Hugging Face's logo

Spaces:
bownbicak
/
gpt-academic4446
Runtime error

App Files Community
gpt-academic4446 / docs /README_JP.md
3v324v23's picture
3v324v23
多语言README
205a695
preview code
|
raw
history blame
18.9 kB

Note

このReadmeファイルは、このプロジェクトのmarkdown翻訳プラグインによって自動的に生成されたもので、100%正確ではない可能性があります。

ChatGPT 学術最適化

このプロジェクトが好きだったら、スターをつけてください。もし、より使いやすい学術用のショートカットキーまたはファンクションプラグインを発明した場合は、issueを発行するかpull requestを作成してください。また、このプロジェクト自体によって翻訳されたREADMEは英語説明書|日本語説明書|ロシア語説明書|フランス語説明書もあります。

注意事項

  1. 赤色のラベルが付いているファンクションプラグイン（ボタン）のみファイルを読み込めます。一部のプラグインはプラグインエリアのドロップダウンメニューにあります。新しいプラグインのPRを歓迎いたします！

  2. このプロジェクトの各ファイルの機能はself_analysis.md（自己解析レポート）で詳しく説明されています。バージョンが追加されると、関連するファンクションプラグインをクリックして、GPTを呼び出して自己解析レポートを再生成することができます。一般的な質問はwikiにまとめられています。(https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98)

機能 説明
ワンクリック整形 論文の文法エラーを一括で正確に修正できます。
ワンクリック日英翻訳 日英翻訳には、ワンクリックで対応できます。
ワンクリックコード説明 コードの正しい表示と説明が可能です。
カスタムショートカットキー カスタムショートカットキーをサポートします。
プロキシサーバーの設定 プロキシサーバーの設定をサポートします。
モジュラーデザイン カスタム高階関数プラグインと[関数プラグイン]、プラグイン[ホット更新]のサポートが可能です。詳細はこちら
自己プログラム解析 [関数プラグイン]ワンクリック理解このプロジェクトのソースコード
プログラム解析機能 [関数プラグイン] ワンクリックで別のPython/C/C++/Java/Lua/...プロジェクトツリーを解析できます。
論文読解 [関数プラグイン] LaTeX論文の全文をワンクリックで解読し、要約を生成します。
LaTeX全文翻訳、整形 [関数プラグイン] ワンクリックでLaTeX論文を翻訳または整形できます。
注釈生成 [関数プラグイン] ワンクリックで関数の注釈を大量に生成できます。
チャット分析レポート生成 [関数プラグイン] 実行後、まとめレポートを自動生成します。
arxivヘルパー [関数プラグイン] 入力したarxivの記事URLで要約をワンクリック翻訳+PDFダウンロードができます。
PDF論文全文翻訳機能 [関数プラグイン] PDF論文タイトルと要約を抽出し、全文を翻訳します（マルチスレッド）。
Google Scholar Integratorヘルパー [関数プラグイン] 任意のGoogle Scholar検索ページURLを指定すると、gptが興味深い記事を選択します。
数式/画像/テーブル表示 数式のTex形式とレンダリング形式を同時に表示できます。数式、コードのハイライトをサポートしています。
マルチスレッド関数プラグインサポート ChatGPTをマルチスレッドで呼び出すことができ、大量のテキストやプログラムを簡単に処理できます。
ダークグラジオテーマの起動 「/?__dark-theme=true」というURLをブラウザに追加することで、ダークテーマに切り替えることができます。
多数のLLMモデルをサポート、API2Dインターフェースをサポート GPT3.5、GPT4、清華ChatGLMによる同時サポートは、とても素晴らしいですね！
huggingface免科学上网オンライン版 huggingfaceにログイン後、このスペースをコピーしてください。
...... ......

