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GPT-2(124M)をllm.cでGoogle Colab環境で再現チャレンジしてみる

GPT-2(124M)をllm.cでGoogle Colab環境で再現チャレンジしてみる

今回は、下記の「GPT2(124M)をllm.cで90分間20ドルで再現してみましょう」という記事を参考に、Google Colabでも再現にチャレンジしました。

上記記事は、12層、12ヘッド、768次元の124Mトランスフォーマーモデルを、FineWebの100億トークンで訓練しています。

今回は、Google Colabで、上記コードを修正してみましたので紹介していきます。

今回のGo

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BardがGeminiになりました。

BardがGeminiになりました。

Googleは、BardとGeminiという2つのAIブランドを持っていました。GoogleからBardがGeminiになりましたというメールが来ましたので、アクセスしてみます。

こちらからアクセスします。

色々なところを試していきます。

Geminiで利用するデータは、デフォルトでは人間のレビューアーに見られるとのことです。但し、OpenAIと同じように機会学習のデータに取り込まれないよう

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Google GeminiのDemo PVをOpenAIのAPIで実現したコードを実行してみた

Google GeminiのDemo PVをOpenAIのAPIで実現したコードを実行してみた

Google GeminiのDemo PVについて色々と言われていますが、OpenAIのgpt-4-vision-previewモデルのAPIを使って実現しているコードがありましたので紹介します。

実行方法は、下記の通りとなります。

python -m venv venvvenv\Scripts\Activate.batgit clone https://github.com/gregsade

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BardをPythonで使う方法

BardをPythonで使う方法

GoogleからBardが一般公開され、且つ、日本語にも対応されました。ウェブページからの操作も良いですけれど、APIキーなどを使ってPythonでプログラムを書いてみたいと多くの人が思うはずです。

今日はgithubで面白いものを見つけましたので紹介します。

今回は上記コードを利用させて頂きました。

https://bard.google.com/を開きます。

F12を押して、__Sec

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