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WEBVTT
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なんて素晴らしいんだ
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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。
00:09.620 --> 00:17.690
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。
00:17.720 --> 00:18.740
今はまったく違うアプローチだ。
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モンタージュではなく、 もっとシンプルなものだ。
00:22.430 --> 00:28.790
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。
00:28.850 --> 00:36.140
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。
00:36.230 --> 00:39.890
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。
00:39.890 --> 00:46.400
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。
00:46.400 --> 00:51.470
しかも、 数時間分の作業ですべてをやり遂げた。
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おめでとう。
00:56.030 --> 01:02.150
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。
01:02.150 --> 01:07.160
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。
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おまけにとても楽しい。
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そこで、 あなたができることをいくつか紹介しよう。
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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。
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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。
01:22.680 --> 01:28.740
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。
01:28.770 --> 01:29.940
それを道具として加える。
01:29.940 --> 01:33.270
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。
01:33.360 --> 01:35.400
それから別のエージェントを加える。
01:35.400 --> 01:41.040
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。
01:41.040 --> 01:43.500
ええと、 以前のプロジェクトで提案したものなんだ。
01:43.500 --> 01:48.060
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。
01:48.090 --> 01:58.140
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。
01:58.290 --> 02:00.450
その翻訳で。
02:00.450 --> 02:03.510
その際、 グラディオを少しいじらなければならない。
02:03.510 --> 02:10.770
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。
02:10.770 --> 02:17.520
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、
02:17.520 --> 02:23.970
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。
02:23.970 --> 02:28.650
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、
02:28.650 --> 02:37.410
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。
02:37.800 --> 02:45.870
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、
02:45.870 --> 02:55.560
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。
02:55.560 --> 02:57.150
そして、 ループを完成させる。
02:57.150 --> 03:01.950
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。
03:01.950 --> 03:05.040
チケットの値段を聞こうと思ったとき。
03:05.040 --> 03:08.640
これで2週目のチャレンジは終了だ。
03:08.640 --> 03:19.860
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。
03:21.960 --> 03:24.790
その時、 私はこう言った。
03:24.820 --> 03:29.260
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。
03:29.290 --> 03:30.460
全体の25%だ。
03:30.490 --> 03:31.720
4分の1は終わった。
03:31.750 --> 03:36.520
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。
03:36.520 --> 03:44.560
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。
03:44.590 --> 03:47.710
この時点では、 これはほとんど自然なことだ。
03:48.010 --> 03:48.340
ええと。
03:48.370 --> 03:57.910
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、
03:57.910 --> 04:07.720
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。
04:07.720 --> 04:15.040
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。
04:15.280 --> 04:23.020
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。
04:23.020 --> 04:30.010
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。
04:30.010 --> 04:31.540
そして、 早くそれを手に入れたい。
04:31.540 --> 04:32.740
その時にまた会おう。