そして､ LMエンジニアリングにもう一度大歓迎を｡
3週目､ 2日目に入り､ オープンソースのモデルに入っている｡
つまり､ すでにフロンティア・モデルのバック・トゥ・フロントが可能なのだ｡
マルチモーダルなAIアシスタントを構築できる｡
そして今､ あなたはハグする顔のハブを見たり､ モデルやデータセットやスペースを見たりすることに快適さを感じている｡
また､ Google Colabを使ってコードを実行することもできる｡
そこで今日は､ Hugging Face Transformersライブラリを見て､ 2つの異なるタイプのAPIがあること､
1つのレベルでトランスフォーマーを扱うことができる2つの異なるレベルがあること､ より高いレベルのAPIはパイプラインと呼ばれ､
パイプラインを使ったテキスト､ 画像､ サウンドの生成など､ 今日主に扱うのはこれだということを説明する｡
では､ この2つの異なるAPIレベルについて少し話をしよう｡
つまり､ ハグする顔のコードと相互作用する2つのモードがあるのだ｡
そのひとつは､ 推論と呼ばれるような､ 標準的で日常的な典型的なタスクを実行したい場合､ つまり､
入力が与えられて実行時にモデルを実行して出力を得たい場合だ｡
そしてハギング・フェイスは､ これを素晴らしく使いやすい高レベルのインターフェイスにパッケージ化し､
テキストを生成し､ 多くの日常的な機能を実行するための迅速な方法を提供する｡
しかし､ もしあなたがコードにもっと深く入り込みたいのであれば､ どのモデルをどのようにトークン化し､ どのパラメータを使ってモデルを実行しているのか､
あるいは実際にトレーニングまで行って､ 専門的なタスクを実行するために独自のモデルをファインチューニングし､
特別な知識やニュアンスを身につけたいのであれば､ そのようなことをもっと詳しく調べたいでしょう｡
その時点で､ より深いAPI､ より低レベルのAPI､ トーケナイザーやハギング・フェイスのモデルを扱うことに目を向ける必要がある｡
今日はパイプラインについて見ていこう｡
そしてそのあとは､ トーケナイザーとモデルの話に移る｡
では､ このパイプラインを使って何ができるのか？
そのため､ 基本的には2行のコードで､ ハギング・フェイス・ハブのモデルを即座に利用することができる｡
簡単なことだ｡
そして､ あなたが毎日の推論作業に使えるように､ たくさんの例と､
あなたが持ち帰ることができるものをたくさん紹介するつもりだ｡
典型的な例としては､ センチメント分析と呼ばれるものがある｡
ある文章が与えられたとき､ この文章から伝わってくる感情は何か？
分類は､ もちろん､ 物事をバケツに分類するという､ 非常に伝統的な機械学習タスクのひとつだ｡
名前付きエンティティ認識とは､ ある文章に含まれる単語を､ 人なのか､ 場所なのか､
物なのか､ といったようにタグ付けすることだ｡
質問応答とは､ 何らかの文脈があり､ 提供した文脈について質問できるようにしたい場合である｡
要約はもちろん､ テキストブロックがあり､ それを要約翻訳にしたい場合である｡
もうひとつの古典的なAIタスクは､ ある言語と別の言語の間の翻訳である｡
では､ これらのことがそれぞれ2行のコードでできると言ったらどうだろう？
願わくば驚かれることを願っています｡
その他にも､ 少し高度なこともできる｡
テキスト生成は実はまったく進歩していない｡
たった2行のコードだ｡
それでも超シンプルで､ これまた驚嘆することだろう｡
しかし､ 画像の生成もオーディオと同様､ 非常に簡単だ｡
2行より少し多くなりますが､ それでもとてもシンプルなので､ 早くお見せしたいです｡
前置きはこれくらいにしておこう｡
本題に入ろう｡
グーグルコラボに行こう｡