技術紹介scikit-learnのようなスタイルでChatGPTなどのLLMを従来の機械学習タスクに活用できるscikit-llmがgithubで公開されました。本家scikit-learnのように学習して予測できる以下のようにscikit-learnの分類を行うスタイルでLLMを活用するデモが公開されています。clf.predict(X)ChatGPTモデルも活用できる以下のように、OpenAI社のChatGPTもAPI_KYEを指定して簡単に活用できるようになっています。SKLLMConfigSKLLMConfig.set_openai_key("<YOUR_KEY>")SKLLMConfig.set_openai_org("<YOUR_ORGANISATION>")ローカルGPTにも対応GPT4ALLへのアダプタも付属されており、いつでもスイッチできます。(実験的な段階なので本番運用には注意)上記で掲載した分類以外にも文章のベクトル化や要約、なども行うことができるようです。まとめsklearnを部分的にでも採用している企業は多く、pytorchやtensorflow/kerasなどの全く別のフレームワークを主体として開発を行っているAI開発企業であっても、モデルの精度評価で活用していることは少なくありません。今後は本家のsklearnも含めて生成AIの生成したテキストへの評価周りの機能が期待されます。