watsonx.aiで、日本語文のセンチメント分析（感情分析）を行います。LLMにはIBMのgranite-8b-japaneseを使ってみます。
具体的にはスマートフォンのレビュー文を「ポジティブ」か「ネガティブ」に分類してみます。
レビュー:
驚くほど軽量で、持ち運びが便利です。また、バッテリーの持続時間も素晴らしく、長時間使用しても安心です。
感情:
ポジティブ
- テスト環境
- watsonx.ai (クラウド)
プロジェクトの準備
watsonx.aiで「新規プロジェクト」を作成します。
適当に名前をつけて「作成」します。ここでは「240308xai」という名前にしています。
Watson Machine Learningというエンジンのサービスを関連付けます。
あらかじめ用意しておいたWatson Machine Learningのサービスを「アソシエイト」します。もし用意していなければ「新規サービス」から追加します。
プロンプト・ラボ起動
資産タブにうつり「新規資産」をクリックします。
「プロンプト・ラボ」をクリックして起動します。
プロンプトの入力
「フリーフォーム」を選び、以下のプロンプトを入力します。
複数の「レビュー」と「感情」の組合せの例をあたえたFew-Shotのプロンプトになっています。
このスマートフォンに関するフィードバックを分析し、顧客のポジティブな/ネガティブな感情を特定してください。
レビュー:
驚くほど軽量で、持ち運びが便利です。また、バッテリーの持続時間も素晴らしく、長時間使用しても安心です。
感情:
ポジティブ
レビュー:
カメラの性能が他の機種に比べるとやや劣っています。特に暗所での撮影時には、ノイズが目立ちます。
感情:
ネガティブ
レビュー:
デザインは非常に洗練されており、手にしっくりと馴染みます。操作性も高く、使いやすさに定評があります。
感情:
ポジティブ
レビュー:
画面の解像度がやや低いです。テキストや画像を拡大すると、粗さが目立ちます。
感情:
ネガティブ
レビュー:
カメラ機能は優れており、高品質な写真や動画を撮影できます。さまざまな撮影モードやエフェクトも豊富です。
感情:
LLMモデルの選択
モデル選択のメニューを開き「すべての基盤モデルを表示する」でLLMモデルを選びます。watsonx.aiではユースケースにあわせてLLMのモデルを選ぶことができます。
ここでは「granite-8b-japanese」を選択します。日本語に対応したIBM提供のモデルです。
モデルの詳細が表示されます。「モデルの選択」で進みます。
watsonx.ai で使用可能なサポート対象の基盤モデルは以下です。
モデルパラメータの設定
次に「モデルパラメータ」のアイコンをクリックして設定します。
ここでは、
デコード：Greedy
反復ペナルティ：1.1
最小トークン数:0
最大トークン数:200
を設定しました。
Greedyで毎回同じ結果をえるように設定しています。
うまく望む結果が得られない場合にはパラメーターを調整します。
モデルパラメータの意味は以下のドキュメントにあります。
生成
では、「生成」を実行してみます。
期待通りセンチメントの抽出ができました！
感情:
ポジティブ
参考
IBM watsonx.ai を試してみた ( コピペ OK ) 💙 #Watson-Studio - Qiita