Search Results AI

『ジュリエット・パウエル&アート・クライナー、The AI Dilemma – インタビューシリーズの著者』

『AIのジレンマ』は、ジュリエット・パウエルとアート・クライナーによって書かれましたジュリエット・パウエルは、著者であり、彼女の経歴には9,000回の生放送番組の制作と、技術者や社会学者としての活動も含まれています彼女はまた、ブルームバーグTV/ビジネスニュースネットワークの解説者でもあり、エコノミストや国際金融公社が主催する会議で講演もしています[…]

「Snorkel AI x Hugging Face 企業向けの基盤モデルを解放する」

この記事は、2023年4月6日にSnorkelのブログでFriea Bergによって最初に公開された記事をクロスポストしています。 OpenAIがGPT-4をリリースし、Googleがベータ版でBardを導入するにつれて、世界中の企業は基盤モデルの力を活用することに興奮しています。この興奮が高まるにつれて、ほとんどの企業や組織が基盤モデルを適切に活用するための準備ができていないことが明らかになっています。基盤モデルは企業にとって独自の課題を提供します。これまで以上に大きくなったサイズのため、自社でホストすることは困難で高額になります。また、製品の使用ケースにオフシェルフのFMsを使用することは、パフォーマンスの低下やガバナンスとコンプライアンスのリスクの増加を意味する可能性があります。 Snorkel AIは、基盤モデルと実際の企業の使用ケースとのギャップを埋める役割を果たしており、PixabilityなどのAIイノベーターによって印象的な結果をもたらしています。我々は、大量の使いやすいオープンソースモデルのリポジトリで最もよく知られているHugging Faceと提携し、AIアプリケーションの開発に柔軟性と選択肢を提供します。 Snorkel Flowにおける基盤モデル Snorkel Flow開発プラットフォームを使用すると、ユーザーは基盤モデルを特定の使用ケースに適応させることができます。アプリケーションの開発は、データ上の選択した基盤モデルの予測を「そのまま」検査することから始まります。これらの予測は、それらのデータポイントのトレーニングラベルの初期バージョンとなります。Snorkel Flowは、そのモデルのエラーモードを特定し、プログラムによるラベリングを効率的に修正するためのユーザーを支援します。これには、ヒューリスティックやプロンプトを使用したトレーニングラベルの更新が含まれる場合もあります。基盤モデルは、更新されたラベルで微調整され、再評価されます。この反復的な「検出と修正」プロセスは、適応された基盤モデルが十分な品質に達するまで続きます。 Hugging Faceは、この強力な開発プロセスを可能にするために、150,000以上のオープンソースモデルを1つのソースから直ちに利用できるようにしています。これらのモデルの多くは、BioBERTやSciBERTなどの特定のドメインのデータに特化しています。これらのモデルの1つ、あるいはさらに良い場合は複数の特化したベースモデルは、ユーザーに初期予測やラベルの改善のためのプロンプト、または展開用の最終モデルの微調整のスタートを与えることができます。 Hugging Faceはどのように役立ちますか？ Snorkel AIのHugging Faceとのパートナーシップにより、Snorkel Flowの基盤モデルの機能が強化されます。最初はわずかな数の基盤モデルのみを提供していました。それぞれが専用のサービスを必要とし、費用対効果が低く、急速に増え続けるさまざまなモデルを提供することが難しかったため、企業が柔軟に利用できるようにすることは困難でした。Hugging FaceのInference Endpointサービスを採用することで、ユーザーが利用できる基盤モデルの数を拡大することができました。 Hugging Faceのサービスを使用すると、ユーザーは数回のクリックでモデルAPIを作成し、すぐに使用することができます。重要なのは、この新しいサービスには「一時停止と再開」の機能があり、クライアントが必要な場合にモデルAPIをアクティブにし、必要ない場合には休眠させることができる点です。…

