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ハスデックスとステーブルディフュージョン：2つのAI画像生成モデルを比較

「HasdxとStable Diffusionは、さまざまなユースケース、コスト、機能などを考慮して、最高のテキストから画像への変換モデルの一部として、どのように優れているのか」

無料でニュースレターを成長させる4つの方法

これらのニュースレターの成長戦略の最も素晴らしい点は、聴衆が必要なく、完全に無料であることです

ランチェーン 101：パート2d. 人間のフィードバックでLLMの微調整

これは、LangChain 101コースのモデルセクションの2Dパートであり、最後のパートですこの記事の文脈をより理解するために、最初の2つのパートを確認することを強くお勧めしますRLHF...

「エンベッドチェーンの実践」

「おそらく、無数の記事で知識豊富なチャットボットの作成について議論されていることでしょうこれらの中には、人気のあるベクトルデータベースを利用してデータ、文書、リンクを振り分ける賢いチャットボットの作成について言及しているものもありますその中でも、Langchainは…」

ソフトウェア開発のパラダイムシフト：GPTConsoleの人工知能AIエージェントが新たな地平を開く

変化が唯一の定数である業界で、GPTConsoleは革新的な能力を持つ3つのAIエージェントを導入しました。先頭に立つのはPixieで、スクラッチから完全なアプリケーションを構築することができるAIエージェントです。Pixieと並んで、2つの他のエージェントがいます。開発者がコードに関連するクエリを持つ際、まるでStack Overflowのスレッドで知識のある同僚に相談しているかのように開発者を支援するために設計されたChipと、精明なソーシャルメディアマネージャーであるBirdです。これらのエージェントは、フルスタック開発者の役割を補完するだけでなく、その機能の一部が完全に自動化される未来を予示しています。 Pixieはただのコードジェネレーターではありません。それはニーズを理解し、プロジェクトを構造化し、効率的にReactJSのコードを生成するAI駆動のフルスタック開発者です。高度なアルゴリズムと抽象構文木（AST）を活用して、新しいコードを既存のアーキテクチャにシームレスに統合します。それにより、時間とコストを大幅に削減します。これは中小企業、個人事業主、開発のオーバーヘッドに悩む人々にとって画期的な変革です。 Pixieを使用してReactJSアプリを生成またはアップデートするための5つの簡単な手順 Pixieの広範な機能についてより深く掘り下げる前に、始めるためのクイックガイドをご覧ください：ステップ1：自分のGPTConsoleアカウントを作成するこちらのGPTConsoleのウェブサイトでアカウントを登録してください。Pixieにアクセスできるようになります。ステップ2：GPTConsoleをインストールするターミナルで`yarn global add gpt-console`または`npm i gpt-console -g`を実行してください。また、nodeのバージョンが19.2.0より上であることを確認してください。ステップ3：ログインして初期化するターミナルを開き、`gpt-console`を実行してログインしてください。利用可能なエージェントの中にPixieが表示されます。ステップ4：Reactアプリを生成する `pixie start “I need a landing…

「科学、情熱、そして多目的最適化の未来」

カルロス・アルテミオ・コエジョ・コエジョ教授は、バイオインスパイアリングメタヒューリスティクスを通じた多目的最適化の分野での先駆者です彼はトゥレーン大学でコンピュータ科学の博士号を修了しました...

