この記事を書いている2023年3月12日現在では、最新のモデルであるgpt-3.5-turboに、標準機能で追加で独自のデータをユーザーが学習させることはできません。 この「独自のデータをChatGPTで使う」ことを簡単に実現させる手段の1つとして、LlamaIndex（旧GPT Index）に注目が集まっています。 このDevelopersIOでも、LlamaIndexを使ってブログ記事を読み込ませて質問してみる、という試みを紹介する記事がいくつか投稿されてい
【chatGPTをユーザーが学習させる】ファインチューニングについて | kuzguz.net
近年、自然言語処理技術の進歩によって、人工知能がより高度な言語理解能力を身につけるようになりました。その中でも、GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、OpenAIが開発した言語モデルの一つであり、さまざまなタスクに適用可能な高性能を誇っています。 本記事では、GPTの一つであるchatGPTに着目し、ユーザーが自分自身のデータで学習させるファインチューニングについて解説します。 chatGPTの学習データについて chatGPTの学習データは、大量のテキストデータを用いて学習されます。その収集元は、主にウェブ上の公開された大量の文書や書籍、Wikipediaのようなオンライン百科事典、ニュース記事、ブログ記事、SNSの投稿などです。 収集されたテキストデータは、言語モデルの学習に適した形式に前処理されます。この前処理には、文字の正規化、トークン化
ChatGPT の基礎技術！GPT-3 と Few-shot learning
ChatGPT ChatGPT は OpenAI が作成したチャットボットです。何か話しかけると、次の例のように雑談相手になってくれます。 ChatGPTと雑談 ChatGPT が注目されているのは、その守備範囲の広さゆえです。問いかけの仕方次第で、翻訳・プログラミング・文書校正など広範なタスクをこなすことができます。個人的には、自分の書いているプログラムがうまく動かない時によく助けてもらっています。 CharGPTでデバッグ また、文脈を考慮した推論（ざっくり言えば「空気を読む」こと）は自然言語処理システムにとって難易度が高い分野とされています。試しに次のように尋ねてみました。ChatGPT からの返答はとても自然なものに思えます。 ChatGPTで文脈理解 ここでの例に限らず、ChatGPT は極めて多様に活用できるでしょう。また、ChatGPT の API が公開されたことで、
知識生成に必要な外部データをLLMに組み込むための手法｜k s
「LLM」という技術は、知識生成や推論にとても優れたものです。しかしながら、その性能を最大限に活用するには、大量の公開データだけでなく、自分たちのプライベートデータを統合する必要があります。その際に登場する手法の一つが、「インコンテキスト学習」です。 具体的には、入力プロンプトに文脈を挿入することで、LLMの推論能力を利用して回答を生成することができます。しかし、効率的かつ安価にLLMのデータ拡張を実行するためには、2つの問題を解決する必要があります。 1つ目は「データ取り込み」です。これは、既存のデータソースとデータ形式（API、PDF、ドキュメント、SQLなど）に対して、データコネクタを提供することで解決できます。 2つ目は「データインデックス」です。これは、LLMで使用するための構造化データと非構造化データのインデックスを提供することで解決できます。具体的には、コンテキストを簡単にア
llama-index
Meta License: MIT License (MIT) Author: Jerry Liu Maintainer: Andrei Fajardo Tags LLM, NLP, RAG, data, devtools, index, retrieval Requires: Python <4.0, >=3.8.1 🗂️ LlamaIndex 🦙 LlamaIndex (GPT Index) is a data framework for your LLM application. Building with LlamaIndex typically involves working with LlamaIndex core and a chosen set of integrations (or plugins). There are two ways to start buil
解説! ChatGPT API(gpt-3.5-turbo)の使い方とパラメーターについて | SOLUTION MAGAZINE
記事の概要 2023 年 3 月 2 日に一般公開された ChatGPT API(gpt-3.5-turbo-0301)を試してみました。 とても気軽に利用できますが、いくつか注意点もありますので合わせてご確認ください。 ChatGPT API のリクエストについて 以下のコマンドがリクエストの基本になります。 YOUR_API_KEY の箇所は、OpenAI Platform から取得した API Key(SECRET KEY)を差し替えます。 リクエスト例 curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \ -d '{ "model": "gpt-3.5-turbo", "mess
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「ChatGPT」で何が変わる？ ELYZAが語る対話AIの歴史と活用法 | マーケターが知っておきたい生成AI
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【Laravel】ChatGPT APIを使って連携