【勉強メモ】Scikit-LLM: Sklearn Meets Large Language Models
Scikit-LLM: Sklearn Meets Large Language Models（GPTにて要約）
Summary
このYouTubeビデオでは、Scikit-LLM（Scikit Language Model）について説明されています。Scikit-LLMは、Scikit-learnと大規模な言語モデルをシームレスに統合することができるパッケージです。ビデオでは、Scikit-LLMの概要とデモの一部を紹介しています。Scikit-LLMは、テキスト分析タスクを強化するために、ChatGPTなどのパワフルな言語モデルを活用することができます。
Highlights
💻 Scikit-LLMは、Scikit-learnと大規模な言語モデルを統合するパッケージです。
📚 Scikit-LLMは、テキスト分析タスクを強化するためにChatGPTなどの言語モデルを利用します。
🧪 デモでは、Scikit-LLMを使用してテキスト分析の例を紹介しています。
📈 Scikit-LLMは、テキスト分類や感情分析などのタスクに使用することができます。
⚠️ 利用可能なモデルは商用ライセンスによって制限されており、一部のモデルはScikit-LLMと互換性がない場合があります。
🤖 GPT for allとAzure OpenAIをサポートしています。
🔧 Scikit-LLMのインストール方法や使用方法は、GitHubのリポジトリやGPT for allのウェブサイトで確認できます。
このビデオは、「Scikit-LLM: Sklearn Meets Large Language Models」というタイトルで、Scikit-learnと大規模言語モデルをシームレスに統合できることを紹介しています。具体的には、OpenAIやGPT-4などの多くの言語モデルを使用し、テキスト解析タスクを強化することができます。さらに、GPTベクトライザを使用して、テキストを固定次元のベクトル表現に変換することもできます。
Detailed Summary for Scikit-LLM: Sklearn Meets Large Language Models by Monica
00:00 Scikit-LLMは、Scikit-learnと大規模言語モデルをシームレスに統合することができる。
Scikit-LLMは、強力な言語モデルをScikit-learnに統合することができる。
Open AIとGPT-2の2つのモデルが提供されている。
Azure Open AIもサポートされている。
GPT-2を使用する場合は、別途インストールが必要。
03:08 Scikit-LLMは強力なLLMをシームレスに統合するためのライブラリであり、Scikit-learnと同様の機能がある。
モデルの精度はOpenAIよりも優れていない場合がある
利用可能なモデルのすべてがテストされているわけではない
OpenAI APIキーとOpenAI組織IDが必要
ゼロショットテキスト分類は、再学習なしでテキスト分類を実行できる強力な機能の1つである。
06:20 テストデータセットを作成し、OpenAIモデルを訓練して予測する方法
テストデータセットを作成するため、トレーニングデータセットからいくつかの要素を取り出す
ゼロショットGPT分類器を使用してOpenAIモデルを訓練する
訓練されたモデルを使用して、テストデータセットを予測する
予測されたラベルを使用して、正解率を計算するためにSK loanとSK llmを統合する
09:29 ラベルのみを使用してモデルを予測することができ、SK llmはGPTベクトル化子クラスを提供し、入力テキストを固定次元ベクトル表現に変換するためにOpenAI埋め込みモデルを使用する。
ラベルのみを使用してモデルを予測することができる。
SK llmはGPTベクトル化子クラスを提供している。
入力テキストを固定次元ベクトル表現に変換するためにOpenAI埋め込みモデルを使用する。
SK llmは、テキストベクトル化を行うパイプライン内でGPTベクトル化子クラスを使用することができる。
12:41 エンコードされたデータを使用して、GPTベクトル化器と分類器を使用するためのパイプラインを作成しました。
エンコードされたX_trainとy_trainを使用して、分類器を訓練しました。
予測値を得るために、X_testを使用して予測を行いました。
予測されたラベルを元のレベルに逆変換しました。
15:51 モデルのダウンロードとインポート方法
モデルは自動的にダウンロードされ、ランタイムを再起動する必要がある
open AI APIキーは必要ないが、任意の文字列を渡すことができる
GPT for allのウェブサイトからモデルを選択できる
X trainとy trainを渡して予測を行うことができる
ダウンロードに時間がかかるため、最初の予測には時間がかかる
GitHub code: https://github.com/sudarshan-koirala/...
GitHub: https://github.com/iryna-kondr/scikit...
scikit-learn: https://scikit-learn.org/stable/index...
gpt4all website: https://gpt4all.io/index.html
このビデオでは、ChatGPTのような強力な言語モデルをscikit-learnにシームレスに統合し、テキスト解析タスクを強化するscikit-llmについて説明します。gpt4allモデルだけでなく、openaiモデルとscikit-llmの使い方を紹介します。また、scikit-llmをsklearnパイプラインに組み込む例も示します。
👉🏼 リンク：
GitHubコード: https://github.com/sudarshan-koirala/...
GitHub: https://github.com/iryna-kondr/scikit...
scikit-learn: https://scikit-learn.org/stable/index...
gpt4allウェブサイト: https://gpt4all.io/index.html
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