中国の研究者が「ImageReward」という画期的な人工知能アプローチを発表人間の好みフィードバックを利用してテキストから画像のモデルを最適化する方法です

最近の数年間で、テキストから画像を生成するモデルの進歩は著しいものがあります（具体的には、自己回帰型や拡散ベースの手法など）。これらのモデルは、適切な言語の記述（つまり、プロンプト）が与えられた場合に、多様なトピックに関連する高品質で意味的に適切な視覚的な情報を生成することができます。その結果、可能性のある使用方法や効果について、大いなる関心が生まれています。しかし、現在の自己教師あり事前学習済み生成器は、まだ改善の余地があります。事前学習の分布がノイズの多いものであり、実際のユーザープロンプトの分布と異なるため、モデルを人間の好みに合わせることは非常に困難です。その結果、次のような、写真におけるよく知られた問題が生じますが、これに限定されません: ・テキストと画像の整合性のエラー：図1(a)(b)に示されるように、テキストプロンプトで述べられたオブジェクトの数、品質、特性、および関係をうまく描写できないこと。・身体の問題：図1(e)(f)に示されるように、四肢や他の捻れた、欠落した、重複した、または異常な人間や動物の身体の部分を表示してしまうこと。・人間の美的感覚：一般的な或いは主流の美的好みから逸脱すること、図1(c)(d)に示されるように。・有害性とバイアス：攻撃的、暴力的、性的、差別的、違法、または不快なコンテンツを含むこと、図1(f)に示されるように。図1：（上）いくつかのテキスト-画像スコアラーによって判断された64世代のうち、トップ1の生成画像（下）ReFLトレーニングに続いてImageRewardをフィードバックに使用した1ショットの生成。斜体はスタイルや機能を示し、太字は一般的にプロンプトの内容を示します（実際のユーザーから抜粋）。ただし、これらの普遍的な問題を克服するために、モデルの設計や事前学習データを改善するだけ以上の取り組みが必要です。研究者たちは自然言語処理（NLP）における人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）を使用して、大規模な言語モデルを人間の好みや価値観に向ける手法を開発してきました。この手法は、人間の好みを捉えるために、極めて多くのエキスパートによるモデル出力の比較を用いて報酬モデル（RM）を学習することに依存しています。その効果にもかかわらず、アノテーションプロセスは費用と困難を伴います。ラベリング基準を定義し、エキスパートを雇い、教育し、返信を検証し、RMを生成するには数ヶ月かかるからです。清華大学と北京郵電大学の研究者たちは、このような生成モデルの困難に取り組むことの重要性を認識し、最初の汎用的なテキストから画像への人間の嗜好RMであるImageRewardを発表し、提供しています。ImageRewardは、実際のユーザープロンプトと対応するモデル出力に基づく137,000ペアの専門家による比較でトレーニングおよび評価されています。彼らはまた、努力に基づいて拡散生成モデルを改善するための直接最適化戦略であるReFLについての研究も続けています。 •彼らは、テキストから画像への人間の嗜好アノテーションのパイプラインを開発しました。その際には、難点の体系的な特定、定量的評価とアノテーターのトレーニングのための基準の確立、ラベリング効率の向上、品質の確認などを行いました。彼らは、パイプラインベースのテキストから画像への比較データセットを作成し、ImageRewardモデルをトレーニングしました。 •詳細な研究とテストを通じて、彼らはImageRewardが他のテキスト-画像スコアリング技術（CLIPより38.6%、Aestheticより39.6%、BLIPより31.6%）を凌駕して人間の好みの理解において優れていることを示しました。さらに、ImageRewardは上記の問題に対してかなりの改善が見られ、人間の欲望を生成モデルに組み込むための示唆に富んだ情報を提供しています。 •彼らは、自動化されたテキストから画像への評価指標であるImageRewardが有用であると主張しています。ImageRewardは、実際のユーザーからのプロンプトやMS-COCO 2014に基づくFIDとCLIPスコアと比較して、一貫して人間の嗜好ランキングに合致し、モデルとサンプル間で優れた識別性を示しています。・人間の好みスコアに関する微調整拡散モデルのために、Reward Feedback Learning（ReFL）が提案されています。拡散モデルは生成物に対して確率を提供しないため、ImageRewardの品質の特定性が後のノイズリダクションフェーズで直接的なフィードバック学習を可能にします。ReFLは自動的および手動で広範に評価され、データ拡張や損失再量化など他の方法と比較してその利点が示されています。