  • 新しいインターフェース（config.pyのLAYOUTオプションを変更するだけで、「左右レイアウト」と「上下レイアウト」を切り替えることができます）

  • すべてのボタンは、functional.pyを読み込んで動的に生成されます。カスタム機能を自由に追加して、クリップボードを解放します

  • 色を修正/修正

  • 出力に数式が含まれている場合、TeX形式とレンダリング形式の両方が表示され、コピーと読み取りが容易になります

  • プロジェクトのコードを見るのが面倒？chatgptに整備されたプロジェクトを直接与えましょう

  • 多数の大規模言語モデルの混合呼び出し(ChatGLM + OpenAI-GPT3.5 + API2D-GPT4)

多数の大規模言語モデルの混合呼び出しhuggingfaceテスト版(huggigface版はchatglmをサポートしていません)

インストール-方法1：直接運転 (Windows、LinuxまたはMacOS)

  1. プロジェクトをダウンロードします。
git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
cd chatgpt_academic
  1. API_KEYとプロキシ設定を構成する

config.pyで、海外のProxyとOpenAI API KEYを構成して説明します。

1.あなたが中国にいる場合、OpenAI APIをスムーズに使用するには海外プロキシを設定する必要があります。構成の詳細については、config.py（1.その中のUSE_PROXYをTrueに変更し、2.手順に従ってプロキシを変更する）を詳細に読んでください。
2. OpenAI API KEYを構成する。OpenAIのウェブサイトでAPI KEYを取得してください。一旦API KEYを手に入れると、config.pyファイルで設定するだけです。
3.プロキシネットワークに関連する問題(ネットワークタイムアウト、プロキシが動作しない）をhttps://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/issues/1にまとめました。

(P.S. プログラム実行時にconfig.pyの隣にconfig_private.pyという名前のプライバシー設定ファイルを作成し、同じ名前の設定を上書きするconfig_private.pyが存在するかどうかを優先的に確認します。そのため、私たちの構成読み取りロジックを理解できる場合は、config.pyの隣にconfig_private.pyという名前の新しい設定ファイルを作成し、その中のconfig.pyから設定を移動してください。config_private.pyはgitで保守されていないため、プライバシー情報をより安全にすることができます。)

  1. 依存関係をインストールします。
# 選択肢があります。
python -m pip install -r requirements.txt


# (選択肢2) もしAnacondaを使用する場合、手順は同様です：
# (選択肢2.1) conda create -n gptac_venv python=3.11
# (選択肢2.2) conda activate gptac_venv
# (選択肢2.3) python -m pip install -r requirements.txt

# 注: 公式のpipソースまたはAlibabaのpipソースを使用してください。 別のpipソース（例：一部の大学のpip）は問題が発生する可能性があります。 一時的なソースの切り替え方法： 
# python -m pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

もしあなたが清華ChatGLMをサポートする必要がある場合、さらに多くの依存関係をインストールする必要があります（Pythonに慣れない方やコンピューターの設定が十分でない方は、試みないことをお勧めします）：

python -m pip install -r request_llm/requirements_chatglm.txt
  1. 実行
python main.py
  1. 関数プラグインのテスト
- Pythonプロジェクト分析のテスト
    入力欄に `./crazy_functions/test_project/python/dqn` と入力し、「Pythonプロジェクト全体の解析」をクリックします。
- 自己コード解読のテスト
    「[マルチスレッドデモ] このプロジェクト自体を解析します（ソースを翻訳して解読します）」をクリックします。
- 実験的な機能テンプレート関数のテスト（GPTが「今日の歴史」に何が起こったかを回答することが求められます）。この関数をテンプレートとして使用して、より複雑な機能を実装できます。
    「[関数プラグインテンプレートデモ] 今日の歴史」をクリックします。
- 関数プラグインエリアのドロップダウンメニューには他にも選択肢があります。

インストール方法2：Dockerを使用する（Linux）

  1. ChatGPTのみ（大多数の人にお勧めです）
# プロジェクトのダウンロード
git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
cd chatgpt_academic
# 海外プロキシとOpenAI API KEYの設定
config.pyを任意のテキストエディタで編集する
# インストール
docker build -t gpt-academic .
# 実行
docker run --rm -it --net=host gpt-academic

