【Agent-LLM】英語解説を日本語で読む【2023年4月24日｜@WorldofAI】
Agent-LLMの解説です。
公開日：2023年4月24日
※動画を再生してから、インタビューを読むのがオススメです。
Hey, what is up guys?
やあ、みんな元気かい？
Welcome back to another YouTube video at the world of AI.
AIの世界での別のYouTubeビデオにおかえりなさい。
In today's video, I'm going to be showing a little bit more about this new LLM, which is another large language model that is focusing on the autonomous factor of artificial intelligence.
今日のビデオでは、この新しいLLMについてもう少し紹介するつもりですが、これは人工知能の自律的な要素に焦点を当てた別の大規模言語モデルです。
Basically, it's an AI automation platform that has been basically designed to specifically create an efficient method to instruction and implementation of AI across a broad board of different providers.
基本的に、これはAIの自動化プラットフォームであり、さまざまなプロバイダーの広い範囲にわたってAIの指導と実装に効率的な方法を作り出すために特別に設計されたものです。
This is something that we can see with LangChain as well as this new LLM, Chameleon LLM, which focuses on another plug and play implementation of AI generative content.
これは、LangChainやこの新しいLLMであるChameleon LLMにも見られることで、AI生成コンテンツのプラグアンドプレイの実装に焦点を当てたものです。
Now, what makes this actual LLM a little bit more versatile in terms of a solution is its basic task management system, as well as its memory feature that focuses on a range of different tasks, including web browsing.
さて、この実際のLLMがソリューションとしてもう少し汎用性があるのは、基本的なタスク管理システムと、ウェブブラウジングを含むさまざまなタスクに焦点を当てたメモリ機能です。
The platform is designed to support a powerful plug-in system that allows the users to actually execute a wide range of commands, and this is something that we're going to be analyzing in today's video.
このプラットフォームは、ユーザーが実際に様々なコマンドを実行できる強力なプラグインシステムをサポートするように設計されており、今日のビデオではこれを分析する予定です。
Not only are we going to be showing you guys how to install it, but I'm going to be also showing you some of the key features, the roadmap, as well as the benefits compared to other LLMs.
インストール方法だけでなく、主な機能やロードマップ、他のLLMと比較した場合のメリットも紹介します。
So with that thought, let's get right into the video.
それでは、さっそくビデオに入りましょう。
Now, if you guys haven't subscribed or checked out any of my other previous videos, I highly recommend that you do so, guys.
もし、まだ購読していない、あるいは私の過去のビデオをチェックしていないのなら、ぜひ購読することをお勧めします。
There's a lot of content as well as a lot of value that you will definitely benefit from, so I definitely recommend that you check it out.
多くのコンテンツがあり、また、あなたが間違いなく利益を得ることができる多くの価値があるので、私は間違いなくあなたがそれをチェックすることをお勧めします。
Please subscribe, guys, as it would mean the world to me.
ぜひ、購読してください！それが私にとっての世界です。
Turn on the notification bell for future updates, as I'm continuously dropping a lot of load of value.
今後の更新のために、通知ベルをオンにしてください、私は継続的に多くの価値のロードをドロップしています。
So with that thought, let's get right into the video.
では、さっそくビデオに入りましょう。
Now, as I talked about, this is a new autonomous automation platform of an AI application, and one of the significant advantages of Agent-LLM is its growing support for numerous AI providers and models, and we can see that with this example over here.
さて、お話したように、これはAIアプリケーションの新しい自律型自動化プラットフォームです。Agent-LLMの大きな利点の1つは、多数のAIプロバイダーやモデルへのサポートが拡大していることで、こちらの例でそれを見ることができます。
Basically, it allows it to cater to diverse applications of different models that can help accelerate with the content generation.
基本的には、コンテンツ生成の加速に役立つさまざまなモデルの多様なアプリケーションに対応することが可能です。
It continuously evolves to ensure that the whole actual application is up to date with the latest advancements in the field of AI.
実際のアプリケーション全体が、AI分野の最新の進歩に対応できるように、継続的に進化しています。
What is really great about this is that some of its key features, and that's something I'm going to be emphasizing a little bit more.
このAgent-LLMが本当に素晴らしいのは、いくつかの主要な機能を備えていることです。
Now, Agent-LLM has several key features which we can see over here, and it makes it a valuable tool for managing AI instructions as well as implementation, and this is another use case of different things that you can use this LM for.
