RAG
Summary
TLDRこのスクリプトは、自然言語処理技術の応用と関連するコスト問題について議論しています。テキストエンベディングの概念や、そのデータ取り扱いに関する実践的なアプローチが説明されています。また、教育の分野での技術の活用方法や、効率的な学習材料の開発にも触れられています。全体的に、技術の進歩がもたらす教育方法の変革とそれに伴う経済的要素が焦点でした。
Takeaways
- 🧠 会話スクリプトは自然言語処理技術の応用例として、様々な分野で活用される可能性がある。
- 📊 テキストエンベディングは、自然言語を数値ベクトルに変換する技術で、データの可視化や比較に役立つ。
- 🔢 ベクトルデータベースは、類似性や関係性を計算し、効率的な検索や分析を行うために使用される。
- 💡 ノーコード(No Code)は、プログラミング知識がないユーザーでもアプリケーションを作成できるツールやプラットフォームの総称。
- 📈 教育分野では、LLM(Large Language Models)などを活用した教材や授業の開発が期待される。
- 🔄 チャットGPTのようなモデルは、高額なコストがかかるため、適切なバランスを考慮した利用が重要。
- 🔧 技術的な問題や課題に対して、コラボレーションや情報交換は、問題解決につながる重要な要素となる。
- 🌐 インターネット上の情報は多様で複雑であるため、適切なフィルタリングや整理が必要となる。
- 📚 学習においては、基礎的な知識を体系的に学ぶことが、高度なスキルや理解を達成するための基盤となる。
- 🛠️ ツールや技術の使い方には、コストパフォーマンスや実用性が考慮され、最適な解決策を選定することが求められる。
Q & A
LMMとは何ですか?
-LMMはスクリプト中で言及されているが、具体的な意味は明示されていません。しかし、文脈から推測すると、特定の技術や手法の略称である可能性があります。
クロードからジェミニまでとは何を指すのでしょうか?
-スクリプト内での表現は暗黙的ですが、クロードからジェミニまでが何か特定の範囲やプロセスを指していると解釈できます。詳細はスクリプトの文脈や関連情報に基づいて推測する必要があります。
チャンクのサイズについてどういうことをお話しですか?
-チャンクのサイズは、スクリプト中で提唱されたアルゴリズムや処理において、データ分割の単位サイズを指している可能性があります。詳細はスクリプトの具体的な文脈に基づいて理解する必要があります。
テキストエンベディングとは何ですか?
-テキストエンベディングは、自然言語処理においてテキストデータをベクトル形式に変換する技術です。これにより、文字列を数值表現に変換し、機械が扱いやすくすることができます。
データベースに似ていると言及されたのはどのような意味ですか?
-スクリプト内で言及されたデータベースに似ているとは、おそらくデータの整理や検索、扱い方に類似していることを指していると考えられます。具体的には、データの管理や検索、加工などに関する手法や技術を意味している可能性があります。
成本に関する議論は何を示していますか?
-スクリプト中のコストに関する議論は、異なる技術やサービスを選択する際の経済的な要素を示しています。具体的な数字やサービス名は明示されていないため、一般的なコスト管理や効率性の重要性を理解する必要があります。
エビティングとは何ですか?
-エビティングはスクリプト中で言及された用語ですが、具体的な意味は明示されていません。文脈から推測すると、特定の技術や手法の略称である可能性があります。詳細はスクリプトの文脈や関連情報に基づいて推測する必要があります。
リトリーバルとはどういう意味ですか?
-リトリーバルは、スクリプト中で言及された用語であり、テキストエンベディングのプロセスの一部を指している可能性があります。詳細はスクリプトの具体的な文脈に基づいて理解する必要があります。
マルチモーダルラグについてどういうことですか?
-マルチモーダルラグは、スクリプト中で言及された用語であり、おそらく自然言語処理の分野で使用される技術や手法の1つである可能性があります。詳細はスクリプトの文脈や関連情報に基づいて推測する必要があります。
プロンプトとは何を指すのでしょうか?
