Search Results T5

「トランスフォーマーはNFLプレーを生成できます：QB-GPTの紹介」

初めて「ストラトフォーマー」についての記事を書いて以来、多くのフィードバックとアイデアをいただいている（まず、ありがとうございます！）これによって、私は自分の仕事を深め、さらなる一歩を踏み出すきっかけを得ました：新たな試みとして、...

「JAXとHaikuを使用してゼロからTransformerエンコーダを実装する🤖」

2017年に「アテンションはすべて」という画期的な論文で紹介されたトランスフォーマーアーキテクチャは、最近の深層学習の歴史の中でも最も影響力のあるブレークスルーの一つと言えるでしょう

「伝統的な機械学習はまだ重要ですか？」

伝統的な機械学習が生成モダルAIの時代でも不可欠である理由を探求し、その強み、弱点、およびさまざまな産業における重要な役割を理解する

「Pythonの継承の一般的な実践と落とし穴：ダイヤモンド問題、ミキシン、その他」

「継承は、OOPの他の概念と同様に、開発者がコードを再利用し、優雅でスケーラブルなソフトウェアソリューションを開発することを可能にしますPythonの広範なコミュニティを考慮しながら、複数の...」

「Googleの「この画像について」機能：AI生成の誤情報への解決策」

AI生成の画像が氾濫する世界では、深刻な問題が浮上しています – 誤情報の拡散です。これらの非常にリアルな画像は、実際のものと区別がつかず、インターネット上で大混乱を引き起こす可能性があります。AI生成コンテンツの時代には、画像の真正性を識別し、デジタルの風景を虚偽と欺瞞から守る堅牢な解決策が必要となります。 AI生成画像の誤情報の問題に取り組むため、さまざまな試みが行われてきました。AI生成画像情報をメタデータに含めるなどの注目すべき進歩により、画像の起源や真正性を特定するのに役立ちました。ただし、このアプローチはメタデータにアクセスし解釈できる人に限定され、よりアクセスしやすくユーザーフレンドリーな解決策のギャップがありました。この課題に対するGoogleの革新的な対応策 – 検索の「この画像について」という機能。この機能は、ユーザーに画像の真正性を簡単に確認するパワーを与えることを目指しています。画像の包括的な履歴を提供し、他のウェブサイトがどのように使用し記述しているかを明らかにし、もっとも重要なことに、ボタンをタップするだけで画像のメタデータにアクセスすることを可能にします。このツールにより、ユーザーはインターネット上の画像の真正性を簡単に特定できるようになり、画像とのインタラクションの方法を革新します。 Googleの「この画像について」という機能に関連するメトリックは、その素晴らしい機能を表しています。リリース以来、ベータユーザーの70%以上が、画像の事実確認における調査時間の大幅な短縮を報告しています。これは、このツールの効率性とユーザーフレンドリーさを証明するものであり、AI生成画像の誤情報の成長への懸念に対処するための効果的なソリューションであることを強調しています。結論として、AI生成画像の台頭により、デジタル領域における誤情報の切迫した問題が浮かび上がりました。この問題を軽減するための試みは行われてきましたが、Googleの「この画像について」という機能はゲームチェンジャーとして浮上しており、ユーザーに画像の真正性を判断するための強力でアクセスしやすいツールを提供しています。その印象的なメトリックとユーザーフレンドリーなインターフェースにより、AI生成画像の誤情報の課題に対する頼もしい解決策となり、デジタル世界の真実と信頼性を保護します。この投稿はGoogleの「この画像について」機能：AI生成誤情報への解決策に最初に掲載され、MarkTechPostで報告されました。

Embedchainの紹介- LLM向けのデータプラットフォーム

イントロダクション LangChainやLangFlowのようなツールを紹介することで、Large Language Modelsを使ったアプリケーションの構築が容易になりました。さまざまなLarge Language Modelsを選択してアプリケーションを構築することが容易になった一方で、データのアップロード部分では、データがさまざまなソースから取得されるため、開発者にはデータをプレーンテキストに変換してベクトルストアに注入する必要があるため、依然として時間がかかることがあります。このような場合には、Embedchainが登場します。Embedchainを使用すると、さまざまなデータタイプのデータを簡単にアップロードしてLLMを瞬時にクエリできます。この記事では、embedchainの使い方について探っていきます。学習目標 Large Language Models（LLMs）のデータの管理とクエリに関して、embedchainの重要性を理解する。非構造化データを効果的に統合し、embedchainにアップロードする方法を学ぶ。これにより、さまざまなデータソースでシームレスに作業を行うことができる。 embedchainがサポートしているさまざまなLarge Language Modelsとベクトルストアについて知る。ウェブページやビデオなどのさまざまなデータソースをベクトルストアに追加し、データの取り込み方法を理解する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Embedchainとは何ですか？ EmbedchainはPython/JavaScriptライブラリであり、開発者はこれを使ってLarge Language Modelsと多くのデータソースをシームレスに接続することができます。Embedchainを使用すると、非構造化データをアップロード、インデックス化、検索することができます。非構造化データには、テキスト、ウェブサイト/YouTube動画へのURL、画像など、いかなるタイプのデータも含まれます。 Emdechainを使ってこれらの非構造化データをアップロードする場合、単一のコマンドでデータをアップロードし、それらに対してベクトル埋め込みを作成し、接続されたLLMと即座にクエリを開始することができます。内部では、embedchainがデータをソースからロードし、チャンキングし、ベクトル埋め込みを作成し、最終的にベクトルストアに格納する処理を行います。 Embedchainを使った最初のアプリの作成…