さて、Agent-LLMにはいくつかの重要な特徴があり、それを見てみると、AIの命令や実装を管理するための貴重なツールとなっています。
One of the most notable features is its adaptable long-term and short-term memory management system, and this is something that we can see with different autonomous AI systems that are being released.
最も注目すべき特徴のひとつは、適応可能な長期・短期メモリ管理システムで、これはリリースされるさまざまな自律型AIシステムで見られるものです。
BabyAGI doesn't have this feature; however, there are other agents such as Auto or Teenage AGI, Micro GPT, which are these new autonomous AI platforms that are starting to take on the tool of having a memory system.
BabyAGIにはこの機能はありませんが、AutoやTeenage AGI、Micro GPTといったエージェントがあり、これらの新しい自律型AIプラットフォームは、メモリシステムを持つという道具を持ち始めています。
This is another feature that allows the system to learn continuously and have a management system that can generate and facilitate better contextual generative content with the AI.
これは、システムが継続的に学習し、AIとのより良い文脈の生成コンテンツを生成し促進することができる管理システムを持つことを可能にする別の機能です。
Now, in this case, it allows the actual application to efficiently store and recall information, and it makes it very versatile for solutions and a wide variety of different tasks that a user might have.
この場合、実際のアプリケーションでは、情報を効率的に保存し、呼び出すことができるため、ユーザーの持つさまざまなタスクを解決するための汎用性が非常に高くなります。
Now, another important feature is its versatile plug-in system, and this is something that we can see over here.
そして、もう一つの重要な特徴は、その多彩なプラグインシステムです。
This is basically equipped with a variety of extensional models as well as commands for various AI models, and it makes it easy to integrate new technologies and adapt to changing requirements.
これは、基本的に様々な拡張モデルや、様々なAIモデル用のコマンドを備えており、新しい技術の統合や、変化する要件への対応を容易にするものです。
This is the great thing about LLMs, guys, as well as open-source projects: because you're able to continuously add on and get different types of applications that can be integrated with other LLMs, they basically provide you the best type of output.
LLMやオープンソースプロジェクトの素晴らしいところは、継続的に追加していくことで、他のLLMと統合できるさまざまなタイプのアプリケーションを手に入れることができ、基本的に最適なアウトプットを提供できることです。
Additionally, the integration provides you with the best generative content using AI.
さらに、統合することで、AIを使った最高のジェネレーティブコンテンツを提供することができます。
This is something that we're going to be seeing later on in the video, as to how it generates different types of context with different integrated systems.
これは、後ほどビデオでご紹介する、さまざまな統合システムでさまざまなタイプのコンテキストを生成する方法についてです。
Now, another thing I wanted to note is that Agent-LLM is also highly compatible with multiple AI providers, and one of the things that I wanted to note is that we can see on the left-right side over here are different commands as well as the tools that you can adaptively add with the system.
また、Agent-LLMは複数のAIプロバイダと高い互換性があることにも言及しておきたいです。左右の側面には、システムに適応的に追加できるさまざまなコマンドやツールが表示されています。
One of the notable ones is obviously OpenAI's GPT-3.5, which is the free version of OpenAI's GPT as well as GPT-4.
注目すべきは、OpenAIのGPT-3.5で、これはOpenAIのGPTの無料版とGPT-4です。
What you might need to do is provide an actual API key, which is the paid one that you can provide to the actual application to give you the best resulting answers from its retrieval on the web and its data sets.
APIキーは、実際のアプリケーションに提供することで、ウェブ上の検索やデータセットから最適な回答を得ることができる有料のものです。
Another thing that is integrated with this application is using Ooga Booga, which is another web UI textual generation, and it's basically used to show as well as have a good design in task automation as well as a new way to actually show your outputs of your generation on this application.
このアプリケーションと統合されているもう1つの機能は、Ooga Boogaを使用することです。これは別のWeb UIテキスト生成であり、タスク自動化や新しい方法でアプリケーション上の生成物を表示するための良いデザインを提供します。
Another thing that this application uses is Lama CPP, Fast Chat, Google Bard, and different other integrated LLMs and other projects, which we can see over here, and these are basically compatible with different multiple AI providers.
このアプリケーションは、Lama CPP、Fast Chat、Google Bard、その他の統合されたLLMやその他のプロジェクトを使用しており、これらは基本的に複数のAIプロバイダーと互換性があります。
Now, in addition to all these features, Agent-LLM is also able to provide web browsing and command execution capabilities, and it basically makes it so much easier to navigate the web and execute different various commands.
