
ChatGPTとGoogle ColaboratoryのGMAILアカウント連携によるセットアップ方法をご説明します。
※環境セットアップでGoogle ColaboratoryのPythonコードを少し書いていますが、環境の動作確認として書いているだけですので覚える必要はございません。ColabのPython実行方法はセル左の矢印マークもしくはShift+Enterで実行できますので、そちらは覚えておくと便利かと思います。
参考URL:
https://huggingface.co/abeja/gpt-neox-japanese-2.7b
https://auto-worker.com/blog/?p=7005#
https://www.python.org/downloads/windows/
https://www.python.org/downloads/release/python-3810/
abeja/gpt-neox-japanese-2.7bを組み込んでインターネットから切り離されたローカル環境でも実行可能な本格的なチャットボットWeb開発を行います。ただし、全てをChatGPTが解決してくれるわけではなく、一定のデバッグスキルが必要となります。また、gpt-neox-japanese-2.7bは5GBを超える巨大モデルですので、もう少しライトなrinnaのgpt2-japaneseモデルで返答を短くし通常のPCで動くようにしたソースgpt2_rinna_japaneseの方もResourceよりダウンロード可能にしましたので、ご確認下さい。
gpt-3.5-turboをpythonのopenaiモジュールを利用してAPI呼び出ししてChatGPTのWebアプリに仕上げていきます。
<参考リンク>
https://developer.amazon.com/ja/blogs/alexa/post/31c9fd71-f34f-49fc-901f-d74f4f20e28d/alexatraining-firstskill
https://developer.amazon.com/ja/blogs/alexa/post/9f852a38-3a44-48bd-b78f-22050269d7c7/hamaridokoro
https://developer.amazon.com/ja-JP/alexa
huggingfaceのtransformersを使って、現在流行りのGPTを再学習(ファインチューニング)して、自分がほしい応答をしてくれるように調整する方法をGoogle Colabで解説していきます。
GPT2日本語版(rinna/japanese-gpt2-medium)をPython Pytorch Huggingfaceを利用して再学習し、gpt2が日本語でChatGPTについて答えられるようにしていきます。
※(2023/6/25更新)AlexaからChatGPT APIを経由して関数呼び出し判定を行うハンズオン講座を追加しました。
本講座は、ChatGPT監修のもとプログラミング未経験者が
1)Python
2)Flask
3)HTML/CSS/JS
4)OpenAIのGPT3/GPT3.5-TURBO
5)VSCode
6)Google Colaboratory
7)CURL
8)ALEXA SKILL
9)GPT2(日本語版)のファインチューニング
10)ALEXAからChatGPT APIを経由して関数呼び出し判定できるように ★NEW★
をChatGPTに聞きながら使う・作る・改善する方法を約3時間で学び倒します。
受講後はきっと他のWebアプリケーションやALEXA SKILLも作りたくなること間違いなしです。