WEBVTT 00:00.680 --> 00:08.540 そして、 LMSの領域への冒険を続ける第2週、 2日目へようこそ。 00:08.780 --> 00:14.630 ええと、 それで今日は、 とても楽しみにしている特別な日なんだ。 00:14.720 --> 00:15.830 ええと、 簡単にまとめると 00:15.860 --> 00:22.250 もちろん、 トランスフォーマーについても説明できるようになったし、 6人のトップ・フロンティア・モデルについても語ることができる。 00:22.250 --> 00:27.920 OpenAIのAPIは、 AnthropicやGoogleのAPIと一緒に自信を持って使うことができる。 00:27.920 --> 00:33.080 しかし、 今日は話題を変えて、 グラディオについて話そう。 00:33.350 --> 00:37.040 そして、 グラディオについて少し話したことに気づいた。 00:37.040 --> 00:40.490 本当に素晴らしいし、 楽しみながらやっていくつもりだ。 00:40.640 --> 00:46.070 radioを使ってシンプルなUIを作り、 それをFrontier Modelsに接続する。 00:46.070 --> 00:49.130 言っておくが、 それは簡単なことだ。 00:49.580 --> 00:53.420 では、 なぜユーザー・インターフェースについて大騒ぎするのですか? 00:53.420 --> 01:00.890 なぜなら、 データ・サイエンティストとして、 LMエンジニアとして、 より迅速に、 プロトタイプを構築し、 01:00.920 --> 01:12.140 それをオーディエンスやビジネス・スポンサー、 LMSを必要としている人々に公開し、 実に迅速に実行することができるからだ。 01:12.140 --> 01:17.000 フロントエンドの人なら、 あるいはフロントエンドに手を出したことがある人なら、 01:17.030 --> 01:26.750 リアクトのアプリを立ち上げるのがどんな感じか知っているだろう。 01:26.750 --> 01:30.380 私たちはユーザー・インターフェースを超高速で構築することができる。 01:30.380 --> 01:35.030 つまり、 グラディオはハギング・フェイスの一員なのだ。 01:35.030 --> 01:38.510 数年前にハギング・フェイスに買収された新興企業だ。 01:38.510 --> 01:41.600 つまり、 グラディオはハギング・フェイス・ファミリーの一員なのだ。 01:41.780 --> 01:48.620 ランディングページに書いてあるように、 楽しい機械学習アプリを作り、 共有することができる。 01:48.620 --> 01:51.620 きっと喜んでもらえると思う。 01:51.830 --> 01:54.530 ええと、 だから簡単だって約束したでしょ。 01:54.560 --> 01:57.080 見ての通り、 本当に簡単だ。 01:57.110 --> 02:03.270 結局のところ、 グラディオをGRとして輸入するという魔法のようなラインが存在する。 02:03.570 --> 02:07.500 関数、 どんな関数でも、 タスクを実行するための関数を書く。 02:07.500 --> 02:13.380 この場合、 greetという関数は名前を受け取り、 helloという名前を返信する。 02:13.380 --> 02:19.890 そして、 その関数に基づいてユーザー・インターフェースを作成し、 02:19.890 --> 02:24.120 入力と出力を与える。 02:24.120 --> 02:26.430 そして、 それが私たちがやろうとしていることだ。 02:26.970 --> 02:37.380 それでは、 GPTとClaudeとGeminiへのAPIコールのためのUIを作成します。 02:37.410 --> 02:45.870 続いて、 先週の講義で作成したパンフレットのUIを作成します。 02:45.900 --> 02:52.860 そうすることで、 プロトタイプのスクリーンを持つ素敵なビジネス・アプリにアプリケーションをパッケージ化することができる。 02:52.860 --> 03:00.630 もちろん、 ストリーミングやマークダウンをUIに取り入れることも考えている。 03:00.630 --> 03:03.060 さっそくラボに行こう。