30代～次世代テクノロジーの冒険の書　

2024年09月18日

PythonとExcel　　～初心者からプロまでを支援する新機能～

皆さんこんにちは

テクノロジーに触れていますか？？

朝晩が、大分涼しくなりましたね。。。

早く秋が来てほしいです。。

私は、最近PYTHONを触りだしたのですが、、

素人にはなかなかハードル高いっす

ｗ

そんな、pythonですが、Microsoftは最近、ExcelでPythonを使用できる新機能を発表しました

この新機能により、Pythonの強力なデータ分析と、Excelのデータを使いやすいグラフやチャートに変更する機能をExcel内で直接利用できるようになります

この統合は、生産性を向上させ、初心者から経験者までのワークフローを効率化することを目的としています。

●主な特徴●

●シームレスな統合:
Python in Excelは、Excelの使い慣れたインターフェースとPythonの強力な機能を組み合わせています。

これにより、Excelを離れることなくPythonスクリプトを使用してデータを操作・分析できます。

●データ分析と可視化
Python in Excelを使用すると、PandasやMatplotlibなどの人気のあるPythonライブラリを使用して高度なデータ可視化や複雑なデータ分析を行うことができます。

●自動コード生成

この統合には、CopilotがPythonコードの作成を支援する機能が含まれています。

これは、コーディングに不慣れな人や特定のタスクに助けが必要な人にとって特に有用です

始め方

●Python in Excelを有効にする

最新バージョンのExcelがインストールされていることを確認します。

Excelの設定に移動し、Python統合を有効にします。

●最初のスクリプトを書く

基本的なデータ操作を行う簡単なPythonスクリプトを書くことから始めます。

例えば、Pythonを使用してデータをクリーンアップしたり、計算を行ったり、チャートを生成したりできます。

●Copilotを利用する
特定のスクリプトの書き方がわからない場合は、Copilotを使用してコードを生成してもらうことができます。

達成したいことを説明するだけで、Copilotが必要なコードを提供してくれます

●実践的な応用例

データのクリーンアップ

Pythonスクリプトを使用してデータをクリーンアップし、分析の準備を整えます。

自動レポート作成

Pythonのデータ処理機能とExcelのフォーマット機能を組み合わせて、自動レポートを生成します。

高度な可視化

Excelだけでは作成できない複雑なチャートやグラフを作成します。

Python in Excelは、データ分析と可視化の能力を大幅に向上させる強力なツールです

この統合を活用することで、コーディングに不慣れな場合でもワークフローを効率化し、生産性を向上させることができます

Python in Excelは現在、「Microsoft 365」のBusiness/Enterpriseサブスクリプションで提供中みたいなので、

今はちょっと敷居が高いですが、、、、

今後の発展に期待ですね

Let’s enjoy next-generation technology!

