このリポジトリは、人間のような知能を持つロボットを作成するために必要な基礎となるLLMの設計とトレーニングに関するものです。 私たちの目標は、ローカルLLMを人間の脳に融合させることで、より高度なAIを実現し、人類の可能性を広げることにあります。
はじめに
- 本プロジェクトは、AGI（Artificial General Intelligence）という概念に基づいており、人間の知能に近い能力を持つ人工知能の実現を目指しています。
- このリポジトリに提供されるコードとデータセットは、LLMの脳への移植のための基礎となる基盤を提供します。
コードの概要:
main.py: LLMsのトレーニングを行うためのPythonスクリプトです。 Transformerアーキテクチャに基づいており、入力データを適切な表現に変換し、シーケンス処理を行い、出力層で分類を行います。config.json: トレーニングに必要な設定情報 (学習率、エポック数など) とデータセットパスなどを記載したJSONファイルです。datasets/training_data.csv: LLMsのトレーニングに使用する大量のテキストデータを保存しています。 データはインターネット上の公開データや書籍から収集し、必要な形式に変換して使用してください。
使い方:
- Gitでリポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/your_username/Brain-Hacking-LLM - 必要ライブラリ(TensorFlow, etc.) をインストールします。
config.jsonの内容を確認し、必要に応じて変更してください。main.pyスクリプトを実行してLLMsをトレーニングします:python main.py
必要なライブラリ:
- TensorFlow (https://www.tensorflow.org/) or PyTorch (https://pytorch.org/) - 深層学習のためのフレームワーク
- pandas - データ操作のために必要です。 (https://pandas.pydata.org/)
期待される成果:
- このプロジェクトを通じて、LLMsを人間の脳に融合させるための基礎となる技術が開発され、より高度なAIの実現に貢献できると期待されています。
- 将来的には、このテクノロジーを活用することで、人間の知能を超えるAIや、人間とマシンが協調して社会課題を解決するシステムなど、想像をはるかに超えた可能性が開かれるでしょう。
今後の展望:
- 本リポジトリは開発の初期段階であり、更なる改善や拡張が必要です。
- このプロジェクトに貢献したい場合は、プルリクエストやissueを通じて積極的に参加してください!