「ChatGPT」に対抗？　HuggingChatの概要と事例まとめ

日本の有名な観光地を 5 つ紹介します。

1. 東京タワー – この象徴的な建造物からは、展望台から東京のパノラマの景色を眺めることができ、思い出に残る体験ができます。タワーは、1964 年に開催された万国博覧会の一環として完成しました。
2. 広島平和記念公園 – 広島市にあるこの記念公園は、第二次世界大戦中に原爆で命を落とした人々を称えます。訪問者は原爆ドームを訪れることができます。原爆ドームは、爆発後に残った数少ない建物の 1 つで、現在はユネスコの世界遺産に指定されています。
3. 大阪城 – 豊臣秀吉によって 1586 年に完成したこの堂々たる城は、歴史の中で 2 回破壊されましたが、今日もなお高くそびえ立っています。訪問者は、美しく保存された内部を探索し、敷地内の展示物を通じて、それを取り巻く豊かな歴史について学ぶことができます。
4. 東大寺 – 奈良県で最も人気のある宗教的な場所の 1 つである東大寺には、完成までに 10 年以上を費やした巨大なブロンズの仏像が内部に安置されています。多くの場合、訪問者は祈りを捧げ、香を焚き、寺院の敷地全体に見られる複雑な細部を鑑賞するためにやって来ます。
5. 伏見稲荷大社 – 京都にあるこの歴史的な神社は、ハイキング コースに並ぶ 1000 を超える鳥居を誇っており、それぞれが過去と現在の参拝者によって寄贈されています。その風光明媚な歩道は、訪問者が古代の精神的な実践とともに素晴らしい景色と自然の美しさを楽しむのを容易にします.

大規模言語モデルに関するウィキペディアの記事は次のとおりです。

大規模言語モデル (LLM) は、シーケンス内の次の単語を予測するために大量のテキスト データでトレーニングされた機械学習アルゴリズムです。LLM は、ベンチマーク データセットで最先端の結果を達成することにより、言語翻訳、質問応答、感情分析などの自然言語処理タスクに革命をもたらしました。

大規模言語モデルの一般的なタイプの 1 つは、Google の研究者である Vaswani 氏らによって 2017 年に導入されたトランスフォーマー アーキテクチャです。トランスフォーマー アーキテクチャは、セルフ アテンション メカニズムを使用して、入力シーケンスのさまざまな部分を異なる方法で重み付けし、再帰型ニューラル ネットワークに依存することなく、長期的な依存関係をキャプチャできるようにします。これにより、長短期記憶 (LSTM) ネットワークなどの従来の RNN ベースのアプローチが大幅に改善されました。

大規模な言語モデルのもう 1 つの重要な側面は、事前トレーニング戦略です。最初に 1 つのタスク (通常はマスクされた言語モデリング) でトレーニングされ、次に、小さなラベル付きデータセットを使用して特定のダウンストリーム タスク用に微調整されます。このアプローチにより、大規模な一般言語コーパスでのトレーニングから得た知識を保持しながら、モデルを新しいドメインに迅速に適応させることができます。

大規模な言語モデルの注目すべき例には、OpenAI による GPT-4、OpenAI による ChatGPT、Google Research による T5、Google Research による BERT とそのバリアント、Facebook AI Research による RoBERTa などがあります。これらのモデルには数百万、場合によっては数十億ものパラメーターがあり、自然言語理解で可能なことの限界を押し広げ続けています。

ただし、機密性の高いユーザー データへのアクセスによるプライバシーの侵害、基礎となるデータセットに存在する有害なバイアスの永続化、fr と区別できないディープフェイク コンテンツの生成の可能性など、これらのモデルの潜在的な悪影響に関するいくつかの懸念があります。

キャンプ旅行を快適で楽しいものにするために、チェックリストに含めることができるものがいくつかあります。

1. テント – 人数や天候に合わせて最適なテントをお選びください。杭とガイラインも必ず持参してください。
2. 寝袋とパッド – 十分な量の寝袋とパッドを持参して、全員がぐっすり眠れるようにします。
3. キャンプ用キッチン用品 – これには、鍋、フライパン、皿、ボウル、調理器具などの調理器具に加えて、使用する予定のポータブル ストーブやグリルが含まれます。
4. 食料、水、その他の備品 – 旅行期間中、各人に十分な量の食料と飲み物を詰めてください。おつまみもお忘れなく！
5. 服装 – 季節によっては、夜間の気温が大幅に低下する場合があります。ジャケット、帽子、手袋、靴/ブーツなどの防寒着をご用意ください。
6. 応急処置キット – 野外活動中に事故が発生するため、万が一に備えて応急処置用品を用意してください。
7. 光源（懐中電灯またはヘッドランプ）
8. ナビゲーション ツール (地図とコンパス、GPS デバイス)
9. 身の回り品（トイレタリー、医薬品など）
10. 非常用装備（笛、鏡、ナイフ、ガムテープ、パラコード、必要に応じて消火器）。

