ChatGPTとLangChainで何でもできるAIを作る - Qiita
この記事は記事投稿キャンペーン_ChatGPTの記事です。 以下は、個人開発した最新のものになります． CreateToolAGI：ChatGPTとLangChainで何でもできるAI はじめに こんにちは、fuyu-quantです． 今回はLangChainという「大規模言語モデルを使いこなすためのライブラリ」の紹介とその機能を発展させるために作った新しいライブラリlangchain-toolsの説明およびその可能性について共有したいと思います． LangChainの機能であるtoolを使うことで，プログラムとして実装できるほぼ全てのことがChatGPTなどのモデルで自然言語により実行できるようになります．今回は自然言語での入力により機械学習モデル(LightGBM)の学習および推論を行う方法を紹介します． 記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです。 (※この記事の「Chat
大規模言語モデルで変わるMLシステム開発
GPTはじめ大規模言語モデルの登場により、MLシステム開発にもパラダイムシフトが起こっています。流れが速すぎてやや混沌としてきたので、プロンプトエンジニアリングの考え方をはじめとした新しい概念について有用な引用と共に交通整理をしてみました。 今から始めたい人はまずこれを読むと、どんな点に配慮すべきかがざっくり分かるかと思います。
意思決定を行うためのprompt技術 ReAct
Shunyu Yao, Jeffrey Zhao, Dian Yu, Nan Du, Izhak Shafran, Karthik Narasimhan, Yuan Cao 概要 大規模言語モデルの使いこなしに関する研究． 既存研究のでchain-of-thoughtでは，言語モデルが生成する文章の根拠を自身に生成させることで質問応答タスクの精度が向上した．しかしながら，この「根拠」は言語モデルの内部知識を活用したものなので，間違う可能性が大いにあった．また思考の過程もブラックボックスのまま． そこでReActという新しいprompting手法を考案した．ReActは理由づけと行動計画を言語モデル自身に複数回行わせる．これによって思考の過程が明確になるだけでなく，外部知識の活用がスムーズになった． ReActをより詳しく ReActのpromptの書き方は、以下の論文から引用した図を見ると
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