これらの機能に加えて、Agent-LLMはウェブブラウジングとコマンド実行機能を提供することができ、ウェブナビゲーションや様々なコマンドの実行が非常に簡単になります。
It also offers different code evaluation supports as well as a seamless decorative deployment, which we will check out later on in the video.
また、コード評価のサポートや、シームレスな装飾的デプロイメントも提供します（ビデオで後ほど確認します）。
Another key thing is that it also integrates Hugging Face for audio to text conversations.
もうひとつ重要なのは、音声からテキストへの会話を可能にするHugging Faceも統合されていることです。
So, not only is it focusing on just the contextual part, but it's also trying to continuously expand its autonomous AI platform to a different type of reach, which could be like TTS as well as a video descriptive encoder.
つまり、文脈の部分だけにフォーカスするだけでなく、自律型AIプラットフォームを継続的に拡大し、TTSやビデオ記述エンコーダーのような異なるタイプのリーチにしようとしているのです。
These are some of the things that they're continuously working on expanding.
これらは、彼らが継続的に拡大しようと取り組んでいるものの一部です。
So, this is just the start, guys, for them as they're going to work towards different platforms, and they're going to integrate different like uses as well as another applicable way for it to generate different types of content.
今後、さまざまなプラットフォームに対応し、さまざまな用途や、さまざまなタイプのコンテンツを生成するための別の方法を統合していく予定ですので、これはほんの始まりに過ぎません。
Now we also noted that with their web application features, it's also able to offer different integration with platforms such as like Twitter, for example.
また、Webアプリケーションの機能で、例えばTwitterのようなプラットフォームとの統合を提供することができます。
You're also able to get a better example of Github being integrated, Google, Dolly E, and different things that are easy to integrate with other services and application.
また、GithubやGoogle、Dolly Eなど、他のサービスやアプリケーションと簡単に統合できるものもあります。
Now their text-to-speech option features Brian TTS as well as Mac OS TTS, and they're also, I believe, featuring 11 Labs, which is also available with their application.
音声合成のオプションには、Brian TTSとMac OS TTSがあり、さらに、11 Labsも搭載しています（確か）。
With the continuous growth in their features and its application to grow the actual generative content, they're able to continuously expand as support for new AI providers.
また、11Labsの機能も追加され、アプリケーションと一緒に利用できるようになりました。
It's easy to integrate some of these advances with their application, and this is something that they're going to continuously add on and update as they get more integrated applications for their actual AI or for their LLM, sorry.
このような先進的な機能をアプリケーションに統合するのは簡単で、実際のAIやLLMの統合アプリケーションが増えるにつれ、継続的に追加・更新していく予定です。
Now, in terms of actually comparing it with other LLMs, obviously, you've got to keep in mind that this is an autonomous AI application which might differ from other LLMs.
他のLLMと比較するという点では、これは自律型AIアプリケーションであり、他のLLMとは異なる可能性があることを念頭に置く必要があります。
As different LLMs have different use cases, but in terms of comparing it with other autonomous AI agents, Agent-LLM basically compared to other LLMs includes its adaptive memory management system.
LLMによってユースケースは異なりますが、他の自律型AIエージェントと比較するという意味では、Agent-LLMは基本的に他のLLMと比較して、適応型メモリ管理システムを備えています。
It's able to have long-term as well as short-term memory use cases, which can adaptively focus on different cases, as well as pull out different information, as well as data that can build off of and provide you the best contextual report that will definitely oblige with your objective.
長期および短期のメモリ使用ケースを持つことができ、異なるケースに適応的に焦点を当てることができます。さらに、異なる情報やデータを引き出し、目的に確実に従う最高の文脈レポートを提供できます。
And its versatility with this plugin system is something that I really liked, as well as its wide compatibility with multiple AI providers.
このプラグインシステムの汎用性は、複数のAIプロバイダーとの幅広い互換性と同様に、私が本当に気に入った点です。
And this is just a start, guys, because they're also focusing on the web browsing and command execution capabilities.
さらに、ウェブブラウジングやコマンド実行の機能にも力を入れています。
It's already implemented in the application, which is great, but it's something that they're refining, and they're continuously working on to provide you the best beneficial report, as well as the application.
すでにアプリケーションに実装されているのは素晴らしいことですが、さらに改良を加え、アプリケーションと同様に最高の有益なレポートを提供するために、継続的に取り組んでいるのです。
Now, in terms of actually showing you a demo, now obviously, we're gonna run it with our local desktop, but I'm just gonna show you guys a little demo as to how it works.