「勝利へのV字サイバーパンク2077 ファントムリバティ」がGeForce NOWに登場』

待ち時間は終わりました。GeForce NOW Ultimate メンバーは、GOG.comでCyberpunk 2077: Phantom Libertyをフルで体験できます。 GeForce RTX 4080の品質を完全にサポートし、NVIDIA DLSS 3.5テクノロジーも利用できます。これはアクション満載のGFN Thursdayの一部であり、Quake IIがid Softwareからクラウドゲームプラットフォームのライブラリに加わる他、さらに26のゲームが追加されます。ナイトシティの新しい見た目 Cyberpunk 2077のスパイスリラーエクスパンションでNVIDIA DLSS 3.5を体験しましょう。 Cyberpunk 2077の新しい冒険、Phantom Libertyでスリリングな挑戦に臨みましょう。ニュー・アメリカ合衆国の大統領の衛星シャトルがナイトシティ最凶の地区上空で撃墜されたとき、彼女を救えるのはただ1人。雇われのサイバーパンクであるVになり、スパイ活劇と政治の陰謀が絡み合っている、権力の頂点と黒市傭兵の残酷な世界を解明しましょう。…

LMSYS-Chat-1Mとは、25の最新のLLM（Large Language Models）を使用して作成された、100万件の実世界の会話を含む大規模データセットです

大規模言語モデル（LLM）は、仮想アシスタントからコード生成まで、さまざまなAIアプリケーションに不可欠な存在となっています。ユーザーは、異なる目的に応じて特定のクエリや質問形式を使用してLLMと関わる際に、その行動を適応させます。これらのパターンを研究することで、さまざまなLLMへのユーザーの期待や信頼についての洞察を得ることができます。さらに、単純な事実から複雑な文脈を持つクエリまでの質問の範囲を理解することで、LLMのサービス向上、誤用の防止、AIの安全性の向上に役立つでしょう。以下のように言えます：大規模言語モデルサービスの運営コストが高いため、多くの組織にとって実際のユーザーの質問データを収集することは財務的に難しいです。実際のユーザーの質問データを持っている企業は、競争上の優位性を明らかにする懸念やデータプライバシーの維持を望むため、それらを共有することにためらっています。オープンな言語モデルとのユーザーの対話を促すことは難しい課題です。なぜなら、これらのモデルは主要企業が開発したモデルほどの性能を発揮しないからです。オープンなモデルとのユーザーの関与の困難さから、調査目的のためにこれらのモデルとの実際のユーザーの対話を正確に反映した大規模データセットを編成することは困難です。このギャップに対応するために、本研究では「LMSYS-Chat-1M」という革新的な大規模な実世界データセットを紹介しています。このデータセットは、大規模言語モデル（LLM）とユーザー間の実際の対話の広範なコレクションから慎重に収集されました。これらの対話は、オープンソースと独自のモデルの両方を含む25の人気のあるLLMへのアクセスを提供する無料のオンラインLLMサービスをホスティングすることで、5か月間にわたって収集されました。このサービスには、数千時間にわたるA100の計算リソースが必要でした。ユーザーの関与を維持するために、著者らは「チャットボットアリーナ」と呼ばれる競争的な要素を実装し、人気のLLMのランキングとリーダーボードを定期的に更新することでユーザーにサービスの利用を促しました。その結果、LMSYS-Chat-1Mには100万以上のユーザー対話が含まれており、さまざまな言語とトピックをカバーしています。ユーザーは、データ収集ウェブサイトの「利用規約」セクションを通じて、このデータセットに対する使用の承諾を提供しました。このデータセットは、VicunaのデモとChatbot Arenaのウェブサイトから2023年4月から8月までに収集されました。このウェブサイトは、ユーザーに3つのチャットインターフェースオプションを提供しています：単一モデルチャット、チャットボット同士が戦うチャットボットアリーナ、および2つのチャットボットを横に並べて比較できるチャットボットアリーナ。このプラットフォームは完全に無料であり、ユーザーには補償も料金も課されません。この論文では、LMSYS-Chat-1Mを4つの異なるユースケースでの潜在的な応用を探求しています。LMSYS-Chat-1Mは、GPT-4と同等のパフォーマンスを発揮する強力なコンテンツモデレータとして小規模な言語モデルを効果的に微調整できることを示しています。さらに、一部の提供されたモデルにセーフティメカニズムがあるにもかかわらず、LMSYS-Chat-1Mには主要な言語モデルのセーフガードを挑戦できる対話が含まれており、モデルの堅牢性と安全性の研究のための新たなベンチマークとなります。さらに、このデータセットには、指示微調整に適したユーザーと言語モデルの質の高い対話も含まれています。これらの対話の一部を使用することで、Llama-2モデルは特定のベンチマークにおいてVicunaやLlama2 Chatと同等のパフォーマンスレベルを達成できることを著者らは示しています。最後に、LMSYS-Chat-1Mの幅広いトピックとタスクのカバレッジは、言語モデルのための新しいベンチマーク質問の生成において貴重なリソースとなります。