Google AI Researchは、大規模言語モデル（LLM）を使用した個別のテキスト生成の一般的なアプローチを提案しています

AIを利用したコンテンツ生成を容易にするためにAIベースの技術が台頭してきたことで、個別のテキスト生成が注目されています。特定の対象読者、創作文脈、情報ニーズに適した生成システムを作成するためには、ユーザーが既に書いた文書などの追加の文脈も考慮に入れた個別の応答ができる必要があります。研究者たちは、レビュー、チャットボット、ソーシャルメディアなどのさまざまな状況でのカスタマイズされたテキストの作成に取り組んできました。既存の多くの研究は、タスクに特化したモデルを提案し、ドメイン固有の特徴や情報に依存しています。どのようにしてどの状況でも使用できる汎用的な戦略を作成するかという問題にはあまり注目されていません。大規模言語モデル（LLM）は、ChatGPT1やBard2などのチャットボットを通じて特にテキスト生成のタスクで注目を集めています。しかし、LLMにそのような機能を持たせる方法については、ほとんど研究が行われていません。最近のGoogleの研究では、豊富な言語リソースを活用してユニークなコンテンツを生成するための汎用的な手法を提案しています。彼らの研究は、外部ソースを利用した執筆プロセスをより小さなステップに分解する一般的な執筆指示の方法に触発されています。具体的には、研究、ソース評価、要約、統合のような手順に分割しています。個別のテキスト生成のためにLLMを訓練するため、チームは同様のアプローチを取り、検索、ランキング、要約、合成、生成などのマルチステージマルチタスク構造を採用しています。具体的には、現在のドキュメントのタイトルと最初の行から質問を作成し、ユーザーが以前に書いた文書などの個人的な文脈のセカンダリリポジトリから関連情報を取得します。次に、関連性と重要性に基づいてランク付けした結果を要約します。検索と要約に加えて、取得した情報をキーエレメントに統合し、それを大規模言語モデルに入力して新しいドキュメントを生成します。言語教育の分野では、読むことと書くことのスキルは共に発展するという共通の観察があります。さらに、研究によると、読書能力のレベルと量は、著者の認識活動によって測定でき、読解力と相関しています。これらの2つの結果から、研究者たちは、大規模言語モデルに特定のテキストの著者を識別する補助的なタスクを追加することで、読解能力を向上させることを目指したマルチタスキング環境を作成しました。この挑戦をモデルに与えることで、提供されたテキストをより正確に解釈し、より魅力的で個別化された文章を生成できると期待しています。チームは、電子メールのやり取り、ソーシャルメディアの議論、製品レビューからなる3つの公開データセットを使用して、提案されたモデルの性能を評価しました。マルチステージマルチタスクフレームワークは、すべての3つのデータセットでいくつかの基準モデルに比べて大幅な改善が見られました。

「機械学習 vs AI vs ディープラーニング vs ニューラルネットワーク：違いは何ですか？」

テクノロジーの急速な進化は、ビジネスが効率化のために洗練されたアルゴリズムにますます頼ることで、私たちの日常生活を形作っていますこのような背景の中で、私たちはしばしばバズワードを耳にします...

「Copy AI レビュー：最高のAIライティングツール？」

「信頼できるAIライティングツールをお探しですか？このCopy AIのレビューを読んで、コンテンツ作成のレベルアップにどのように役立つかを発見してください」

2023年のトップ10 AI QRコードジェネレーター

QRコードは、特に支払いの便利さから広く人気があります。金融の応用にとどまらず、QRコードはさまざまなデータタイプを包括するように進化しています。技術の進歩により、これらのコードのカスタマイズが可能となり、かつては単調な白黒のドットの配置だったものが、さまざまなパターンやイメージに触発された視覚的に魅力的なデザインに変わりました。AIはこのプロセスで中心的な役割を果たし、個々の好みに合わせたパーソナライズされたQRコードの作成において多くの画像オプションを提供します。このテクノロジーとカスタマイズの交差点により、ユーザーは機能的でありながら視覚的に魅力的で独自の好みに合わせたQRコードを生成することができるようになります。この記事では、AI QRコードジェネレーターの10の選択肢を紹介します。なぜAI生成のQRコードを使用するのか？伝統的なQRコードでは、情報の確保と直接的なアクセスは簡単です。しかし、AI生成のQRコードの選択肢は以下の理由からトレンドとなっています：ユニークなブランドアイデンティティの提供ビジュアルな手がかりにより情報を伝え、内容の認識を容易にする革新的なマーケティングキャンペーンの可能性を提供する潜在的なビジネスの可能性と実際に生成されたビジネスの比較的な洞察を提供するデータタイプの柔軟性エラーの可能性がない動的な変更の可能性また、次の記事もご覧ください：2023年に使用するトップ10のAI画像生成ツールトップ10のAI QRコードジェネレーターこれらのAI QRコードジェネレーターは、特定のニーズとブランディングの好みに合わせた独自のQRコードを作成することができます： Art QR Code（Android） V2A：AIによるQRアートジェネレーター（Android） Image Gallery QR Code…

「連邦裁判官 – AI によって生成された芸術作品は著作権が成立しない」

彼の判決において、DC地区裁判所のバリル・A・ハウエルズ判事は、人間は「有効な著作権主張の重要な要素」であると述べていますこれは、既存の法律の下でAIによって生成されたオリジナルの素材が著作権で保護されるかどうかを判断するための一連の裁判の最新のものですその判決は...

オープンAI GPTモデルの使用に関するベストプラクティス

「GPTから最良の結果を得るために必要な改善点」

Python

VoAGI ニュース、8月16日：テキストをパワーポイントプレゼンテーションに変換するための ChatGPT の利用 • ジェネラティブ AI アプリケーションを構築するための最高の Python ツールチートシート

テキストをパワーポイントプレゼンテーションに変換する方法 • ジェネレーティブAIアプリケーションのための最高のPythonツールチートシート • テックウィンターを生き残るためにデータサイエンティストは専門化する必要がある • Pythonベクトルデータベースとベクトルインデックス LLMアプリケーションのアーキテクチャ設計 • SQLクエリの高速化方法...

NEWS

「Jasper AI vs Copy AI：どちらのAIライティングツールが最も優れているのか？」

「最高のAIライティングツールをお探しですか？Jasper AIとCopy AIの比較ガイドをチェックして、あなたに合ったものを見つけましょう」

Learn more about Search Results AI - Page 10