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「大規模言語モデルにおける合成データの活用方法」

大規模な言語モデルは、人々が人工知能のどの種類を考えるときに頭に浮かぶものですこれらのモデルが動作する要因は、これらのモデルが膨大な量のテキストデータで訓練されていることですこのデータの大部分の情報源は、一般に公開されているものです...

Synthetic Data

このAI研究は、AstroLLaMAを紹介しますこれは、ArXivからの30万以上の天文学の要約を使用して、LLaMA-2からファインチューンされた7Bパラメーターモデルです

大規模言語モデル（LLM）の登場は、複数の重要な要素が結集したため、多くの分野から注目を集めています。これらの要素には、膨大なデータの利用可能性、コンピュータの性能向上、ニューラルネットワークの設計の突破が含まれます。GPT-4、PaLM、LLaMAなどの有名なモデルは、多くの異なるタスクを非常に優れた能力でこなすことが示されています。これらのタスクでは、プロンプトの提供、能力の微調整、人間からのフィードバックを活用して学習と改善を支援する手法がよく使用されます。天文学の分野は、LLMの応用にとってユニークな課題と肥沃な土壌を提供しています。上記の画像では、各モデルが同じ短いテキストスニペットで提示され、それぞれのボックスでハイライトされていることがわかります。GPT-4は一般的な文言をより多く生成する傾向があり、ドメイン固有のニュアンスを欠いています。AstroLLaMAは最も堅牢な補完を示し、天文学の分野に特化したより関連性の高い概念や深い洞察を提供するため、LLaMA-2およびGPT-4を大幅に上回っています。ただし、AstroLLaMAには認識されるべきいくつかの制約もあります。その中でも重要な制約の1つは、モデルが天文学の特定の領域における知識の不足です。AstroLLaMAはGaia-ESOデータから潜在的な星の候補を推定する能力が著しく不正確です。これらの問題に対処するため、研究者は現在、AstroLLaMAの訓練データセットの強化に取り組んでいます。抽象のみを使用するのではなく、既存の天文学の論文の完全なLaTeXソースを組み込む予定です。これにより、モデルが学習できるトークンの数が大幅に増加します。 AstroLLaMAは、天文学に特化した専門の大規模言語モデル（LLM）の印象的なプロトタイプとなっています。このモデルは、GPT-4よりもはるかに少ないパラメータを持ちながら、注目すべき文脈に関する能力を示し、優れたパフォーマンスを発揮しています。この進展は、質問に答える、科学的な内容を要約する、仮説を生成するなどのさまざまなタスクのパフォーマンス向上に向けた扉を開くだけでなく、マルチモーダルモデルにも影響を与えます。

「ルービックとマルコフ」

ルービックキューブは、巨大な状態空間とただ1つの解を持つ計画問題のプロトタイプですそれはまさに干し草の中の針の定義そのものですガイダンスがない場合（たとえ回すことができるとしても...

「Hugging Faceを使用してAmazon SageMakerでのメール分類により、クライアントの成功管理を加速する」

この記事では、SageMakerがScalableのデータサイエンスチームが効率的にデータサイエンスプロジェクトのライフサイクルを管理するのをどのようにサポートしているか、具体的にはメール分類プロジェクトについて共有しますライフサイクルは、SageMaker Studioによるデータ分析と探索の初期フェーズで始まり、SageMakerトレーニング、推論、およびHugging Face DLCを使用したモデルの実験と展開に移行し、他のAWSサービスと統合されたSageMakerパイプラインによるトレーニングパイプラインで完了します

Artificial Intelligence

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「ロボットに対するより柔らかいアプローチ」

「プロンプトエンジニアであるということの体験」

「生成型AIのためのプロンプト微調整の技術を習得するその全ての可能性を引き出す」

どのようにして、どんなチームサイズにも適したデータサイエンスの戦略を構築するか

「システムは光と電子を組み合わせて、より速く、より環境に優しいコンピューティングを実現します」

MetaGPTに会いましょう：テキストをウェブアプリに変えるChatGPTを搭載したAIアシスタント

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