GPT２は日本語対応してない？

GPT-2のオリジナルのモデルは、主に英語のインターネットテキストを元に学習されていますが、他の多言語のテキストも一部含まれています。そのため、GPT-2は基本的には英語を中心としていますが、ある程度の日本語の生成や理解も可能です。

ただし、以下の点に注意が必要です：

1. 限定的な性能: 日本語の文章生成や理解に関して、GPT-2の性能は英語に比べて限定的です。そのため、高度な日本語のNLPタスクには適していないかもしれません。

2. ファインチューニング: 日本語のデータセットでGPT-2をファインチューニングすることで、日本語に対する性能を向上させることが可能です。例えば、特定の日本語テキストコーパスでのファインチューニングを通じて、モデルの日本語の生成能力や理解能力を高めることができます。

3. 新しいモデルの利用: Hugging FaceのTransformersライブラリには、多くの事前学習モデルが提供されており、中には日本語に特化したモデルや、多言語対応のモデルも含まれています。これらのモデルを利用することで、より高い日本語の性能を得ることができるかもしれません。

最終的に、日本語の処理が目的であれば、GPT-2をファインチューニングするか、日本語や多言語対応のモデルを探して利用することを検討すると良いでしょう。

GPT2を使うとして、自分のエクセルにまとめたものとかを回答として使ってもらうことはできるの？

GPT-2を特定の情報源やデータセットに基づいて回答を生成させるためには、モデルをそのデータセットで「ファインチューニング」するのが一般的な方法です。エクセルにまとめた情報を回答として使用する場合、以下の手順を検討することができます：

1. データの準備:

   • エクセルデータをテキスト形式に変換します（例：CSVやTXT）。
   • データを質問-回答の形式に整形します。これにより、モデルがどのように情報を参照して回答を生成すべきかを学習するのが容易になります。

2. ファインチューニング:

   • Hugging FaceのTransformersライブラリを使用して、GPT-2モデルをエクセルのデータでファインチューニングします。
   • このプロセスは、モデルが特定のデータセットに特化した知識を獲得するためのものです。

3. 評価と調整:

   • ファインチューニング後のモデルをテストして、期待される回答が正確に生成されるかを確認します。
   • 必要に応じて、ファインチューニングのパラメータを調整して再度学習を行います。

この方法により、GPT-2はエクセルの情報を基にした質問応答のタスクを実行することができます。ただし、GPT-2は逐語的なデータの記憶は行わず、むしろデータのパターンや文の構造を学習するため、完璧な結果を期待するのは難しい点も留意してください。

また、特定のエクセルデータが非常に大規模かつ複雑である場合、ファインチューニングのプロセス自体が難しくなる可能性があります。そのため、データの前処理や整形に関しては十分な注意を払う必要があります。

GPT２を使うよ。

GPT-2を使用することは良い選択です。確かに、モデルのサイズや構造によって、GPT-3やその他の新しいバージョンに比べてGPT-2は一部のタスクで劣る可能性がありますが、GPT-2はそれでも非常に強力なモデルであり、多くのNLPタスクで優れた結果を出すことができます。

以下のポイントを考慮すると、GPT-2の使用が合理的だと感じるでしょう：

1. プライバシーとセキュリティ: データのセキュリティが最優先の場合、ローカルでモデルを動かすことには大きな利点があります。GPT-2は、Hugging FaceのTransformersライブラリを通じて完全にローカルで動作するため、データのプライバシーが確保されます。

2. カスタマイズ: GPT-2はオープンソースで提供されているため、必要に応じてモデルの振る舞いやアーキテクチャをカスタマイズすることができます。

3. 実用性: GPT-2は、多くのタスクで優れた結果を示しています。特に、文章生成や質問応答などのタスクでの実用性は高いです。

4. Fine-tuning: さらなる性能向上のために、GPT-2を特定のタスクやデータセットに対してファインチューニングすることが可能です。これにより、特定のニーズに合わせてモデルを最適化することができます。

最後に、実際にGPT-2を使ってみることで、その性能や適用範囲を自身で評価することができます。必要に応じて、モデルのサイズ（small, medium, large, xl）を選択して、タスクに合わせて最適なモデルを利用することが推奨されます。

BERT, GPT-2, T5は全部openAI?

