Jupyterは、コードを書くだけでなく、さまざまな大規模モデルを呼び出すことができる無料のAIアシスタントをリリースしました

この記事はAI新メディアQuantum Bit（公開アカウントID：QbitAI）より許可を得て転載しています。転載の際は出典元にご連絡ください。

自然言語プログラミングファミリーに新しいメンバーが加わりました。

最近、Jupyter は無料のオープンソース AI アシスタントのリリースを発表しました。

インストールが簡単で使いやすい。 1 つのウィンドウでコードの記述とデバッグができます。

Jupyter AI と呼ばれるこのプログラミング成果物は、LangChain を使用して構築されています。

VSCode の Copilot と比較すると、Jupyter AI はより大規模なモデルをサポートします。

有名な ChatGPT や Claude に加えて、AWS、Cohere などのメーカーのモデルもあります。

APIさえあればHuggingFace上のモジュールを呼び出すことができるので、単なるプログラミング以上の機能を持っています。

さらに、Jupyter AI は設定が簡単で、キューイングが不要で、中国語のプロンプトをサポートしています。

対応プログラムはJupyter本体だけではなく、VSCodeをはじめ、notebookやIPythonがサポートされている環境であれば使用可能です。

この大ヒット商品の発売により、ネットユーザーの間ではゲームのルールが変わろうとしているとの声が上がっている。

実際にテストを実施しましたので、ぜひ結果をご覧ください。

書き込み、実行、デバッグが可能

AIプラグインをインストールしてJupyter Labを開いたら、新しいノートブックファイルを作成します。

次に、「%load_ext jupyter_ai」と入力してプラグインをロードします。

次に、API キーを設定します。ChatGPT を例にとると、使用するコマンドは次のようになります。

%env OPENAI_API_KEY=（OpenAIのAPIキーを記入）

他の大規模モデルの構成方法も同様です。

これらの設定が完了したら、コードの記述を開始できます。入力コンテンツの形式は次のとおりです。

%%ai モデル名 --format=(code/math/html/image...)
完了すべきタスク

タスクは中国語で記述でき、フォーマットパラメータは省略できます。

私たちは、アルゴリズム、Python グラフィックス、ミニゲームという 3 つの側面から Jupyter AI をテストしました。

まずはアルゴリズムを見てみましょう。ここでは難易度レベルに進み、難しい Leetcode の問題を解いてみましょう。

LeetCode プラットフォームでは、この問題の合格率は 30.7% です。

結果のコードはすぐにメモの下に表示されます。

それで、それは正しいでしょうか? LeetCode に提出して試してみましょう。

ワンステップで完了します!

これを数学の問題に変えたらどうなるでしょうか?

友よ、まだ何も問題はありません！

アルゴリズムの問​​題はこれですべてです。次に、描画機能について見てみましょう。

まず、Jupyter AI に 2 つのハートなどのランダムなグラフィックを描画させます。

その結果、タートル ウェアハウスを呼び出して描画するコードが作成されます。

ここで、このプラグインのもう 1 つの機能、つまり生成されたコードを直接実行できることについて説明する必要があります。

グラフィックスに加えて、関数グラフの描画も問題ありません。

それは依然として同じ複雑なものであり、y=x*sin[ln(x)]です。

この範囲内では確かに何も問題はありませんが、関数の単調性を完全に実証することはできません。

問題ありません。AIによって提供されたコードを手動で調整し、値の範囲を変更することができます。

既存のデータに基づいて統計グラフを作成するのも簡単です。

このコードを実行すると、統計チャートが作成されます。

ただし、ここでは、マルチラウンドの会話機能について説明したいと思います。

たとえば、この青色は見栄えが良くないので、色を変更したいとします。

Jupyter AI は、アルゴリズムとプロットに加えて、インタラクティブなプログラムを作成することもできます。

Snakeのようなミニゲームもプレイできます。

プログラムを作成して実行する機能についてはすでに説明しましたが、デバッグについてはどうでしょうか?

私たちは ChatGPT に、5 つのエラーを含む Python コードという問題の解決を依頼しました。

ChatGPT によって生成された 5 つのエラーはすべてプラグインから検出されなかったことがわかります。

操作を変更するだけでなく、変更の理由を説明するように要求することもできます。

または を に変更する理由が説明されていないことがわかりますが、それは問題ではなく、質問を続けることができます。

結果はさらに詳しく説明されています。

以上が、Jupyter AI のコード記述とデバッグ、実行のテストです。

しかし、それは単なるプログラミングではありません。

プログラミングだけではない

この AI プラグインは、Python プログラムに関連する機能に加えて、LaTex 数式、SVG グラフィック、Web ページ、その他のコンテンツも生成できます。

まず、式を見てみましょう。マクスウェル方程式を生成する必要があります。

フォーマットパラメータをmathに変更すると、結果はLaTexタイプセット後のフォーマットで出力されます。

これが画像ではないことを証明するために、関連領域の HTML コードを確認しました。これは本物の LaTex 形式です。

このプラグインでは簡単なWebページも作成できます。

時計ページを生成させますが、ここでフォーマットを HTML に変更する必要があります。

HTML といえば、他にも素晴らしい用途があることに気づくでしょう。

プログラミングのセクションで述べたように、この AI プラグインは Python 描画コードを生成できます。

しかし、Python を使用せずにいくつかの簡単なグラフィックを直接生成し、SVG 形式で表示することもできます。

ただし、Python であっても SVG であっても、描画されるグラフィックは比較的単純です。

こんなに複雑な画像も描けるのでしょうか？答えはイエスです。

このプラグインは、Stable Diffusion を呼び出して画像を描画することができます。

ただし、HuggingFace API がないため、ここでは公式のデモのみを表示できます。

ここではフォーマットを画像に設定する必要があるようです。

そして、呼び出せるのはStable Diffusionだけではなく、HuggingFace内の他のモデルも呼び出すことができます！

Jupyter AI は、ノートブックでプラグインを呼び出すだけでなく、サイドバーにチャット ウィンドウも提供します。

API を設定したら、質問があれば何でも聞いてください。

今すぐ試してみませんか？ (GitHub ページにインストール手順が記載されています)

GitHub ページ: https://github.com/jupyterlab/jupyter-ai