Видео

急に子ラボラトリとか出てきて分けわかめ。PIPでこけるんやが

大分前の動画に失礼します。 Hugging Faceに提供されているGPT-4をファインチューニングし、電子参考書にある内容から自動的に問題を生成するシステムを作りたいのですが、初心者すぎて何からどうしたらいいか全く分かりません…具体的に流れを教えていただければ幸いです…

神です、めっちゃわかりやすかったです。お手隙の際でいいので、fine-tuningについても解説いただけると嬉しいです。

だいぶ前の動画ですが、もし可能なら教えていただけないでしょうか。私の会社のpcはセキュリティのためtransformers からモデルにアクセスできません。モデルを自分のローカルに置いてtransformersを使う方法をご紹介いただけると嬉しいです。　可能ならよろしくお願いします。

解説ありがとうございました。Google collabもほとんど使ったことがなかったので、こちらも参考になりました。このビデオの通りにCollabからHugging Faceにアクセスしようとすると、"HF_TOKEN"が無いと叱られました。Hugging Faceでアカウントを作って、"Access Tokens"を生成し、それをcollabの左にある鍵アイコンを押して名前：HF_TOKEN　値:作成したAccess Tokenを入力しておくことで解消しました。同じように立ち往生になってしまった方がいらっしゃったら、ご参考に。

大変参考になる動画をありがとうございます。このFineTuningは長州力さんのtweetだけでcausal language modelの学習をした　ということでしょうか。その結果として長州力さんのような言い回しが学習されているとしても，学習済モデルがもともと持っていたプロンプトからの推論部分が壊れてしまっていると思います。実際に推論された文書は，元の推論にあったある程度論理的なつながりがなく，長州力さんのtweetがランダムに再現されているように感じます。本来は，不正確であってもある程度の論理性を保ったまま言い回しだけが変わってほしいところですが，そのような学習をするには，長州力さんのtweetを（論理的かどうかはわかりませんが。。）もっと多く学習させる必要があるでしょうか。

素晴らしい内容のRUclipsです。ぜひ自分のPCで実行してみようと思っています。ありがとうございました。

dependency conflictsが発生し解消しましたが、Text_Generation_WebUIのModel loaderにllama.cppを選択してもTransformerに変更されてしまい、私の環境ではうまく動作しませんでした😂

難しいことをわかりやすく解説していただいて、感謝です！AIの根本的なところじゃなくて、自称専門家の方のAIのツールがヤバイとか神とか煽り動画多い気がして..まっちゃんさんのような動画は貴重..

対話型！飽きずに見れます！

貴重な動画です！ありがとうございます。簡単に使えると言っても知識が必要ですね。だからこそ貴重！

小生年配・初心者のためコードの写経がうまくいかず動画の結果になりません。 具体的には下記をメモ帖からcolabに張り付け pip install transformers fugashi ipadic from transformers import pipeline bert_model = pipeline(task="fill-mask", model="cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking") input_text = "(MASK）は日本で最も恐ろしい街だ" bert_model(input_text) 下記のエラーがでます。 お手数ですがいつでも結構ですので間違いの箇所をご教授下さい。 PipelineException Traceback (most recent call last) <ipython-input-5-5a23ee9081d9> in <cell line: 2>() 1 input_text = "(MASK)は日本で最も恐ろしい街だ" ----> 2 bert_model(input_text) 5 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/transformers/pipelines/fill_mask.py in _ensure_exactly_one_mask_token(self, input_ids) 98 numel = np.prod(masked_index.shape) 99 if numel < 1: --> 100 raise PipelineException( 101 "fill-mask", 102 self.model.base_model_prefix, PipelineException: No mask_token ([MASK]) found on the input

大変参考になる動画ありがとうございます。ファインチューニングは１回目の学習データとは異なる学習データで２回、３回と繰り返すものなのでしょうか？、それとも、１回目の学習データに２回目、３回目の学習データを追加して、１回だけファインチューニングするものなのでしょうか？

これだけわかりやすく説明できるのは才能だからもっとAIの基礎動画をあげてほしい

音量調整作業しないなら、いっそ効果音いれないほうがいいかも…

凄くわかりやすかったです。有難うございます。hands-onの部分が少し初心者の私は難しかった、なぜmodel.generateが出てきたとか...次の動画でもうちょっと分かるようになってくるかな〜

すばらしい。ひたすら分かりやすい。ちょうど聞きたかった事ばかり話してくれる。

え！かにがコラボの上の画面をうろうろしてる！かわいい

すみませんはじめてすぎてなんのこっちゃわからなすぎたんですが、このハギングフェースの モデルを色々つかって自分の好きなAI画像生成も可能ということでしょうか？ 今回は、文章生成のモデルの話でしたので、画像生成についても知りたいです。 趣旨や方向性が違っていたらすみません。この業界や界隈のことまったくの素人なのですが AIの可能性を凄く感じており、少しでも分かりたいと思い見させていただきました。 よろしくお願いいたします。

今日初めて、ハギングフェースのこと知りました。勉強させていただきます。AI画像生成を使いこなしたいと思っています。よろしくお願いいたします。

ムズい。ワイのキャパ超え(>_<)