いいえ、それぞれのモデルは異なる組織によって開発されています：

1. GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2): これはOpenAIによって開発されました。GPT-2は特に文章生成に焦点を当てたモデルで、そのリリース時にはその生成能力が強力すぎるとして、大規模なモデルの公開が当初は見送られました。

2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERTはGoogle AIによって開発されました。BERTは双方向のトランスフォーマー構造を活用し、多くの自然言語処理タスクにおいて高い性能を示しています。

3. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): T5もGoogle AIによって開発されました。T5のアプローチは、さまざまなNLPタスクをテキストからテキストへの変換として扱うというもので、この一般化されたアプローチにより、多くのタスクにおいて高い性能を達成しています。

これらのモデルは、Hugging FaceのTransformersライブラリを通じて簡単にアクセス・使用することができます。それぞれが異なる組織によって開発されているにも関わらず、コミュニティの支援により、これらのモデルは一般に広く利用可能となっています。

pythonのライブラリであって、かつローカルで処理したい。理由はデータが重要なものでインターネット上にアップロードできないから。

OpenAIのGPT-3の完全なモデルは、2022年1月の時点では公開されていませんでした。しかし、OpenAI以外の組織やコミュニティによって開発・公開されているモデルやライブラリも存在します。以下は、ローカル環境で動作する自然言語処理のモデル・ライブラリの例です。

1. Hugging Face's Transformers: このライブラリには、BERT, GPT-2, T5などの多数の事前学習モデルが含まれており、これらのモデルはローカルで完全に動作します。GPT-2は、特に文章生成タスクにおいて高い性能を持つモデルとして知られています。

2. spaCy: spaCyは高速な自然言語処理ライブラリで、固有表現認識や依存関係解析などのタスクに適しています。spaCy 3.0以降、トランスフォーマーベースのモデルもサポートされています。

3. NLTKやTextBlob: これらのライブラリは基本的なテキスト処理や分析のためのツールを提供します。

4. gensim: トピックモデリングや文書の類似性計算に特化したライブラリです。

これらのライブラリやモデルを利用することで、ローカル環境でデータを安全に処理することができます。特に、Hugging FaceのTransformersライブラリで提供されるGPT-2は、文章生成のタスクにおいてGPT-3に似た性能を持つモデルとして知られていますので、試してみる価値があると思います。

ローカルで処理できるの？

Hugging FaceのTransformersライブラリで提供される事前学習モデルは、ローカルのマシン上で処理を行うことができます。ただし、以下の点を考慮する必要があります：

1. ハードウェアの要件: 大規模なモデル（例: GPT-3, GPT-4など）を効率的に動作させるためには、高性能なGPUが推奨されます。CPU上でも動作はしますが、処理速度は大幅に遅くなる可能性があります。

2. メモリ: 大規模モデルは大量のRAMやGPUメモリを必要とすることがあります。モデルのサイズやバッチサイズに応じて、十分なメモリ容量を確保する必要があります。

3. ディスク容量: 事前学習モデルのウェイトファイルのサイズは、モデルのバージョンやサイズによって数GB以上になることがあります。十分なディスクスペースを確保することが必要です。

4. セットアップ: Transformersライブラリとその依存関係をインストールする必要があります。また、特定のGPUを使用する場合、対応するCUDAやCuDNNのバージョンを正しくセットアップすることが求められます。

これらの要件を満たす環境が整っていれば、ローカルのマシンでTransformersライブラリを用いて事前学習モデルを動作させることができます。ただし、商業的な用途や大量のリクエストを処理する場合など、サーバーやクラウドベースのインフラストラクチャを検討することも考えられます。

APIでgpt4に繋がなくても無料でできるってこと？

Hugging FaceのTransformersライブラリを利用すると、多くの事前学習モデル（GPT-2, BERT, T5など）を無料でローカルで使用することができます。これらのモデルは、ローカルの環境やクラウドインスタンスで動作し、API接続は不要です。

ただし、いくつかの点を注意する必要があります：

1. 計算資源: これらの大規模モデルは、多くのメモリを持つGPUなどの高性能な計算資源を必要とする場合があります。特に、モデルのサイズが大きくなると（例: GPT-3やGPT-4のようなモデル）、その動作には相応の計算能力が求められます。

2. ストレージ: 事前学習モデルのウェイトファイルは、場合によっては数GB以上の容量を持つことがあります。これらのモデルをダウンロードしてローカルで使用する際には、十分なストレージ容量が必要です。

3. ライセンス: これらのモデルやライブラリを商業的な目的で使用する際には、ライセンス条項を確認することが重要です。

要するに、APIを使用せずに、ローカルやクラウド環境で大規模モデルを動作させることは可能ですが、上記のような制約や要件に注意する必要があります。

Pythonで自然言語処理できるライブラリないの？

Pythonには自然言語処理を行うためのいくつかのライブラリがあります。以下は主なライブラリのいくつかです：

1. NLTK (Natural Language Toolkit): これはPythonの自然言語処理のための古典的なライブラリで、多くのテキスト処理ライブラリやデータセットを提供しています。

2. spaCy: 高速で産業用途向けの自然言語処理ライブラリです。多言語の前処理、品詞タグ付け、固有表現抽出、依存関係解析などをサポートしています。

3. TextBlob: 簡単なAPIでテキスト処理を行うことができるライブラリです。感情分析、品詞タグ付け、翻訳などの基本的な機能が含まれています。

4. Transformers (by Hugging Face): トランスフォーマー・アーキテクチャベースの最先端のモデル（例：BERT, GPT-2, T5）を扱うためのライブラリ。事前学習モデルのロードやファインチューニングが非常に簡単になっています。