さて、実際にデモをお見せすることになりますが、当然、ローカルのデスクトップで実行することになります。
Now, this is something that Josh, which is one of the contributors of the project, he had showed, and you're able to use their web UI application with their Docker system, and you're also able to use Ooga Booga text generation web UI, which is easy to access.
これはプロジェクトの貢献者の一人であるJoshが見せてくれたもので、DockerシステムでWeb UIアプリケーションを使うことができ、Ooga Boogaのテキスト生成Web UIを使うこともできますし、簡単にアクセスできます。
So, I'm not gonna show you how to install it using Ooga Booga, but I'm just gonna be showing you how to actually install it locally.
なので、Ooga Boogaを使ったインストール方法は紹介せず、実際にローカルにインストールする方法だけを紹介します。
But in this case, you're able to do a lot of the autonomous functions, as well as different autonomous applications that can utilize and extend to different plugin systems.
しかし、この場合、多くの自律的な機能だけでなく、さまざまなプラグインシステムを利用し拡張できるさまざまな自律的なアプリケーションを実行することができます。
And you're able to do the same things as another autonomous system, such as AutoGPT or BabyAGI, and you're able to extend on that by utilizing different tools, which you can see over here.
AutoGPTやBabyAGIのような自律型システムと同じことができ、さらに別のツールを利用して拡張することができます。
And that's one of the great things, guys, because these other applications pull, as well as use different types of cases with their application, whereas this agent uses like a wide variety of multiple sources to get the best objective completed.
これは素晴らしいことの1つです。他のアプリケーションは、自分のアプリケーションで様々な種類のケースを使用するのに対して、このエージェントは、最高の目的を達成するために、様々な複数のソースを使用します。
Now, in this case, Josh is saying that write a tweet about AI.
この場合、ジョシュは「AIについてのツイートを書いてくれ」と言っています。
So what the agent does is have this chat history, and obviously we have the same type of flow as other autonomous agents, where it researches, it brainstorms, tackles multiple different tasks at once, and then it provides you the relevant information that you're requiring.
このエージェントが行うのは、チャットの履歴です。他の自律型エージェントと同じような流れで、リサーチやブレインストーミングを行い、複数の異なるタスクに同時に取り組み、必要な関連情報を提供します。
And another example is where we can see a more descriptive understanding, where it starts off with a thought, the reasoning, it starts to then formulate a plan as to how we're going to approach this, and then the command is set to what you will need to do.
もうひとつの例は、より記述的な理解を示すもので、思考や推論から始まり、どのようにアプローチするかという計画を立て、あなたが行うべきことをコマンドに設定します。
And then the task creation agent responds with the following tasks, as well as the following response to basically execute your overall objective.
そして、タスク作成エージェントは、次のタスクと、基本的に全体的な目的を実行するための次の応答を返します。
And one thing that's great is that you're able to save this in your memory dock as well as its data, and it can provide you the best contextual reports later on if you have something related to this.
そして、素晴らしいのは、これをメモリードックに保存し、そのデータも保存しておくことで、後日、これに関連する何かがあった場合に、最適な文脈のレポートを提供することができることです。
And you can utilize different options and commands to actually get you the best response, but obviously, in this case, he only has Google search for his response.
そして、さまざまなオプションやコマンドを活用して、実際に最高のレスポンスを得ることができるのです。
You can play around with it and plug in different types of commands with different encoders, as well as different applications to help you get the best generated response.
このように、さまざまなエンコーダーやアプリケーションを使用して、さまざまなタイプのコマンドを挿入し、最適なレスポンスを得ることができます。
In this case, he just used Google search because it was quite a manual task, and he was able to get the objective solved.
今回の場合は、かなりマニュアル的な作業だったため、彼はGoogle検索だけを使い、目的を解決することができた。
Now, in terms of installing it, guys, what you need to do first is it's recommended that you have the Docker setup, and basically, this is a free application that you can get on Windows, Apple, as well as Linux.
さて、インストールですが、まずDockerをセットアップすることをお勧めします。これはWindows、Apple、Linuxで入手できる無料のアプリケーションです。
So what this does, it's basically a user interface on your system, and you can easily access it with the system, and you can get it onto your local host, which you can just type in with the local host, and it'll pop up once you finish installing.
これは基本的にシステム上のユーザー・インターフェースで、システムから簡単にアクセスすることができ、ローカル・ホストにインストールすることができます。
So what you need to do is download this application.
つまり、このアプリケーションをダウンロードする必要があるのです。
Once you're done, you need to access the project's root file, and once you're able to do that, you have to command this actual prompt.