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タグ：Python Excel スクリプトテクノロジー

posted by hfc4747 at 23:45| Comment(0) | TrackBack(0) | テクノロジー

さらけ出していこう！！

皆さん、こんにちは！

きょうは、月がきれいですね。。

心が、洗われる気がします。。

自分の心をオープンにして、、月を眺めるのも悪くないですね。。

というわけで、今回は国立情報学研究所(NII)Iが開発したオープンソースの大規模言語モデルについて。

NIIが「GPT-3級」の大規模言語モデルを開発

NIIの新しいモデルは、GPT-3と同等の規模を持つ言語モデルです。

これは、非常に多くのデータを使って学習されており、さまざまなタスクに対応できるように設計されています。

パラメータ数は約172億個（GPT-3と同規模）

このモデルのパラメータ数は約172億個です！

パラメータとは、モデルが学習する際に調整される数値のことです。

パラメータが多いほど、モデルはより複雑なパターンを学習することができます。

GPT-3もNIIのモデルも同じくらいの規模です。

日本語に強いマルチリンガルモデル

このモデルは、日本語に特化している点が特徴です。

多くの言語モデルは英語を中心に学習されていますが、NIIのモデルは日本語を含む多言語に対応しています。

これにより、日本語の文章生成や理解が非常に高い精度で行えるようになっています

オープン性

NIIの新しい大規模言語モデルは、オープンソースとして公開されています。

オープンソースとは、ソフトウェアのソースコードが誰でも自由に閲覧、利用、修正、再配布できることを意味します。

モデルの内部構造や動作を誰でも確認できるため、信頼性が高まります。

これにより、研究者や開発者がモデルを自由に利用し、改良することができます

学習に使用したデータセットも全て公開

これにより、以下の利点があります：

再現性
他の研究者が同じデータセットを使用して実験を再現できるため、結果の信頼性が高まります。

透明性
どのようなデータが使用されたかを確認できるため、モデルのバイアスや偏りを評価することができます。

オープンソースであることと、学習データセットが公開されていることにより、研究や開発の透明性が高まり、モデルの動作や結果が公開されているため、信頼性が高まります。

多くの研究者や開発者が協力してモデルを改善することができ、技術の進歩が加速します

日本語対応
NIIの新しい大規模言語モデルは、日本語テキストの処理に特化しています。

これは、日本語の文章を理解し、生成する能力が非常に高いことを意味します

多くの言語モデルは英語を中心に学習されていますが、このモデルは日本語のデータを大量に使用して学習されています。

日本語テキストの処理に特化

このモデルは、日本語の特性を考慮して設計されています。

例えば、日本語の文法や語彙、表現の多様性を理解するために、特別なアルゴリズムやデータセットが使用されています。

これにより、日本語の文章生成や翻訳、要約などのタスクで高い精度を発揮します。

英語やコードなど他の言語にも対応

このモデルは、日本語だけでなく、英語やプログラムコードなど他の言語にも対応しています。

多言語対応のモデルは、異なる言語間での翻訳や、複数言語を使用するタスクにおいても高い性能を発揮します。

例えば、英語の文章を日本語に翻訳したり、プログラムコードを生成したりすることができます。

約2.1兆トークンの多様なデータセットを使用

NIIの新しい大規模言語モデルは、約2.1兆トークンのデータセットを使用して学習されています。

トークンとは、文章を構成する最小単位（単語や句読点など）を指します。

2.1兆トークンという膨大なデータ量を使用することで、モデルは非常に多くの情報を学習し、より高い精度で自然言語を理解し生成することができます

具体的には、以下のようなデータが含まれています

日本語のウェブページ

インターネット上の日本語のテキストデータを収集し、モデルに学習させています。

学術情報

科学研究費助成事業（KAKEN）のデータベースに掲載されている研究課題の概要テキストなど、学術的な情報も含まれています

Wikipedia

日本語版Wikipediaのテキストデータも使用されています。Wikipediaは多くの情報が集まっているため、モデルの学習に非常に有用です。

これにより、NIIの大規模言語モデルは、日本語の文章生成や理解において非常に高い精度を発揮することができます。

日本のAI研究開発コミュニティの知識基盤を強化

NIIの新しい大規模言語モデルは、日本のAI研究開発コミュニティの知識基盤を強化する役割を果たしています。

知識基盤とは、研究や開発を支えるための情報やデータの集積を指します。

このモデルは、研究者や開発者が利用できる高品質なデータやツールを提供することで、AI技術の進展を支援します。

これにより、NIIの大規模言語モデルは、日本のAI研究開発コミュニティの知識基盤を強化し、LLM研究をリードする存在となっています。

自然言語処理タスク全般に活用可能

NIIの新しい大規模言語モデルは、自然言語処理（NLP）タスク全般に活用可能です。

自然言語処理とは、人間の言葉をコンピュータに理解させたり生成させたりする技術のことです。

このモデルは、以下のような幅広いタスクに対応できます↓

機械翻訳
ある言語の文章を別の言語に自動的に翻訳する。

要約
長い文章を短くまとめる。

質問応答
ユーザーの質問に対して適切な回答を生成する。

感情分析
文章の感情を判定する。

対話システム
ユーザーとの自然な対話を実現する。

日本語特有の表現や文化的背景を考慮した処理が期待される

このモデルは、日本語特有の表現や文化的背景を考慮した処理が期待されています。

日本語には、他の言語にはない独特の表現や文化的なニュアンスが多く含まれています。

例えば、、

敬語
相手に対する敬意を示すための言葉遣い。

わびさび
不完全さや儚さの中に美しさを見出す日本独自の感性。

文化的な表現
例えば「いただきます」や「ごちそうさま」といった食事の前後に使う表現。

これらの要素を理解し、適切に処理することで、より自然で文化に即した日本語の生成や理解が可能になります

現在はプレビュー版の公開段階

NIIの新しい大規模言語モデルは、プレビュー版として公開されています。

プレビュー版とは、正式なリリース前に一部の機能や性能を試験的に公開する段階のことです。

この段階では、モデルの一部の機能や性能が試験的に提供され、ユーザーからのフィードバックを収集することが目的です。

このプレビュー版は、今後のさらなる改良や評価が予定されています。
具体的には、以下のようなプロセスが進行中です↓

学習データの追加

現在のプレビュー版は、学習データの約3分の1までを使用して学習されています。

今後、残りのデータを使用してさらに学習が進められます。

性能評価
モデルの性能を評価するためのテストが継続的に行われます。

これにより、モデルの精度や信頼性が確認されます。

ユーザーフィードバックの反映

プレビュー版を使用したユーザーからのフィードバックを収集し、それを基にモデルの改良が行われます。

これにより、NIIの大規模言語モデルは、より高性能で信頼性の高いものへと進化していくことが期待されています

少々長くなりましたが、、

日本も世界に負けじと頑張っていますね