modelexicon

このAIは存在しませんか？

このAIは存在しません。これは、構成された機械学習モデルの現実的な説明を生成します。 ModelExiconは、ドメインを購入する前に呼ばれたものです。

このAIは存在しません。オークとトーラスで構築されています。 EleutheraiのGPT-J-6Bは、執筆時点でテキストとコード生成に使用されますが、最先端のモデルが改善するにつれて変化する可能性があります。

それがどのように機能するか

このAIの中核には、2つのテキスト生成パイプラインがありません。

• 「モデル名」を取り、アカデミックサウンドの散文で簡単な説明を生成します
• 別のモデルの説明を取り、説明されたモデルを「使用」する方法を示すPythonコードスニペットを書き込みます

これらはどちらもGPT-J-6Bと呼ばれる言語モデルを使用して生成されます。これは、パフォーマンスの観点からよく知られているGPT-2モデルとGPT-3モデルの間のどこかにあります。

thisaidoesnotexist.com単に開くと、表示されるモデル名は私によって手でキュレーションされ、事前に生成されます。モデル名のセットを事前に生成することを選択した理由はいくつかあります。

• 最も重要なことは、これにより計算コストが節約されることです。ほとんどのユーザーは、最初のいくつかのサンプル/事前に生成されたモデルを統計的にクリックし、独自のモデルのアイデアの1つまたは2つを試してみます。一部の訪問者は、事前に生成された例だけを見た後に跳ね返ることさえあります。事前に生成されたモデルデータがAPI請求書に2〜4倍を節約することを期待しています。
• 最初のいくつかのサンプルを手動でキュレーションすると、このプロジェクトで訪問者が最初に出会うことが、少なくとも品質と楽しみのベースラインであることを保証します。

scripts/pregenerate_models.oakは、このデータセットをmodels.jsonに事前に生成します。これは、各リクエストで実行時にサーバーを丸くします。ユーザーが入力したモデル名は、テキスト生成のために明らかに適切なAPIにルーティングされます。

発達

ModelExiconの実行には、現在テキスト生成のAPIアクセス情報が含まれているconfig.oak構成ファイルが必要です。サポートされている2つのテキスト生成バックエンドがあります。

• Huggingface Inferenceは、適切なモデルに設定され、APIキーに設定されたHuggingfaceURL HuggingfaceToken必要です。
• 私の個人的な言語モデルAPI。あなたは私ではないので使用できないでしょう。これには、 CalamityURL APIエンドポイントに設定し、プロジェクトに生成するアプリ固有のAPIトークンにCalamityTokenを設定する必要があります。

これらがconfig.oakで定義されているため、 oak src/main.oakアプリを起動する必要があります。

私のプロジェクトの多くと同様に、ModelExiconはオークで構築および管理されています。一般的なoakコマンドをラップする短いメイクファイルがあります：

• Webサーバーをmakeし、上記のoak src/main.oakに相当します
• make fmtか、 make f
• make buildか、 make b src/app.js.oakからクライアントJavaScriptバンドルをビルドします
• ファイルの変更のためにmake watchか、 make w 、変更に基づいてmake buildします