# 関数プラグインのテスト
## 関数プラグインテンプレート関数のテスト（GPTが「今日の歴史」に何が起こったかを回答することが求められます）。この関数をテンプレートとして使用して、より複雑な機能を実装できます。
「[関数プラグインテンプレートデモ] 今日の歴史」をクリックします。
## Latexプロジェクトの要約を書くテスト
入力欄に./crazy_functions/test_project/latex/attentionと入力し、「テックス論文を読んで要約を書く」をクリックします。
## Pythonプロジェクト分析のテスト
入力欄に./crazy_functions/test_project/python/dqnと入力し、[Pythonプロジェクトの全解析]をクリックします。

関数プラグインエリアのドロップダウンメニューには他にも選択肢があります。
  1. ChatGPT + ChatGLM（Dockerに非常に詳しい人+十分なコンピューター設定が必要）
# Dockerfileの編集
cd docs && nano Dockerfile+ChatGLM
# ビルド方法
docker build -t gpt-academic --network=host -f Dockerfile+ChatGLM .
# 実行方法 (1) 直接実行: 
docker run --rm -it --net=host --gpus=all gpt-academic
# 実行方法 (2) コンテナに入って調整する:
docker run --rm -it --net=host --gpus=all gpt-academic bash

インストール方法3：その他のデプロイ方法

  1. クラウドサーバーデプロイ デプロイwiki-1

  2. WSL2を使用 (Windows Subsystem for Linux) デプロイwiki-2

インストール-プロキシ設定

  1. 通常の方法 プロキシを設定する

  2. 初心者向けチュートリアル 初心者向けチュートリアル

カスタムボタンの追加(学術ショートカットキー)

core_functional.pyを任意のテキストエディタで開き、以下のエントリーを追加し、プログラムを再起動してください。(ボタンが追加されて表示される場合、前置詞と後置詞はホット編集がサポートされているため、プログラムを再起動せずに即座に有効になります。)

例:

"超级英译中": {
    # 前置詞 - あなたの要求を説明するために使用されます。翻訳、コードの説明、編集など。
    "Prefix": "以下のコンテンツを中国語に翻訳して、マークダウンテーブルを使用して専門用語を説明してください。\n\n", 
    
    # 後置詞 - プレフィックスと共に使用すると、入力内容を引用符で囲むことができます。
    "Suffix": "",
},

いくつかの機能の例

画像表示：

プログラムが自己解析できる場合：

他のPython/Cppプロジェクトの解析：

Latex論文の一括読解と要約生成

自動報告生成

モジュール化された機能デザイン

ソースコードの英語翻訳

Todo およびバージョン計画:

  • version 3.2+ (todo): 関数プラグインがより多くのパラメーターインターフェースをサポートするようになります。
  • version 3.1: 複数のgptモデルを同時にクエリし、api2dをサポートし、複数のapikeyの負荷分散をサポートします。
  • version 3.0: chatglmおよび他の小型llmのサポート
  • version 2.6: プラグイン構造を再構成し、相互作用性を高め、より多くのプラグインを追加しました。
  • version 2.5: 自己更新。総括的な大規模プロジェクトのソースコードをまとめた場合、テキストが長すぎる、トークンがオーバーフローする問題を解決します。
  • version 2.4: (1)PDF全文翻訳機能を追加。(2)入力エリアの位置を切り替える機能を追加。(3)垂直レイアウトオプションを追加。(4)マルチスレッド関数プラグインの最適化。
  • version 2.3: 多スレッドの相互作用性を向上させました。
  • version 2.2: 関数プラグインでホットリロードをサポート
  • version 2.1: 折りたたみ式レイアウト
  • version 2.0: モジュール化された関数プラグインを導入
  • version 1.0: 基本機能

参考および学習

以下は中国語のマークダウンファイルです。日本語に翻訳してください。既存のマークダウンコマンドを変更しないでください：

多くの優秀なプロジェクトの設計を参考にしています。主なものは以下の通りです：

# 参考プロジェクト1：ChuanhuChatGPTから多くのテクニックを借用
https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT

# 参考プロジェクト2：清華ChatGLM-6B：
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B