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
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。
自然言語処理
FreshLLMsの解説
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。
Scikit-LLMの解説
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 …