-プロンプトとは、コンピュータプログラムや自然言語処理のシステムにおいて、ユーザーに入力を求めるためのメッセージやインジケーションを指します。スクリプトでは、プロンプトを用いて何かしらの操作や入力を促す場合があるようです。
キャッチな脳行動とは何を意味しますか?
-キャッチな脳行動は、スクリプト中で言及された用語であり、特定の技術や手法に関する暗黙知識や経験を指している可能性があります。詳細はスクリプトの文脈や関連情報に基づいて推測する必要があります。
Outlines
技術的な課題と教育への影響
この段落では、技術的な課題と教育における影響について話し及んでいます。具体的な技術的な問題として、LMMやクロード、ジェミニなどの用語が挙げられ、それらを理解し、適切に活用することが重要であることが述べられています。また、教育の文脈では、学生にLLMやlagsの理解を教えることが必要であると触れられています。
ベクトルデータベースと自然言語処理
この段落では、ベクトルデータベースと自然言語処理に関する詳細な説明があります。ベクトルデータベースの作り方やその活用方法、自然言語をベクトル表現に変換するプロセスについて説明されています。また、リトリーバルという概念の理解や、ベクトルデータベースを学習材料として使用する際の注意点も触れられています。
有料コンテンツの提供と技術の進歩
最後の段落では、有料コンテンツの提供や技術の進歩について話し及んでいます。具体的な技術的な手法として、コードを用いたプログラミングやデータベースの活用が挙げられ、それらが教育やビジネスにどのように影響を与えるかについて考察されています。また、技術の進歩によって自然言語処理の分野がどのように発展しているかについても触れられています。
Mindmap
Keywords
💡テキストエンベディング
💡LLM
💡コンテキストウィンドウ
💡チャンク
💡ランダム
💡ベクトルデータベース
💡インデックス
💡リトリーバル
💡エクセル
💡プロンプト
💡ノード
Highlights
言語モデルトレーニングにおけるチャンクサイズの柔軟性についての議論。ランダムにチャンクを選択する必要はないことを強調。
言語モデルトレーニングのコスト効率の良いアプローチに関する言及。LMMと伝統的モデル(「チャットGP」と表現)のコストを比較。
テキストエンベディングの実用的な応用についての洞察。微妙なデータの違いを捉えることの限界を強調。
さまざまな言語モデリングアプローチ間の顕著なコスト差についての実現。一部は他よりもはるかに手頃。
エンベディングとベクトルデータベースに関する複雑なセットアップの非要求についての会話が移動。
エンベディングの直接的な性質についてのポイント。自然言語をベクトル表現に変換することを単純化。
リトリーバルシステムについての議論。変換されたデータを単に取得することのシンプルさを強調。
ベクトルデータベースの有用性と操作のシンプルさに関する明確化。計算を実行し、結果をソートすることが本質的に含まれる。
言語モデルとエンベディングの複雑さを学生に教える教育的アプローチ。主題を解明することを目指す。
議論にノーコードの視点を導入。技術をより広いオーディエンスにアクセス可能にすることを目的とする。
ベクトルデータベースを理解し、利用することの容易さの実現。より実践的な学習と応用への奨励。
エンベディングとリトリーバルの用語に関する議論。よりクリアな理解のための用語の明確化を求める。
技術的概念の説明に視覚的な補助を含めるアイデア。理解を向上させる。
学生や初心者向けに複雑な概念の理解を簡素化する教材やツールを作成することへの欲求。
これらの議論に対するコミュニティの反応に関する反映。技術を解明し、より広く応用できるようにすることの重要性を強調。
Transcripts
から違うだろっていうのがこ出ちゃうと
うんうんところがLMMでやるとうんま
もちろんクロードからジェミニまで
とりあえずみんなこう拾ってきようですよ
ねうんでみんなそのラグをやる時ってま
チャンクのサイズがいくらでなんとかでっ
ていうみんなあの公式を丸覚えしてそれに
突っ込んであなんか出たとかって言ってる
