Search Results 5

VoAGIニュース、10月27日：データサイエンスをマスターするための5冊の無料の本 • LLMをマスターするための7つのステップ

今週のVoAGIで、大規模言語モデルの学習からLLMアプリの構築と展開までを7つのステップで行いますPython、統計学、線形代数、機械学習、ディープラーニングの学習に役立つ無料の書籍リストもチェックしてくださいさらに、他にもたくさんの情報があります！

Partners

「5分でイメージ検索」

この投稿では、テキストから画像を検索する（テキストに基づいて画像を検索することができる）およびイメージからイメージを検索する（参照画像に基づいて画像を検索することができる）ために… を実装します

「0人の従業員で250万ドルを稼ぐ（ジャスティン・ウェルシュのソロビジネスシステム）」

ジャスティン・ウェルシュは、自身の人生を丹念に作り上げ、スケジュールを緻密に調整し、システムを最適化して、年間250万ドルを自ら稼ぐようにしています

「トップ5のクラウドマシンラーニングプラットフォームとツール」

「現在市場でトップ5のクラウド機械学習プラットフォームは何ですか当社のリストは、あなたの特定の機械学習ニーズに最適なプラットフォームをいくつか提案するための貴重な洞察を提供しますVoAGIが推奨するものをご覧ください」

VoAGI Recommends

「機械学習をマスターするための5つの無料の本」

機械学習は、現在コンピュータ科学の中でも最もエキサイティングな分野の一つですこの記事では、2023年に機械学習を学ぶための最高かつ無料の５冊の書籍を紹介します

Machine learning

「インタリーブされた視覚と言語の生成における新たな道を切り拓く：MiniGPT-5とジェネラティブVokenの力を解き放つ」

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-25-at-2.32.14-AM-1024×691.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-25-at-2.32.14-AM-150×150.png”/>大規模言語モデルは、人間の言語を理解し生成することに優れています。この能力は、テキストの要約、感情分析、翻訳、チャットボットなどのタスクにおいて重要であり、自然言語処理のための貴重なツールとなっています。これらのモデルは、機械翻訳システムを改善することができ、異なる言語間でより正確かつ文脈に即した翻訳を可能にし、数多くのグローバルなコミュニケーションやビジネスアプリケーションに活用できます。 大規模言語モデルは、テキスト内の人名、場所名、組織名、日付などの具名エンティティを認識し分類することが得意です。彼らは文章や文書に提示された情報に基づいて質問に答えることができます。彼らは質問の文脈を理解し、関連する情報を抽出して正確な回答を提供します。ただし、現在の大規模言語モデルは、テキスト画像のペアを処理することに基づいています。新しい画像を生成するタスクでは支援が必要です。新しいビジョンと言語のタスクでは、トピック中心のデータに強く依存し、しばしば画像の記述をスキップします。カリフォルニア大学の研究者たちは、ジェネレーティブトーカンに基づく視覚と言語生成技術を取り入れた新しいモデルである MiniGPT-5 を開発しました。このマルチモーダルエンコーダは、他の大規模言語モデルと比較して効果的であることが証明された画期的な技術です。ジェネレーティブトーカンを安定した拡散モデルと組み合わせて、視覚と言語の出力を生成します。 ジェネレーティブトーカンとは、生の画像で直接トレーニング可能な特別なビジュアルトーカンのことを指します。ビジュアルトーカンは、ビジョン情報を組み入れるためにモデルの入力に追加される要素を指します。画像キャプションを生成する際には、モデルは画像を入力として受け取り、特別なビジュアルトーカンの系列にトークン化し、画像の文脈や説明を表すテキストトークンと組み合わせます。この統合により、モデルは意味のある文脈に適したキャプションを生成することができます。研究者たちは、高品質なテキストに対応する視覚特徴の単一モードアラインメントと、視覚とテキストのプロンプトが生成時にうまく調整されることを確認する二段階メソッドを採用しました。彼らの手法はドメイン特有の注釈を排除し、既存の作品からのソリューションを作ることができるようにします。彼らはテキストと画像のバランスを取るために、デュアルロス戦略を採用しました。彼らの適応された方法はトレーニングの効率を最適化し、メモリの制約に対処することも容易です。チームは、MiniGPT-4エンコーダに対してパラメータ効率の高い微調整を実施し、モデルがより良く指示やプロンプトを理解し、新しいタスクやゼロショットタスクでのパフォーマンスを向上させるようにしました。彼らはまた、MiniGPT-4で使用される言語エンコーダVicunaに対してプレフィックスチューニングとLoRAを試しました。これらの手法に関する今後の研究は、既存の画像とテキストモデルの不一致の性質により以前は難しいと思われていた応用範囲を広げるでしょう。

「Google BigQuery / SQLでの5つの一般的な失敗を避ける方法」

Google BigQueryは多くの理由で人気です非常に高速で、使いやすく、完全なGCPスイートを提供し、データを保護し、早期にミスを発見するようにしていますそれに加えて...

「Pythonのf-Stringsマジック：すべてのコーダーが知るべき5つのゲームチェンジングなトリック」

「Pythonのf-stringsの知られていないけれどもとても役に立つ使い方を探求しましょうデバッグにおける使用方法、日付の書式設定、LLMのプロンプトテンプレートなど、さらに詳しく見ていきましょう」

Python

ミニGPT-5：生成的なヴォケンによる交錯したビジョンと言語の生成

ここ数年、大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理（NLP）のブレークスルーにより、AI開発者から世界的に注目されていますこれらのモデルは、テキストの生成と理解の新たな基準を打ち立てていますしかし、テキストに対応する画像を一貫して生成することは依然として難しい課題ですこの問題に取り組むために、[…]

会議に窒息することなく、データサイエンティスト/アナリストの関与を促進する5つのアイデア

データサイエンスまたはデータ分析チームを管理する場合、チームメンバーの中断されない焦点の時間を確保するとともに、関与を促進するという良いバランスを見つけることは課題です...

Learn more about Search Results 5 - Page 10