多ショットインコンテキスト学習（Many-Shot In-Context Learning）の論文解説

自然言語処理

多ショットインコンテキスト学習（Many-Shot In-Context Learning）は、従来の数ショット学習よりも大幅にパフォーマンスを向上させることができます。本研究では、機械翻訳、要約、計画、報酬モデリングなどで多ショットICLの効果を示し、強化ICLと無監督ICLの新しい手法により、人間が生成した合理に依存しない学習が可能であることを確認しました。

FreshLLMsの解説

自然言語処理

FRESHLLMSは、大規模言語モデルの可能性を拡張し、現代の情報に基づいた知識をモデルに提供するための有効な手段を提供します。このアプローチにより、モデルはより信頼性の高い情報源として活用できるようになり、最新のデータを反映した正確な回答を提供することが可能です。

大規模データの扱い方: DaskとMemmap

大規模データ

大規模データセットの処理に特化した二つの強力なツール、DaskとMemmapを詳細に解説します。Daskは、データをチャンクに分割して効率的な並列処理を行うことで、メモリ制約のある環境においても高速なデータ処理を実現します。一方、Memmapは、物理メモリを超えるサイズのデータセットに対して、ディスク上で効率的な読み書きを可能にします。実験結果では、DaskはMemmapに比べて実行時間とメモリ使用量の両面で優れていましたが、実際の使用状況やデータの種類に応じて最適なツールの選択が重要です。

Scikit-LLMの解説

深属学習, 自然言語処理

目次 1 scikit-llmとは 2. 特上 3. 実験（コード） 3.1 Zero Shot GPTClassifier 3.2 Few-Shot Text Classification 3.3 Multi-Label Zero-Shot Text Classification 3.4 Multi-Label Few-Shot Text Classification 4. まとめ   1. scikit-llmとは Scikit-LLMは、拡張テキスト分析タスクを容易にするために、scikit-learnフレームワークに大規模言語モデル（LLMs）を統合するよう設計されたPythonパッケージです。   2. 特上 Scikit-LLMに関するさまざまなソースからの主なポイントは以下の通りです： – Scikit-LLMは、ChatGPTのような強力な言語モデルをscikit-learnフレームワークにシームレスに統合し、拡張テキスト分析タスクの貴重なツールとしています​1​。 -強力な言語モデルとscikit-learnを組み合わせる能力により、テキストの理解と検討のための比類ないツールキットを提供するため、テキスト分析のゲームチェンジャーと説明されています​2​。 -このパッケージは、scikit-learnフレームワーク内で機能するように特別に設計されているため、scikit-learnに慣れている人はScikit-LLMで簡単に作業できます​。 – Scikit-LLMは、機械学習の世界で際立ったオープンソースプロジェクトであり、ChatGPTのような大規模言語モデルの力と、人気のある機械学習ライブラリであるscikit-learnの柔軟性を巧妙に組み合わせています​。   3. 実験（コード） 環境構築：Google Colabで実験しました。 %%capture !pip install scikit-llm   OpenAIのAPI_KEYとORGANIZATION_IDが必要になります。 https://platform.openai.com/account/api-keys https://platform.openai.com/account/org-settings from …

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tesseractでのOCR（横書きの資料 縦書きの資料）

Python, 画像解析

目次 1. tesseractとは 2. Tesseractの特上 3. Tesseractの出力品質向上 4. tesseractの実験（コード） 4.1 横書きの資料 4.2 縦書きの資料 5. まとめ   1. tesseractとは Tesseractは、オープンソースの光学文字認識（OCR）エンジンであり、文字を含む画像データからテキストデータを抽出するために使用されます。Tesseractは、元々ヒューレット・パッカード（HP）研究所で開発され、その後Googleによって取得され、オープンソースプロジェクトとしてリリースされました。Tesseractは高い精度で様々な言語のテキストを認識でき、印刷されたテキストや手書きのテキスト、さまざまなフォントやスタイルのテキストなどを処理する能力を持っています。   2. Tesseractの特上 – オープンソース: Tesseractはオープンソースプロジェクトであり、誰でも無料で使用できる上に、カスタマイズや拡張も可能です。 – 多言語サポート: Tesseractは多くの言語をサポートし、さまざまなテキストの書体や表現を認識できます。 – 高度な画像処理: Tesseractは内部で画像処理アルゴリズムを使用して、画像の前処理を行います。これにより、劣悪な画像品質でも比較的良好なOCR結果を得ることができます。 – コマンドラインツールとライブラリ: Tesseractはコマンドラインツールとしても使用できるほか、ライブラリとして他のアプリケーションに統合することも可能です。 – 学習とカスタマイズ: Tesseractは一般的なフォントやスタイルに対する事前学習がされており、特定のフォントや言語に適応させることも可能です。 – 活発なコミュニティ: Tesseractは大規模なコミュニティに支えられており、新機能の追加やバグ修正が継続的に行われています。   3. Tesseractの出力品質向上 OCRの結果を向上させるために画像の改善が重要です。 リスケーリング、2値化、ノイズ除去、膨張、収縮などの操作を適用します。   リスケーリング: – 少なくとも300 DPIの画像を使用して最適な結果を得ます。 – 大文字の高さの最適なピクセル値が解像度に影響します。   2値化: – …

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ChatGPTの紹介

深属学習

ChatGPTは、OpenAIが開発した大規模言語モデルであり、日本語を含む複数の言語に対応しています。ChatGPTは、文章生成、文章の翻訳、文章の要約、文章の質問応答、文章の感情分析、文章の自動修正、文章の自動生成など、多様な言語タスクを実行できるように設計されています。ただし、日本語においては、日本語特有の文法や表現方法に対する理解が不十分なため、時には不自然な回答を生成する場合があります。

ThymeBoostの時系列予測

機械学習

ThymeBoost は、時系列分解と勾配ブースティングを組み合わせて、予測のための柔軟な組み合わせ時系列フレームワークです。 時系列をトレンド成分、季節成分、変化点、外れ値に分解できます。 目次：　ThymeBoostとは　｜　ThymeBoostの実験　

Affinity-lossのクラスター分析

深属学習

Affinity-lossは、単一の定式化で分類とクラスタリングを共同で実行するハイブリッド損失関数です。この手法は、ユークリッド空間の「親和性測定」に基づいて、次の利点があります。
(1) 分類境界に対する最大マージン制約の直接施行
(2) 等間隔で等距離のクラスター中心を確保するための扱いやすい方法
(3) 特徴空間での多様性と識別可能性をサポートするために、複数のクラス プロトタイプを学習する柔軟性。