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GPT-J: 使用例を含めた広範なガイド

Nikki Lopez
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Nikki Lopez

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人工知能（AI）は近年急速に進歩しています。その中でも注目すべき開発の1つが、自然言語処理（NLP）分野を革新している強力な言語モデルであるGPT-Jです。このガイドは、GPT-Jを深く理解し、多岐にわたる機能を探求し、コードの具体的な例を使ってそのポテンシャルを引き出す方法を説明することを目的としています。

GPT-Jの深堀り

Eleuther AIによって導入されたGPT-Jは、60億のパラメータを持つモデルであり、AIの世界でのゲームチェンジャーになっています。 predecessorであるOpenAIのGPT-3（1750億のパラメータ）よりもパラメータ数は低いですが、コード生成タスクではGPT-3を超えています。多様なインターネットテキストでの多くのトレーニングにより可能なこのフィートは、次のテキストシーケンスを予測することができることであり、これにより言語翻訳、コード補完、チャット、ブログ投稿の作成など、様々なタスクを処理できるようになりました。

GPT-Jの実用的な用途

コード生成

GPT-Jは高品質で機能的なコードを生成することに優れています。プログラムの機能に関する簡単な入力が与えられた場合には、それに応じたコードを構築することができます。たとえば、TensorFlowを使用してMNISTデータセット用の4層の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を作成するようGPT-Jにプロンプトを送信できます。

input = """
import tensorflow
# 4層CNNとsoftmaxの出力
# MNISTデータセットでテスト
"""

GPT-Jはコードの残りを生成し、そのタスクを達成するための詳細なプログラムを生成します。

チャットボットの開発

GPT-Jは、人間のような効果的な会話をシミュレートすることができるチャットボットを搭載することができます。スクリプトのように対話を入力することで、GPT-Jは会話の文脈を維持する応答を構築することができます。

次の例を考えてみてください。

input = """
User: こんにちは、今日の天気はどうですか？
Bot:
"""

入力を基に、GPT-Jは会話を続けるために適切な応答を生成します。

物語の作成

GPT-Jは創造的な文章のタスクでも役立ちます。ある物語を始めれば、GPT-Jはそれを同じスタイルで続けることができるため、作家にとって有用なツールとなります。以下は例です：```python input = """ 一度、遥か遠くの町に... """


GPT-Jは物語の流れを維持したまま、物語の続きを生成します。

#### 言語翻訳と情報検索

GPT-Jは、科学的記事を含む多様なテキストでの訓練を行っており、言語の翻訳や特定の情報を効果的に取得できます。たとえば、英語からフランス語に単語を翻訳したり、トピックに関する詳細な情報を収集したりする場合、GPT-Jを利用できます。以下はその方法です：

```python
input = """
English: Hello
French: 
"""
input = """
量子の絡み合い
"""

これらの入力に基づいて、GPT-Jは翻訳と情報を提供します。

GPT-Jとのやり取り

ブラウザーを介したGPT-J

Eleuther AIは、GPT-JのAPIを自社のWebページに埋め込んでいます。このユーザーフレンドリーなインターフェイスでは、テキストを入力し、モデルが完了する様子を観察できます。また、次の単語の選択の確率分布を決定する「Top-P」や、モデルの信頼度を制御する「temperature」などの調整可能な設定も提供しています。

このリンク (opens in a new tab)からAPIにアクセスできます。

Google ColabでのGPT-Jの使用

Eleuther AIのウェブサイトは、GPT-Jとのやり取りの簡単な方法を提供していますが、出力テキストの長さに制限があります。出力の長さを制御したい場合は、Google Colabノートブックを使用することを検討してください。

こちらのGooogle Colabのノートブック (opens in a new tab)には、GPT-Jがインストールされています。このノートブックを開いたら、最後にあるまですべてのセルを実行してください。最後のセルでは、'Top-P'、'temperature'、および入力テキストなどの設定を調整できます。また、出力の長さを好みに応じて設定することもできます。

HuggingFaceのTransformersを使用してGPT-Jを実行する

HuggingFaceが提供するPythonライブラリであるTransformersを使用すると、コンピュータ上でGPT-Jを実行できます。ただし、これには相当なコンピュータリソースが必要です。少なくとも16GBのNVIDIA GPU VRAMと16GBの最小CPU RAMが必要です。

以下は、インストールコマンドです：

pip install tensorflow # or pytorch
pip install transformers

必要なパッケージをインストールした後、以下のPythonコードを使用して、モデルをロードし、推論を実行できます。

from transformers import GPTJForCausalLM, GPT2Tokenizer
```tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
model = GPTJForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
 
prompt = "昔々"
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
 
output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=5)
 
for i in range(5):
    print(tokenizer.decode(output[i], skip_special_tokens=True))

結論

強力な機能と多様な応用を持つGPT-Jは、AIの未来を形作っています。開発者、作家、研究者であるかどうかにかかわらず、GPT-Jを理解し、効果的に使用することは、あなたの仕事を大幅に強化することができます。このガイドでは、GPT-Jの可能性を探求し、活用するために必要な知識とツールを提供しています。今すぐ実験を開始し、この画期的なAIモデルが提供する可能性を引き出してください。