「ウェブ開発でAIを活用するトップ10の方法」

AIは2023年から2030年までの年間成長率37.3%で急速にウェブ開発領域で進化しています。AIは自動化と最適化の能力により、今日私たちがウェブサイトと関わる方法を根本的に変えることができます。現代では、あらゆる種類の企業にとってウェブサイトを持つことは必須となっています。AIとウェブサイト開発は、時間のかかるタスクをスピードアップするために協力しています。選択肢は無限であり、日常業務の自動化からユーザーが何を探しているのかを予測するより創造的なプログラムの開発まで様々です。 AIはウェブ開発にどのような影響を与えていますか？ウェブ開発はウェブサイトの構築と保守のための創造的な思考と構築技術を統合しています。成功するウェブサイトを作成するには、様々なコーディング、ウェブデザイン、ソフトウェアエンジニアリングのスキルが必要です。 AIはウェブ開発を多くの異なる方法で変革しています。ウェブサイトはユーザーの行動や選択に応じてデータとレイアウトをリアルタイムでカスタマイズすることができるため、高度なパーソナライゼーションを提供します。 AIの自動コード生成の能力により、開発者は効率的かつ迅速にウェブサイトを設計することができます。AIが生成するコードは、人が書くコードよりもより整理されていて組織的です。AIのおかげで、開発者にとってウェブサイトの保守と更新がより簡単になります。 AIはウェブ開発でどのように使用されていますか？以下に、AIとウェブ開発が互いを補完する具体的な方法を示します。 1. パーソナライズされたユーザーエクスペリエンス AIによってユーザーエクスペリエンス（UX）が向上し、AIチャットボットなどの対話型要素が提供され、ウェブサイトの探索が容易になります。ソーシャルメディアプラットフォームでは、AIがユーザーに関連する推奨事項を提供して、受けるサービスを向上させます。ユーザーが見たいコンテンツを提供することで、ウェブサイトに滞在する時間を延ばすことができます。 2. チャットボットと仮想アシスタント仮想アシスタントとAIチャットボットは、人々がウェブサイトと関わる方法を変えています。チャットボットはユーザーの発言を理解し、自然に回答するように設計されています。チャットボットは繰り返し操作を自動化したり、よくある質問に答えたり、クライアントを必要な場所に案内したりするために使用されることがあります。また、自然言語を理解することができるため、言葉の使い方に関係なく正確にユーザーの問い合わせに返答することができます。仮想AIアシスタントは、ユーザーの以前の行動に基づいてカスタマイズされた推奨事項を提供することができます。 3. 自然言語処理（NLP）ウェブ開発におけるAIの利用法に関して、NLPは重要な役割を果たしています。特に検索エンジンの効率を向上させるために役立ちます。顧客の行動やアクションに基づいてパーソナライズされたウェブサイトの推奨事項を行うことができます。これにより、ウェブサイトのユーザーエンゲージメントとコンバージョン率が向上します。また、チャットボットや自然言語のインタラクションを利用することで、聴覚、視覚、身体の障害を持つユーザーに対してもより簡単でアクセスしやすいユーザーエクスペリエンスを提供することができます。 4. ユーザー行動分析人工知能はユーザーの相互作用から得られるデータを評価することで、顧客の習慣や好みに関する洞察を提供することができます。これにより、ウェブサイトのユーザーに対してサービスをパーソナライズし、エンゲージメントを向上させることができます。 AIを利用したユーザーアナリティクスを使用することで、ウェブ開発者は消費者がウェブサイトとの関わり方のパターンを特定することができます。このスキルを用いることで、開発者は潜在的な課題を予測し、重要な問題に発展する前に積極的に対処することができます。 5. A/Bテストと最適化…

AI in Web Development

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