プロジェクトのルートファイルにアクセスし、それができたら、この実際のプロンプトをコマンドで実行します。
And once that is done, you're able to access the actual application going onto the web UI.
そして、それが完了したら、実際のアプリケーションにアクセスし、ウェブUIにアクセスすることができます。
And this is something that you can do by clicking on this link, and I'll leave all the links as well as the download links in the description below, as it's an easy way for you to access.
このリンクをクリックすれば、簡単にアクセスすることができます。
Now, in terms of installing it locally, what you will need to do is you need to do two different prompts.
さて、ローカルへのインストールですが、2つの異なるプロンプトを実行する必要があります。
First things first, you're going to need to download Git, so make sure you download it for your processor.
まず最初に、Gitをダウンロードする必要があるので、お使いのプロセッサに合わせてダウンロードしてください。
I'm going to be using Windows, so it's completely free, and once you're able to do this, it's basically an application that's going to clone the repository onto your desktop and download it efficiently.
私はWindowsを使うつもりなので、完全に無料です。これができれば、基本的にアプリケーションはデスクトップにリポジトリをクローンし、効率的にダウンロードすることができるようになります。
Secondly, you will need Python, which is the code encoder that will basically tweak and install different parameters with the actual application.
次に、Pythonが必要です。これは、基本的に実際のアプリケーションでさまざまなパラメータを調整し、インストールするコードエンコーダです。
And lastly, is Visual Studio Code, which is a code editor of my like.
そして最後に、Visual Studio Codeです。これは私好みのコードエディターです。
It's an optional code editor.
これは、オプションのコードエディターです。
You can use the command prompt of your actual processor, but in my case, I'm just going to be using this because it's more appealing, and I have a whole in every video I basically emphasize why I use it, and it's because it's visually appealing and it's easy to access different lines of code.
実際のプロセッサのコマンドプロンプトを使うことができますが、私の場合は、これを使うことにします。なぜなら、見た目が魅力的であり、コードの異なる行に簡単にアクセスできるからです。私は毎回の動画で、それを使う理由を強調しています。
So, I highly recommend that you get this as it'll be your best-optimized code encoder as well as your code editor.
コードエディターとしてだけでなく、最適なコードエンコーダーとしても使えるので、ぜひ手に入れてください。
Now, with that thought, let's get right into the next step, and basically, what you want to do is open up command prompt, and once you have done that, what you want to do is copy the repository code.
さて、それでは次のステップに入りましょう。基本的には、コマンドプロンプトを開いて、リポジトリのコードをコピーします。
And what you can do for to do that is go to the code, copy this link right here, go down, and go onto the actual code, and say type in git clone, paste this, and what it will do is start downloading the packages with the Git application.
コードを見て、このリンクをコピーし、下に降りて実際のコードを見て、git clone と入力してこれを貼り付けると、Git アプリケーションでパッケージのダウンロードを開始します。
Now, what you want to do is go into the actual application.
では、実際のアプリケーションの中に入ってみましょう。
What you do is type in "cd", so you just have to write "cd Agent-LLM".
cd」と入力し、「cd Agent-LLM」と書けばいいのです。
Once you're in that folder, you need to download the actual packages into that folder.
そのフォルダに入ったら、実際のパッケージをそのフォルダにダウンロードする必要があります。
What you can do is copy and paste this, which is this command right here.
このコマンドをコピー＆ペーストしてください。
And what it will start doing is start downloading the packages into the file, and once that is done, we'll get on to the next step, which we can start downloading as well as tweaking the actual application using our code editor.
これが完了したら、次のステップに進み、ダウンロードを開始し、コードエディターを使って実際のアプリケーションを調整します。
So once that is completed, you will get the files installed into your actual desktop and your Agent-LLM folder, and then you can open up your code editor.
それが完了したら、実際のデスクトップとAgent-LLMフォルダにファイルがインストールされ、コードエディタを開くことができるようになるわけです。
In my case, I'm going to be using Visual Studio Code.
私の場合、Visual Studio Codeを使用します。
You click open folders, and then you click on the actual Agent-LLM folder.
フォルダを開くをクリックし、実際のAgent-LLMフォルダをクリックします。
Now, once this will open up, you can trust the authors, do this at your own discretion obviously, and what you want to do is go to the .n.example file.