5. gensim: 主にトピックモデルリングや文書の類似性計算に特化したライブラリです。

これらのライブラリは、自然言語処理のタスクによって選択や組み合わせることができます。具体的な要件や目的に合わせて、最適なライブラリを選ぶことが重要です。

パワーポイントで複数の図を一体化したい

PowerPointで複数の図を一体化するためには、いくつかの方法があります。これには「グループ化」、「結合」などの機能が利用できます。以下に具体的な手順を示します。

1. グループ化:

   • PowerPointのスライド上で、統合したい図をすべて選択します。
   • 右クリックして、コンテキストメニューから「グループ化」を選択するか、または、リボンの「ホーム」タブから「グループ化」を選択します。
   • これで、選択した図が1つのグループとしてまとめられます。これにより、図を1つのオブジェクトとして移動、サイズ変更、または回転させることができます。

2. 結合（マージ）:

   • PowerPointの「図形の書式設定」タブを開き、「結合」または「マージ」セクションを見つけます。
   • 結合したい図を選択し、結合オプション（例：合併、交差、差分など）を選択します。
   • これにより、選択した図が1つの新しい図として結合されます。

3. オブジェクトの順序変更:

   • 2つ以上の図またはオブジェクトを重ねて配置し、リボンの「図形の書式設定」タブから「順序」を選択します。
   • 「前面に移動」または「背面に送る」を選択して、オブジェクトの順序を変更します。これにより、オブジェクトの重なりを制御できます。

これらの方法を利用することで、複数の図を効果的に一体化し、所望のデザインを実現することができます。また、これらの手順はPowerPointのバージョンによって異なる場合があるため、具体的な手順やオプションは、使用しているPowerPointのバージョンに応じて確認することをお勧めします。

VBA初心者です

最初に何を勉強すればいいのかよくわかりませんよね

文字の出力に関して基礎的なことを話します

文字列を出力するときは「”」で囲います

数字のときは不要です

文字列を連結させたいときは「&」を使います

「こんにちは」を出力したいときは”こんにちは”となります

「今日は、」と「元気ですか」をつなげるときは

"今日は”&”元気ですか”となります

超基礎でした

エクセルで作業を効率化しよう

普段やっているエクセルのルーチンワーク

これを自動で行なって

仕事をスピードupしよう

というのが目的です

VBAをやるのが一番効率的ですが

まずはとっかかりとしてマクロの記録をやってはいかがでしょうか

これは手作業でやっていた動作を記録することができます

マクロの記録を押して、普段やっている作業をやってマクロの記録を

作ります

フォームコントロールからボタンをシートに配置して、そのボタンに

先ほどのマクロを登録します

するとボタンを押すだけで、手作業でやっていた動作を行なってくれます

エクセルのデータ、データの取得と変換から抽出したいセルの選択の仕方

Excelの「データの取得と変換」は、特に「Power Query」として知られる強力なデータ処理ツールです。データの取得と変換を使用すると、さまざまなデータソースからデータを取得し、それを変換してExcelのシートにロードすることができます。

以下は、基本的な「データの取得と変換」の手順です：

1. データの取得:

   1. Excelを開き、「データ」タブを選択します。
   2. 「データの取得」セクションに移動します。
   3. 「外部データの取得」や「クエリ」などの選択肢から適切なデータソースを選びます。例えば、「ファイル」から「テキスト」を選ぶと、テキストファイルからデータを取得することができます。
   4. プロンプトに従って、データソースの詳細を指定します（ファイルの場所、接続情報など）。

2. データの変換:

   1. データが「Power Queryエディタ」に表示されたら、変換を行いたい列や行を選択します。
   2. 上部のリボンから、必要な変換操作を選択します。例えば、データの型を変更したり、列を削除したり、フィルタリングを行ったりすることができます。
   3. 必要な変換操作を全て完了したら、「閉じて読み込む」をクリックします。

3. Excelシートにデータを読み込む:

   • データは指定したExcelのシートに読み込まれます。また、後でこのクエリを更新することで、新しいデータを取得または変更することができます。

これは「データの取得と変換」の基本的な流れです。具体的な操作や詳細なオプションは、使用するデータソースや変換の種類によって異なる場合があります。

pythonのインストールしたリストをみれる

何をインストールしたかわからないとき

pip listをコマンドプロンプトで実行すると、Pythonのpipでインストールされているパッケージのリストが表示される

ほんとに初心者でこれ知らなくていろいろ調べた

研究をやるときはto doリストを作る

あれもしないと、これもしないとと思っていたら

まったくアイデアを割く時間に脳が当てられない

ルーチンと決まりきったことはto doリストを作って

それを当てはめるだけ

あとはアイデアを考える時間に脳を割くこと

to doリストはワードよりエクセルの方がいっぱい情報が入るし、

コピペもしやすい

小さなことをコツコツと

いきなり大きな成果をだそうとするのではなく

小さなことをコツコツとする

そうすることが成功するための近道になる