おもしろい。chatGPTもこういうのの基礎の上になりたってるんですね～。

おもしろかったです！。

非常に困っています。 huggingfaceで access repositoryのボタンのあるページがないため先に進めません😭

「おーいChatGPT！PC初心者にもわかりやすく、専門用語をうまく噛み砕いて説明してくれー」

impressive work, thanks

自分はMacなので元になってるOh My Zsh使ってますー。アバターかっこいいですね笑

動画とても参考になります！ ちなみに最低トレーニングデータに50サンプル、テストデータに20サンプルとのことだったのですが、1サンプルあたりの文字数はどの程度が適切なのでしょうか？元のモデルに利用したデータに依存する感じですかね？

動画ありがとうございます。 自分も全く同じプロセスで機械学習やAIを学習し始め、挫折を繰り返しいて、非常に共感しました。 データサイエンスやAIを業務にする人に求められるスキルは数年前に比べて随分変わってきている気がします。 （セキュリティ関係等でローカルでやる事が前提の時期もありましたし、、、） 便利なサービスを使いこなし、効率よく知識・スキルを身に着ける術をどう情報収集するか、これが大切だなと感じるこの頃です（えんがわ研究所さんの素晴らしい動画等のありますしね！） 今度も動画楽しみにしています！

StableDiffusionの中身の解説もあり、非常に分かり易い動画ありがとうございました。 先日、チームメンバー内でStableDiffusionを触って見ようの勉強会（Colab使用で）を行ったのです、初めにこちらの動画で勉強していれば、もう少し理屈の説明も出来たと思いました（今後参考にさせて頂きたいです） 勉強会内でも普段AIや機械学習をやらない方にも参加して貰い、色々好きな絵を生成して貰いましたが、到底素人では描けない絵を生成した人もいて、非常に驚いていました（AIの進化に驚くばかりです。） 動画を見て、進化するAIを倫理的な範疇で使い（リテラシー）、どのように課題解決に役立てていけるかを全体デザインできる人材が今後益々必要になってくると感じました。 今後も、動画アップよろしくお願いいたします！

今回も素晴らしい動画ありがとうございました！ ハンズオン同様に長州力さんのツイートで試しうまく行き、ファインチューニングのイメージやできる事を理解出来ました。こんな事が簡単にできて感動です。 HuggingFaceで出来る事を知りたいので（言語の分類問題など）、今後も動画アップ楽しみしています！ ちょっと質問ですが、エポック数（num_train_epochs）は画像解析時と同様に学習させ過ぎると過学習気味になるのでしょうか？

素晴らしい動画ありがとうございます。 HuggingFaceのモデルは殆ど無料で使えるのですが、そのモデルをドウンロードして保存した場所はどこでしょうか。 ダウンロードしたモデルで移転学習し、Flask等のバックエンドにてWebアプリ構築できないかと思い、質問させていただきました。 よろしくお願いします。

今回もわかり動画ありがとうございます！最後のハンズオンもあり、Toknizerの概要を掴むことが出来ました。 初学者で、基礎的な質問ですが、動画①でも文書生成と動画③でのToknizerによる文書生成は、目的は同じ文書生成だが、解放（アルゴリズム）が違うという認識でよろしいでしょうか？ また、どちらが良いとかありますか？

BertやTransformer等の言葉は聞いたことあったのですが、何が出来るか理解できず迷子でしたが、前回①に続き非常にわかりやすく、何が出来るのかを理解することが出来ました！ありがとうございます。 それなりに高価な自然言語セミナー等受講するよりも、全然分かりやすいと思います。 （Hugging Faceって凄いんですね） Hugging Faceで出来ることをより知りたいので、今後もよろしくお願いします。

Stable DifusionでHuggingFaceを初めて知ったのですが、言語までこんな簡単に出来ることを知り、非常に勉強になりました。 機械学習やAIってPthonなどプログラムをゴリゴリ書けないと使えないと思っていたので、びっくりしました！ HuggingFaceで出来ることは色々勉強したいので、今後も動画アップ楽しみにしています。

絵（デジタルでなく物理的な方）を描く仕事を少ししていますが、HuggingFace Spacesでちょっと試してみて、これは本当にやばいと思いました。不自然な場合もありますが、大まかな位置関係や配色の感性（と言って良ければ）が凄いAIだと思います。わかりやすい動画でとても参考になります。ありがとうございます。

日本語によるhugging faceの説明動画あまりないので、とても助かりました！ありがとうございます！ 一つ質問ですが、読み込むモデルとそれが対応しているtaskによって、モデルへの入力内容が変わっていると思いますが、今回の場合はfill-maskというタスクなので、"[MASK]+文字列"となっていますが、どういう入力を受け付けているのかはどこで確認できるんでしょうか？

GFPGANの使い方も知りたいです。自分の好きな画像を使う方法が分からなくて。

おかげさまで無事colab上ではできました！ ただ、せっかくVRAM10GB以上のグラボあるんでcolabじゃなくてコマンドプロンプトからガチャガチャやる方で今チャレンジしてるんですが、pytorch上でGPUが認識されないんすよね。 CUDAもcuDNNもインストールしたはずなんですが...... もし余裕あったら解説ほしいです！

Hugging Faceのページを眺めてどう触ってみようか悩んでいるところでした。 直感的で分かりやすいです。これからも楽しみにしています。

勉強になります。colab pro でrinna１B を動かすと、動くことは動くのですが、とても遅いです。　１Bを動かすためには、自作PCだとどの程度のGPU,GPU-memory ,memoryが必要でしょうか? あと、細かなことですが、内容は　Hugging Face 入門③ となっていますが、上記タイトル　Hugging Face 入門④ 　と異なっております。