場合が多いけど別にそんなチャンクって
ランダムに切る必要はなくって自分で思っ
たように切りゃいいだけですからここの
場合で言うともうここれを1つの単位にし
てあるってことですねうんちゃんとして
これを全部取ってるってことなんですで
そうやってみて自分の中自分でこの中身が
分かってるやつでやってみたらう一般的な
テキストエンベディングってさほどなんか
こうちゃんとデータが取れてるわけじゃ
ないな
とまあ特にこれなんかデータベースでよく
似てますから回答がですね自分とこの学校
の売りってそんなに差は本当は出ない差が
出ないような中の微妙な違いを取っていき
たいとかになるとああまああかんなみたい
なことまllmすげえなでもコストを見る
とこっち側は0.13だ
けどああチャットGP10ドルかえ15$
かみたいな感じこっち側の桁
が100倍ぐらいこうコストが違ったり
するんでま安かったらまこっちでも我慢
するかみたいな風なことがま分かればいい
のかなみたい
ななるほど
いやそうですあチックさんほぼついていき
てないですいや僕もほぼついていきてない
エンベッティングとはをですねノーラング
にとりあえずですかあどうぞさんいさん
あの今の確認なんですけどえとさっきの
リトリーバルしてるした結果ってあのどの
ベだすめなさいマとめじゃなくてとでし
たっけエリングのところなのかな
あのさっき
のヒヨとか一緒に出てたとこですね
はいこれなんですけどあのアイレからの
やつはこれが要はコンテキストウンドウ内
で全部やってるって意味であってますか
これはあそうですもコンテキスト
ウィンドウに全部突っ込むてですよねうん
うんうんうんうんうんでなるほどですねで
この費用のところてトークントークンです
かそれとも月額のところでけしてますかこ
えトークンですトークンなんですね
ああPPT4あこれってあれですか
インライリリバの方はWindowのあの
あのなんでしたっけウブウブのウェブ版の
やつですかそれともあのああそうか
ちょっとそこの定義がよろしくないよね分
うんあすせだからそう多分アイエの方が
月額で左側は多分あれです1回のベクトル
のやつですよね多分訓なやですこっちね
了解あいや見方分かりましたありがとう
ございますそうですよねそう昨日昨ぐらい
か似たような話会社の中でも出ててプイン
ラインのところリバルの方がやっぱりせ
出るよねたすごいやっぱ出ててああ
やっぱりすごだったそうなんですよね結局
コンテストウィンドのところで引っ張って
きてとやんなきゃいけなくなったんでうん
そうそうそうそうそうでなってくるんで
多分インライリトリバーイラじゃなくて
あの左側の方かのところてちょっと僕も
そうやてあんまりエビティングの方まだ
試せてないんですけどあのそこで引っ張る
プとかに結構左右されたのかなとすごい
感じてはいてあとは何回もあのランキング
し直しなきゃいけないとかで多分LMに
やれるもを評価させるってが多分絶対必要
になると思っててなので多分もしここで
制度脱走するとそういうあの作業が発生
するんだろうなとすごい感じたところで
ありましたすごいシだと思います
ありがとうございます非常にぱになりまし
た本当は
その当初の目的ではリアルタイムに本当に
計算させたいなって思ってたんです
ねだけどテキスト
エンビィグレイス
諦めちゃっなるほどすねあいちゃんのエン
ベッティングのちょっと僕も知らなかった
のであの基礎をあのノーラグにまとめて
やつをチャットに書いてますよろしく
ありがとうございますこれでもあれですか
大きい目的としてはその学校のPR活動だ
とかその競合他社他社というかタコに比べ
た時にどういう戦略を取るのがいいのか
みたいなのを炙り出してるって感じうま
どっちかって言うとうちのITの専門学校
の学生に
えっとllmとうんラグとどんなもん
みたいなことをま授業する予定なのでそれ
の教材作りですねああそういうことです
はい数式
よこれあのすごい死だと思ってて多分この
特に右側の方のあ次コサン類とかすごい
出してくださったじゃないですかこれは
これ基本的には普通にやってたら見えない
情報なんですよねこれってそうですよね
