Jupyter Labへようこそ｡ 第1週目の終わり､ 第1週目のフォルダに入っている宿題をお見せしましょう｡
そして､ ここにある1週目の練習を見れば､ ここにはほとんど何もないことがわかるだろう｡
私たちが何をしているかを伝えるための小さな枠組みがある｡
だから､ このコースの間､ ガイドとなるような小さなツールを自分で作ることだ｡
このツールは､ コードやLLMに関する質問､ 途中でぶつかる可能性のある事柄に答えてくれるツールであり､
あなたの相棒､ この経験のためのカスタマイズされた副操縦士になるだろう｡
そして､ これがその目的だ｡
ええと､ いくつかの入力を入力するんだ｡
ここにある2つの定数を使えばいい｡
GPTとオープンソースのllamaの両方を使うことになるが､ これは2週目の課題か2日目の課題でお馴染みのものだ｡
ここに環境をセットアップするためのコードを入れる｡
そして､ ここで家庭教師に聞きたい質問を入力します｡
そしてこの場合､ 私はこのコードが何をするのか､ なぜするのかを説明するよう求めているのだ｡
そしてこれもまた､ 何度か見たコードの行で､ そこにはいくつかの異なることが起こっている｡
これがそのバージョンだと思う｡
ああ､ このバージョンを書いたのはキャンバスを持つGPTの4人だ｡
このコードを入力すると､ GPTが4つのミニに答えてくれる｡
そして､ 回答して､ その回答がストリームバックされ､ マークダウンを使って､ その回答が完全な形で表示されるようにするべきだ｡
ええと､ それからラマ3にも同じことをするんだ｡ 2 を見て､ そこに答えがある｡
そのため､ ゼロからコードを書いて､ それをタイプアウトする必要がある｡
そしてもちろん､ その前の日に私たちが考え出したコードの断片を振り返って､ それを使ってこれを構築してほしい｡ うまくいけば､ それはそれなりに自然にできることだし､
慣れ親しんだ.NET Frameworkに慣れているはずだ｡
0. ............................................
そして､ 辞書のメッセージリストを作成することにも慣れていることだろう｡
そうすれば､ どんな答えが返ってくるかわかるだろう｡
そして､ それは実際､ 驚くほど良い答えだ｡
繰り返しになるが､ 私ができることよりずっといいと思う｡
それと､ それに比べてはるかに小さい極小モデルから得られる答えに満足しているかどうかも見てみたいですね｡
そして､ その2つを比べてみてほしい｡
そして将来的には､ これをちょっとした資料として使えるようになる｡
だから､ これがあなたの役に立つことを願っている｡
そして実際､ 2週目が終わったら､ またここに戻ってきて､ ユーザー・インターフェースを追加したくなるかもしれない｡
だから､ ちょっとしたツールを横に置いておくと､ すごく便利なんだ｡
ええと､ もうひとつ､ 私がここでやったことは､ 質問をグローバル変数として置くということです｡
その代わりに､ それをインプットとして取り入れ､ もう少しダイナミックに行動できる方法を考えてみてはどうだろう｡
だから､ ただセルを走らせるだけということもあり得る｡
解決策はこのソリューション・フォルダーにある｡
そうじゃなくて､ 行き詰まりを感じない限りはね｡
行き詰まりを感じることほど悪いことはない｡
もし行き詰まりを感じたら､ まずChatGPTやクロードに助けを求めてもいい｡
これにこだわる理由は何もない｡
それは､ あなた自身が乗り切れるものでなければならない｡
私はそのお手伝いをしたい｡
あなただけの､ 技術的でデータサイエンスに精通した家庭教師が､ あなたをサポートします｡
それでは､ 何よりも楽しんでください｡