• GPT-4 は大規模なマルチモーダル モデルであり、画像とテキストの入力を処理し、テキストを生成し、模擬司法試験 (上位 10%) などの特定の専門的/学術的テストで人間のベンチマークと同等またはそれを超えることができます。
• その長所は、Transformer アーキテクチャ、補足ガイドライン (「アライメント」) で微調整した後に首尾一貫した応答を生成する機能、および使用可能なコンピューティング リソースに関係なく一貫した操作を目的としたスケーラビリティの強化です。
• これらの進歩により、研究者は、GPT-4 自体と比較して極小のハードウェアを使用した試運転を通じて、特定の GPT-4 パフォーマンス特性を予測することができます。

やあ！非営利団体LAIONが作成したオープンソースのチャットボット、Open Assistantです。Poe のような他の AI チャットボット クライアントと同じように私を使用できますが、ユーザーが新しいチャット モデルをプラグインする機能が追加されています。弊社の言語モデル「LLaMA-30B」では商用利用が認められていないため、HuggingChatでも同様の制限がありますのでご注意ください。現時点では、ユーザーは Cookie のみを使用する匿名セッションを使用して HF ユーザー アカウントにリンクされたハグ チャット アカウントを持っている必要があります。あなたのメッセージは、ユーザーに表示するためだけに保存​​され、他の目的には使用されません。将来のバージョンでは、ユーザーがモデルの作成者と会話を共有し、トレーニング データに貢献して、時間の経過とともにモデルを改善できるようにする予定です。

import calendar

def is_leap_year(year):
    if year % 4 == 0 and (year % 100 != 0 or year % 400 == 0):
        return True
    else:
        return False
    
if __name__ == '__main__':
    print("Is 2023 a leap year?", is_leap_year(2023))
# Output: Is 2023 a leap year? False
    print("Is 2024 a leap year?", is_leap_year(2024))
# Output: Is 2024 a leap year? True
    print("Is 2025 a leap year?", is_leap_year(2025))
# Output: Is 2025 a leap year? False

このコードでは、入力として年を受け取り、従来のルールを使用して閏年かどうかを返す関数を定義しますis_leap_year。4 で割り切れるが 100 で割り切れるとは限りません。 400 の倍数である世紀の場合。次に、2023 年、2024 年、2025 年にテストを実行して、関数が正しく機能するかどうかを確認します。

出力結果：

Is 2023 a leap year? False
Is 2024 a leap year? True
Is 2025 a leap year? False

• 「ビジネス向け GPT-4: 組織に AI を統合するためのベスト プラクティス」 – この本は、企業が GPT-4 のような AI テクノロジを運用に効果的に統合する方法についてのガイダンスを提供します。対象となるトピックには、AI の機能と制限の理解、AI ソリューションの実装、AI プロジェクトの管理、データのプライバシーとセキュリティの確保が含まれます。
• 「GPT-4: A Guide for Developers and Data Scientists」 – このテクニカル ガイドは、GPT-4 API やその他のツールを使用してアプリケーションを構築したい開発者やデータ サイエンティストに実践的なアドバイスを提供します。この本は、API の使用法、モデルの微調整、評価指標、デプロイ オプション、トラブルシューティングのヒントなどのトピックをカバーしています。
• 「The Future of Work: How GPT-4 Will Transform Jobs and Industries」 – このソート リーダーシップの記事では、GPT-4 のような高度な言語処理テクノロジがさまざまな業界や職務に与える潜在的な影響を探っています。この本は、これらのテクノロジーの採用が成功した例を強調し、組織が直面する課題について議論し、この新しい状況をナビゲートするための戦略を提案しています。
• 「Mastering GPT-4: Techniques for Fine-Tuning and Applying Advanced Language Models」 – この GPT-4 と関連技術の詳細は、研究者や実践者がさまざまなユースケースで高度な言語モデルを適用するスキルを向上させることに焦点を当てています。この本には、革新的な自然言語処理 (NLP) システムを構築するための実践的な知識を読者に提供するための詳細なチュートリアル、コード サンプル、およびケース スタディが含まれています。
• 「AI の倫理とガバナンス: GPT-4 およびその他の人工知能ツールを使用する場合の考慮事項」 – より多くの企業が人工知能を採用するにつれて、倫理的な考慮事項がますます重要になっています。この本は、GPT-4 のような人工知能プラットフォームの開発と実装にまつわる倫理的影響を検証し、責任ある意思決定とガバナンスに関するガイドラインを提供します。