さて、これが開いたら、作者を信じて、自分の判断でやっても構いませんが、.n.exampleファイルを開きます。
What you can do is take out the "example", click enter, and this is where you're going to be configuring as well as tweaking around with the different basic prompts as well as the objectives with the actual application.
example」を取り出してEnterをクリックします。ここで、基本的なプロンプトや実際のアプリケーションの目的を設定したり、調整したりすることになるのです。
Now, one thing that you need to note is that in terms of actually using different applications, you need to provide it certain things, such as providing your ChatGPT user an ID.
ここで、1つ注意しなければならないのは、実際に別のアプリケーションを使用する場合、ChatGPTユーザーにIDを提供するなど、特定のものを提供する必要があるということです。
Now, this is one thing that might be at your discretion because of privacy issues.
例えば、ChatGPTのユーザーIDを提供する必要があります。これは、プライバシーの問題から、あなたの判断に委ねられるかもしれません。
So, use maybe not your paid account, maybe another free account that will actually help you use this.
そのため、有料アカウントではなく、別の無料アカウントを使用することで、実際にこれを使用することができます。
If you want to use extensions such as Hugging Face API, then you would have to input your API key over here as well as its audio to text model.
Hugging Face APIなどの拡張機能を使いたい場合は、APIキーと音声テキスト化モデルを入力する必要があります。
You can use this in this case, it's already using this, so you don't need to actually install it or I mean provide anything else, but you will need to install these packages if you're going to be using the respective tools.
この場合、すでにこれを使用しているので、実際にインストールする必要はありませんし、他のものを提供する必要もありませんが、それぞれのツールを使用する場合は、これらのパッケージをインストールする必要があります。
Obviously, in this case, if you're going to be using GitHub as well as these other applications, you will need to provide different types of keys as it's not free guys because you need to provide your own API keys.
この場合、GitHubや他のアプリケーションを使うのであれば、APIキーを提供する必要があるので、無料のものではありません。
And once you're able to do that, you can also provide your bar token as well as your OpenAI API key, and once you're able to do that, you just click save.
それができたら、バートークンとOpenAIのAPIキーも用意して、保存をクリックします。
And what you can do now is you can start playing around with it in its actual main pi folder, and what you can do is run this actually by clicking the play button here, and it will start running the actual application, which is easy to use.
そして、この再生ボタンをクリックすることで、実際のアプリケーションを実行することができ、簡単に使うことができます。
And that's easy as that, guys.
これが簡単な操作です。
That's how you can actually run AgentGPT on your actual computer, and obviously, there are different things that you can tweak around with, as well as having the Docker setup as well as running it on your local host, which you can do over here when you input your different API keys.
実際のコンピュータでAgentGPTを実行する方法ですが、Dockerのセットアップやローカルホストでの実行など、さまざまなことを調整できます。さらに、ここで異なるAPIキーを入力することができます。
And that's basically it for today's basic demonstration of Agent-LLM, guys.
これで今日のAgent-LLMの基本的なデモは終わりです。
In terms of its contributions as well as its usage, at the moment, there's no clarification as to how you can use it in terms of commercially or as in terms of research because in this case, it's a very small project and it's something that they're focusing on.
今のところ、商業的な利用や研究的な利用について明確になっていません。なぜなら、このケースは非常に小さなプロジェクトであり、彼らが集中して取り組んでいることだからです。
One thing that you might need to understand is some of the actual configurations, there's a lot of different tactics as well as instructions as to how you can do it.
ひとつだけ理解していただきたいのは、実際の構成には、さまざまな戦術があり、それをどのように行うかについての説明もあります。
So, I'll leave the link down in the description below as to how you can provide these different pieces of information as well as tactics to actually help you out.
そこで、以下の説明にリンクを貼っておきますが、これらのさまざまな情報や戦術を提供することで、実際にあなたを助けることができるのです。
And with this thought, guys, I hope you found this video informative.
このビデオが有益なものであったことを、皆さん、お分かりいただけたでしょうか。
If you want me to do more different types of videos like this, please let me know.
もし、このような様々なタイプのビデオをもっとやってほしいということであれば、ぜひ教えてください。
I have a lot of different content that will definitely benefit you guys.
私は、皆さんに必ず役立つ様々なコンテンツをたくさん持っています。
So, if you guys haven't seen any of these previous videos, I definitely recommend that you do so.
だから、もし皆さんが以前のビデオを見たことがないのであれば、ぜひ見ることをお勧めします。
And with that thought, guys, thank you so much for watching.
ということで、皆さん、ご覧いただき、ありがとうございました。
I'll see you guys next time.
それでは、また次回お会いしましょう。
Peace out, fellas.
それでは、また。