マイクロソフトの研究者が、言語AIを活用してオンライン検索エンジンを革命化するための「大規模検索モデル」フレームワークを紹介しました

現代社会はインターネット上の情報の拡散によって特徴付けられ、検索エンジンは知識を見つけたりまとめたりするために欠かせないツールとなりました。これらのデジタルプラットフォームは、情報の広大な海での航海を支援し、個々の人々が効率的かつ正確に特定の詳細にアクセスできるようにします。ユーザーは、学術研究から日常的な実用的な質問まで、さまざまな主題について照会を開始できます。検索エンジンは、情報の発見だけでなく、関連性に基づいてデータを整理し優先順位付けする重要な役割も果たしています。現代の検索エンジンは、検索エンジン結果ページ（SERP）に含まれるマルチメディアコンテンツ、知識パネル、関連クエリ、直接回答、および注目スニペットなどの有用な情報を十分に活用するための複雑な基盤上に構築されています。この基盤には、ユーザーの照会の理解、データの取得、複数の段階での結果の順位付け、およびクエリの回答など、いくつかの部分からなります。以前は、これらのコンポーネントは、タスク固有のデータセットを使用して、BERTやT5などの事前トレーニング済みの言語モデルを強化することによって、独立して開発および調整されることが多かったです。より柔軟なシステムが必要です。幅広い意思決定が可能で、適応可能なインターフェースを備えたシステムであるべきです。このようなシステムの重要性は時と共に増しています。したがって、マイクロソフトの研究者は、「Large Search Model: LLM時代のSearch Stackの再定義」という論文を発表しました。この論文では、複数のコンポーネントの組み合わせにより、この「大規模検索モデル」とも呼ばれるフレームワークが従来の検索スタックの変革を予測しています。この手法は、複雑な検索プロセスをよりシンプルで迅速に行い、検索結果を向上させます。異なる検索に対して大規模検索モデルをカスタマイズするには、プロンプトを与えることにより、単一のモデリング方法を使用します。検索のような通常の部分、つまり情報の検索と整理から検索エンジン結果ページ（SERP）の作成まで、引き続き存在します。研究チームは、この大規模検索モデルを個別の大規模言語モデル（LLM）と呼んでいます。これは、さまざまな種類の情報タスクを処理でき、自然言語プロンプトを使用して何をするかを指示することができます。さらに、大規模検索モデルは、検索状況に適応するよう調整できるため、柔軟性を持っています。このカスタマイズは、商用検索エンジンでよく利用できる特定の領域に特化したデータを使用してモデルを微調整することで実現されます。重要なことは、この能力により、モデルが直接トレーニングされていない新しいタスクに対しても知識を活用できるようになることです。このプロセスはゼロショット学習として知られています。研究チームは、提案されたモデルの有効性を支持する実世界の例を提供しました。彼らのモデルは、複数の頑健な密な検索と従来のBM25疎な検索を上回りました。トレーニング後の大規模検索モデルは、予想されるモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮し、ベンチマークのパフォーマンスを上回りました。大規模検索モデルは、検索エンジンにおける注目すべき進歩となっています。大規模言語モデルの適応性と堅牢な能力を活用することで、検索結果の品質を向上し、複雑な検索プロセスを簡素化する可能性を秘めています。

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「トランスフォーマーはNFLプレーを生成できます：QB-GPTの紹介」

「JAXとHaikuを使用してゼロからTransformerエンコーダを実装する🤖」

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「Googleの「この画像について」機能：AI生成の誤情報への解決策」

Embedchainの紹介- LLM向けのデータプラットフォーム

マイクロソフトの研究者が、言語AIを活用してオンライン検索エンジンを革命化するための「大規模検索モデル」フレームワークを紹介しました

SCD（Slowly Changing Dimensions）を理解する

コードを解読する LLMs

「複数パネルの複雑な図を作成するためのMatplotlibサブフィギュアのガイド」

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