まあね｡
こんにちは｡
8週目の2日目まで来たわけだが､ よく頑張ってくれた､ そしてあと4日というところまで来てくれた､
と超感謝している｡
そしてこの日､ おそらく全コースの中で最もタフな日だと思う｡
だから､ もしあなたがこの1日を乗り切り､ それを理解し､ コードを実行し､ それがすべて意味をなすものであれば､
あなたはすでに基本的にLMエンジニアリングをマスターしていることになる｡
こういうことなんだ｡
今日はタフになりそうだ｡
覚悟しておけ｡
でも､ そうなれば本当に面白くなる｡
そして､ 私たちは素晴らしい功績を成し遂げようとしている｡
LMマスターへの8週間の旅も残すところあと4日｡
ホームストレッチに入った｡
もちろん､ フロンティアモデルを使ってテキストやコードを生成することはできる｡
オープンソースを使えば､ 顔と顔をくっつけながら､ データセットのキュレーションで問題を解決する戦略に従って､
ベースラインモデルを作り､ フロンティアモデルを微調整することができる｡
そして最後に､ 私たちが前回行ったのは､ 微調整したLMSを本番環境にデプロイすることです｡
私たちはモーダルを使う｡
他にもたくさんありますが､ モーダルは素晴らしいですし､ ローカルで実行できるシンプルなPythonコードを書くだけで済むような方法で使っています｡
どうやらローカルで動いているように見えるが､ 実際はクラウド上で動いているモデルをモーダルで呼び出しているようだ｡
使った分だけ支払う｡
そこで今日は､ 最終的なプライシング・モデルを構築するために､ より多くのプライシング・モデルを見るためのサイドステップを踏む｡
それはアンサンブルと呼ばれる､ 複数のモデルの組み合わせになる｡
Ragに戻り､ Ragを使って巨大なChromeデータストアに対して動作するフロンティアモデル・ソリューションを構築する｡
前回と違うのは､ ラングチェーンを使わないことだ｡
ベクターストアで直接調べて､ それを使ってプロンプトを作る｡
カバーの中でどのように機能するかを正確に理解するのは良いことだ｡
そして､ 高い専門性をもってこのアンサンブル・モデルを構築し､ 多くのモデルを呼び出しながら､
プロダクション・レディなコードを提供できるようにする｡
そして､ おそらくここで最も重要なことは､ 私たちがやることの多くは､
これまでやってきたことの繰り返しでありながら､ もう少し工業的な強さを持っているということだ｡
これは､ LMエンジニアリングのさまざまな側面にかなり自信がある状態から､
上級者になることを目指すものだ｡ だから､ 時間をかけてコードに目を通し､ これを練習､
練習､ 練習の機会としてとらえ､ 真の専門知識を身につけたと感じられるようになるのだ｡
分かった｡
手っ取り早く､ 私たちがここで取り組んでいるプロジェクトが何なのかを思い出してほしい｡
ザ・プライス・イズ・ライトと呼ばれるプロジェクトでは､ この自律型エージェントフレームワークのエージェントワークフローを構築し､
お得な情報がオンラインで公開されるのを監視し､ その価格を推定し､
お買い得だと思われる場合はプッシュ通知を送信します｡
前回､ エージェントのワークフローを示した図をお見せしましたが､ 覚えていらっしゃるでしょうか｡
左側がユーザー・インターフェースで､ 右側がフレームワークです｡
そして､ 有望な取引を探すスキャン・エージェント､ 価格を見積もるアンサンブル､ プッシュ通知を送ってくれるメッセージング・エージェントの3つだ｡
というのも､ アンサンブル・エージェント自体が3つの異なるモデルに呼びかけるからだ｡
フロンティア・エージェントを呼び出すことになるが､ これは､ たくさんの既存商品の在庫をもとに商品の価格を決めるラグ・ワークフローになる｡
ラグにとっては完璧な使用例だ｡
もちろん､ 私が言うようにすでに考えていたかもしれない｡
まあ､ そうするつもりだ｡
今日､ アンサンブル・エージェントは､ すでにあるスペシャリスト・エージェントを使用し､
スペシャリスト・エージェント・クラスのようなものを構築し､ ランダムフォレスト・エージェントを使用します｡
ただし､ ひねりがある｡
トランスフォーマーアーキテクチャを使用するベクトル埋め込みを使用する予定だ｡
つまり､ 伝統的なMLを現代風にアレンジしたようなものだ｡
というわけで､ 今日は基本的に､ 赤で示したアイコンのすべてに取り組むことになる｡
これからアンサンブル・エージェントに取り組むつもりだ｡
我々はすでに専門エージェントを構築している｡
だから､ 残りの2つは今日の征服の一部となる｡
そして今日は､ 他の複数の推計者を利用して価格を計算することができるアンサンブル・エージェントを紹介する｡
それが課題だ｡
JupyterLabに移動しよう｡