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「2023年のトップ10オープンソースデータサイエンスツールの比較概要」

データサイエンスの旅に役立つオープンソースツールをお探しですか？もうこれ以上探す必要はありませんこれらのゲームチェンジャーを発見して、データに基づいた意思決定を向上させましょう

Data science

データサイエンティストになりたいですか？パート2：必要な10のソフトスキル

データサイエンティストになるために必要なクイックな10ステップのソフトスキルガイド

Career Advice

VoAGIニュース、10月5日：Pythonのマスターに役立つ無料の5冊の本 • データサイエンスのためのトップ7の無料クラウドノートブック

今週のVoAGIでは、Pythonをマスターするための無料の5冊の書籍•データのためのトップ7の無料クラウドノートブックなどなど、たくさんの情報があります！

NEWS

「コンテンツ戦略を開発するための最高のChatGPTプロンプト10選」

今日の競争力のあるデジタル市場では、強力なコンテンツ戦略は、独自性を打ち出し、強力なオンラインプレゼンスを確立したいビジネスにとって重要ですこれには、ただコンテンツを作り上げるだけでなく、作成プロセスを導く基盤となる戦略の緻密な作成も含まれますChatGPTは価値のあるツールとして浮かび上がってきました[…]

「既存のビデオからYouTube Shortsを作成するための10の最高のAIツール」

デジタルコンテンツ制作の超速い世界では、YouTube Shortsの登場が重要な変化をもたらし、簡潔さと関与を強調していますコンテンツ制作者やビジネスがこの機能を活用してより広い視聴者にアプローチする中、既存のビデオからYouTube Shortsの作成を簡素化し向上させると約束するAIツールが登場していますこのブログでは、いくつかの点に焦点を当てます

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「AIが主要な組織の収益サイクル管理を最適化する10の方法」

様々な分野での人工知能（AI）の革命は、収益循環管理（RCM）においても変革を証明しています日常業務の自動化や正確な分析の提供能力により、AIはこの分野において重要な改善をもたらしています患者の関与を向上させ、ワークフローの効率化を図ることから、AIは時間を節約するだけでなく、収益循環管理を最適化する上でリーディングな組織に大きな助けとなっています詳しくはこちらをご覧ください

Tech

データサイエンティストが生産性を10倍にするための5つのツール

AIツールは、単調で繰り返されるタスクを自動化することで、データサイエンティストの生産性を最大限に引き上げるのに役立ちます詳細はこちらでご確認ください！

「ODSC West 2023に参加すべき10の言語モデルセッション」

今年、LLMsとGenerative AIは業界と日常生活の両方で主導権を握っていますODSC Westは10月30日から11月2日まで開催されるイベントで、この変革によってもたらされる新しいテクノロジーやアプリケーション、必要なスキルに備えることを目指していますカンファレンスでは、実践的なトレーニングセッションが提供されます...

West 2023

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。

ラングチェーン101：パート2ab （大規模な言語）モデルについて知っておくべきすべて

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