なんて素晴らしいんだ
私たちの新しい航空会社､ アイ・アシスタントとそのできることすべてに､ 私と同じように驚いてほしい｡
ここでもう一枚､ 私が交わした会話のスクリーンショットを撮ったのだが､ ロンドンのあのゴージャスなイメージをもう一度見ることができる｡
今はまったく違うアプローチだ｡
モンタージュではなく､ もっとシンプルなものだ｡
これほどバラエティーに富んだ､ 多様なイメージが得られるというのは驚きです｡
それに､ 多くの機能を含む洗練されたフレームワークを簡単に組み立てることができるのも驚きだ｡
私たちはそこでツールを動かし､ 価格を調べていたことも覚えている｡
私たちが一緒に作ったものは､ ユーザーインターフェイスを備えた非常に洗練された複雑なアプリだった｡
しかも､ 数時間分の作業ですべてをやり遂げた｡
おめでとう｡
しかし､ いつものように､ あなたには挑戦がある｡ もう一度言わせてもらえば､ 学ぶ最善の方法は実践することだ｡
それを改善するために､ 今からエクササイズをしたり､ 取り組んだりすることが非常に重要だ｡
おまけにとても楽しい｡
そこで､ あなたができることをいくつか紹介しよう｡
以前､ 予約のための別のツールを追加するという話をした｡
理屈の上では､ 明らかに実際の予約ではなく､ 予約を行い､ 予約が行われたことを出力する必要があります｡
あるいは､ 必要であれば､ ファイルか何かに書き込んで､ 予約が起こったことを知らせることもできるだろう｡
それを道具として加える｡
すでに済んでいればいいが､ そうでなければ今がチャンスだ｡
それから別のエージェントを加える｡
ええと､ すべての返答を異なる言語に翻訳できるエージェントを雇ってください｡
ええと､ 以前のプロジェクトで提案したものなんだ｡
しかし､ それを右側に表示し､ 別のフロンティアモデルを使う｡
例えばクロードはどうだろう｡ クロードを好きな別の言語に翻訳する方法として使い､ 別のパネルを追加するために無線作業をしなければならない｡
その翻訳で｡
その際､ グラディオを少しいじらなければならない｡
そのため､ 少しググる必要があるかもしれないが､ うまくいけばアイデアが得られるかもしれないし､ ググる必要もないだろう｡
Gradioアプリを拡張して､ 他言語への翻訳を反映する追加セクションを追加する方法について､
クロード自身にアドバイスを求めることもできるだろう｡
コードの束を提供し､ それを拡張したり､ より多くの機能を追加したりするよう求めるようなことをすると､
これらのモデルはそのような､ コードの反復に優れていることがわかるだろう｡
そして最後に､ マルチモーダリティを楽しんできたので､ もう1つマルチモーダルなタスクとして､ 音声をテキストに変換する､
つまり､ 音声入力ソースから音声を聞き､ それをAIアシスタントへの入力としてテキストに変換できるエージェントを追加します｡
そして､ ループを完成させる｡
あなたはそれに話しかけることができるようになり､ それは言葉を返してイメージを描くことができるようになる｡
チケットの値段を聞こうと思ったとき｡
これで2週目のチャレンジは終了だ｡
その時点で､ あなたはマルチモダリティに精通し､ より大きな仕事を遂行するために､ さまざまなエージェントをつなぎ合わせて使うことになる｡
その時､ 私はこう言った｡
これでLMエンジニアリングをマスターする道のりは25%になった｡
全体の25％だ｡
4分の1は終わった｡
あなたはトランスフォーマーを､ すべての用語を含めて快適に説明することができます｡
あなたはAPIに対してコードを書くことができ､ UIを使い､ ツールを使い､ エージェントを使い､ マルチモーダルアシスタンスを構築することができる｡
この時点では､ これはほとんど自然なことだ｡
ええと｡
来週は､ オープンソースコミュニティの繁栄と､ オープンソースを通じてアクセスできる能力の繁栄という､
絶対に素晴らしいものに話題を変えて､ ハグ顔を本当によく､ 本当によく知ることになる｡
パイプラインやトーケナイザー､ トランスフォーマーモデルを使ったモデルそのものを扱うことになる｡
そして最終的には､ GPUを搭載したGoogle Colabを使ってオープンソースのモデルの推論を実行することになる｡
今週が終わるころには､ オープンソースモデルの推論に習熟していることだろう｡
そして､ 早くそれを手に入れたい｡
その時にまた会おう｡