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Scikit-LLMを使用したエンドツーエンドの感情分析パイプラインの構築

Scikit-LLMとGroq APIを介して提供されるオープンソースの大規模言語モデルを使用して、セットアップからIMDBデータセットでの評価まで、感情分析パイプラインを構築する方法を学びます。

ソースMachine Learning Mastery著者: Iván Palomares Carrascosa
Scikit-LLMを使用したエンドツーエンドの感情分析パイプラインの構築
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要点

  • Scikit-LLMは古典的なscikit-learnパイプラインと最新のLLM API呼び出しを橋渡しします
  • Groq APIを使用してLlama 3.1 8Bなどのオープンソースモデルをゼロショット分類に利用
  • scikit-learnのFunctionTransformerでテキストを前処理し、ZeroShotGPTClassifierと統合
  • IMDBレビューのサンプルで95%の精度を達成

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