From the uDemy course on LLM engineering.
https://www.udemy.com/course/llm-engineering-master-ai-and-large-language-models
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WEBVTT |
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00:00.530 --> 00:04.220 |
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そして、 データを視覚化する次のパートへようこそ。 |
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00:04.220 --> 00:06.500 |
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そして、 3Dでお見せするために、 とても素早く。 |
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私のボックスは、 私が再起動し、 その巨大なプロットを取り除くまでなんとか生き延びた。 |
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00:12.380 --> 00:16.250 |
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私の轍を踏まなかったことを願うよ。 |
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とにかく、 今一度3Dで視覚化することで、 テキストをベクターで埋め込むことの意味を理解することができる。 |
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00:28.490 --> 00:34.070 |
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今回は、 つまらないことも含めて、 よりリーズナブルな1万円にこだわった。 |
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コードは以前ラグを見たときと同じで、 再びPlotlyライブラリを使って散布図を作成する。 |
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そして、 3Dビジュアライゼーションではこのように見える。 |
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00:47.690 --> 00:52.160 |
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ズームインしたりズームアウトしたりするのを止めるのは難しいんだけどね。 |
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00:52.280 --> 00:58.700 |
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先ほどと同じように、 もっと小さなベクトルデータ空間を見ると、 このように遠くから見ると、 |
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00:58.700 --> 01:02.780 |
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ちょっと、 うーん、 変に見える。 |
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しかし、 それを回転させ、 相互作用させると、 3Dを理解するようになり、 |
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01:10.340 --> 01:17.900 |
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関連する種類の製品を表すクラスタがあることがわかるようになる。 |
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01:17.930 --> 01:20.060 |
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そして、 実際に以前使ったコードをコピーすることができる。 |
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希望すれば、 それぞれのテキストを印刷することができる。 |
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またメモリを使うことになるが、 それはできる。 |
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01:25.940 --> 01:31.760 |
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そして、 データがこのように表現されていること、 似たようなものが近くにあることを納得させる、 |
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01:31.760 --> 01:33.440 |
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とてもクールな方法だ。 |
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01:33.440 --> 01:35.810 |
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これが重要なポイントだ。 |
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01:35.810 --> 01:42.350 |
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そして、 紫色の点が主流から外れたとき、 その理由がわかるだろう。 |
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01:42.380 --> 01:44.150 |
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そうすることは本当に役に立つ。 |
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01:44.150 --> 01:54.050 |
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これはまた、 直感を養うための練習というより、 もっと大きな問題、 もっと大きな数のドキュメントに拡大しても、 |
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01:54.050 --> 02:03.860 |
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同じルールが適用され、 同じようにデータを視覚化して実験できることを確認するためのものだ。 |
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02:04.160 --> 02:07.280 |
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ベクトル・データストアについての前置きはかなり十分だ。 |
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似たような製品を使って製品価格を見積もるラグ・パイプラインを実際に構築する時が来たのだ。 |
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02:13.010 --> 02:14.240 |
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さっそく始めよう。
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