そう見見ようとしない情報なのでうんなの
でこれ可視化されてるとすごくあの
ちょっとラグ勉強し始めてとかはあ
なるほどねこれが自動って近くなってくる
のねっていうのですごくすく
ってま僕自身がなんかあの元木さんの生成
愛塾のあの年末じゃなくて年始にやってた
やつに参加させていただいてうんうんで
あん時の課題で出たマルチモーダルラグの
やつてなんかわからなくてあそううん
ベクトルデータベースっていうのが出てき
ちゃうんですよねうんうんえベクトル
データベースって何やってんのっていうの
なんかローカルにまたベクトルデータベス
立ち上げないといけないのかなとか色々
考えてたんですけれどうんどうせそんな
難しいことやってるわけじゃないから
Exelで絶対できると思ってで色々調べ
てるうちにあなんなのただのこれだけの
計算じゃんっていうことが分かったんでま
そんなに怯えることはないとただエンベッ
ディンググっていうのはあの自然言語を
ベクトル表現に直すっていうだけの話で
リトリーバルっていうのはそれを持ってく
るっていうだけの話でうんでベクトル
データベースって所詮この数字と数字の
掛け算みたいなのをして類字と出してで
この類字とでソトしてで相としたやつの
上位を取ってきたらうん取ってきてんのは
結局のところここだけなんですよね
インデックスだけですようんうんでこの
インデックスを元にして元のDBを検索し
てここに貼り付けるっていうことをしてる
だけなんでなんだこれだけのことやってる
のかっていうことが分かっちゃったからあ
それをもう分かるようにしちゃしてやっ
たっていうそしたらベクトルデータベース
いらねえだいう少なくとこんだけデータ
少なかっ
たらデと構造化の問題なんですよね結局ね
テB使うかどうかってところはそうです
ねで多分データが多かったらあのベクトル
デビとか使わないとスピード出ないと思う
んですけどまこうやって学習用にする
ぐらいだったら全然エクセルで十分って
いう多分これ元木さんが見たら興奮すると
思います
うんもさん起きてここに来たらね見れる
けどさん5時は意識が飛んでる
と今を多分取ってあのあれだと思い
ます今日のノーコードモーニングではこう
でしたっていう風にやれさんが後から発狂
するあ確かにそうですねあの餌をさ
そうあでもじさんのおかげでねタイトルを
こうあノーコードが来てるなと思ってノー
コードにしたんですよあそそうことですね
うんプロンプトだけで分かるとかにしてた
んですけどあのノーコードにしよううん
いやでもあのノーコードのこのあのあ
なんかそれって誰でもできそう感が結構
なんかフックにはなってますねうんうん
いやなんこのこのキャッチな脳行動って
いうとこでやってでもやっぱこれノコード
なかったら僕途中からやっぱ脳が止まって
であのやっぱ何を言ってるかわからない
問題はあるしあなんかあれやっエンジニア
の方っていうかそのカカ語を日本語に翻訳
するってやっぱなんかちょこちょこやった
方がいいんだなと今聞てと思いましたね
結局やってることってその道上にあるこれ
でしょみたいなうんうんうんもなぜかエベ
ティックとかいうかいやそうなんです本当
にリトバてなんで
言うわかん
ないバて言ったらそそうわかんないあと
プッシュとプルの話もアップロードと
ダウンロードだろみたいな話うん言えて
ますねいや面白いエンベッディングって何
にエンベッドしてるのか全然わからなかっ
たし言葉の意味もわかんないしねただ
ベクトルに直してるだけだベクトル
ベクトライズマニュファクチュア
こうあ図があるとそう図をつけたいんです
よ
ね図をつけたやつは有料版にしよっかなと
かちょっと思っわりやすさのとこで課金
するてあり
うんこんなのを作ってますなんかコード
インタープリターでなんかいい感じにプ
作れないですか確かなんかプってできた気
がするんですけど難しいいや頭やつ動いて
たん
で
あすいませんああすいません初めまして
おはようございますと申しますさん初め
ましてあうござ初めましてああの
Twitterではヤと申
Weitere ähnliche Videos ansehen
5.0 / 5 (0 votes)