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PythonでのChatGPT統合：AI会話の力を解き放つ

このブログでは、PythonとのChatGPTの統合について掘り下げ、さまざまなアプリケーションにChatGPTをPythonと統合する方法について説明します

MLOpsへの重要な出発点：その必要な要素を探索する

「初心者にとって、特にMLOpsのような多面的かつ複雑な概念を学ぶのはいつも面倒です私自身、MLOpsの初心者であり、明確で...」

「AWS Inferentia2を使って、あなたのラマ生成時間を短縮しましょう」

Hugging Faceブログの前の投稿で、第2世代のAWS InferentiaアクセラレータであるAWS Inferentia2を紹介し、optimum-neuronを使用して、標準のテキストとビジョンタスクのためにHugging FaceモデルをAWS Inferentia 2インスタンス上で迅速に展開する方法を説明しました。 AWS Neuron SDKとのさらなる統合の一環として、🤗optimum-neuronを使用して、AWS Inferentia2上でテキスト生成のためのLLMモデルを展開することができるようになりました。デモンストレーションには、Llama 2、ハブで最も人気のあるモデルの一つ、を選択するのが最も適しています。 Inferentia2インスタンスに🤗optimum-neuronをセットアップするおすすめは、Hugging Face Neuron Deep Learning AMI（DLAMI）を使用することです。DLAMIには、必要なライブラリが事前にパッケージ化されており、Optimum Neuron、Neuron Drivers、Transformers、Datasets、およびAccelerateも含まれています。また、Hugging Face…

AIのインフレーション：常に多い方がいいのか？

私たちはAIの時代に生きています！毎日、多くの新しいAIツールやMLモデルが作成され、訓練され、リリースされ、そして広告が行われています例えば、Hugging Faceを見ると、ほぼ40万もの...

NVIDIAはAPECの国々と協力し、人々の生活を変え、機会を増やし、成果を改善します

ベトナムの患者が困難な状況で医療施設に入ると、医師はNVIDIAの技術を使用して正確なスキャンを取得し、彼らの病気を診断します。香港では、別の一群の医師が生成AIを活用して患者の新たな治療法を見つけ出しています。市民の健康と福祉を向上させ、経済と地域社会を強化することは、2023年アジア太平洋経済協力会議（APEC）サミットのために世界の指導者たちがサンフランシスコに集まる際のキーテーマです。彼らが市民と社会の生活を改善するための大胆な解決策を議論する際、NVIDIAのAIと加速計算の取り組みは重要な促進要素となります。 NVIDIAはAPECのパートナーとの深い投資に基づいて、日常の人々の結果を改善し、将来の課題に取り組む取り組みを行っています。この地域全体で強力な存在感を持ち、数千人の従業員と農業から医療、教育までのさまざまな共同プロジェクトを通じて新しいテクノロジーや労働力育成プログラムを提供し、産業開発を向上させ、生成AI研究を推進しています。これらの努力は、技術革新を超えて経済成長を促し、高収入の雇用を創出し、世界中の人々の健康と福祉を向上させます。研究と国内計算パートナーシップ NVIDIAはいくつかのAPEC加盟国とAIの研究パートナーシップを進めています。これにより、医療、スキル開発、および福祉、繁栄、安全保障の向上を目指してAIとHPCの科学的なブレークスルーが加速されます。例えば：オーストラリアの国立科学・研究機関であるCSIROは、気候変動、宇宙探査、量子コンピューティング、AI教育など、様々な領域でオーストラリアのAIプログラムを進めるためにNVIDIAと協力しています。シンガポールの国立スーパーコンピューティングセンターと教育省は、ヘルスケア、気候科学、デジタルツインなどの分野を重点的に捉え、主権AI能力を推進するためにNVIDIAと提携しています。タイは、東南アジアで最初にNVIDIAのAIネーションズイニシアチブに参加した国であり、教育省と一流大学の連盟と協力して都市計画、公衆衛生、自動運転などの公私の協力を進めています。ベトナムでは、NVIDIAが国内最大の雇用主であるベトテルとベトナム科学技術アカデミーと提携し、労働力のスキルアップ、産業へのAIサービスの導入の加速、次世代5Gサービスの展開を支援しています。イノベーションエコシステムスタートアップ企業はAI革新の最前線にあり、堅牢なスタートアップエコシステムはAPEC加盟国内での技術の進歩に不可欠です。 NVIDIA Inceptionは、スタートアップ企業がより速くイノベーションするための無料プログラムです。NVIDIAはこれを通じて、APEC加盟国内で5,000以上、世界中で15,000以上のスタートアップ企業を支援しており、最新の技術、ベンチャーキャピタルとのつながり、最新の技術リソースへのアクセスを提供しています。 2023年、NVIDIAはこのプログラムにAPEC地域のスタートアップ企業を約1,000社追加しました。イノベーションは経済的機会を創出するだけでなく、社会の最大の課題に対する新しい解決策を開発するために中小企業をサポートしています。以下に一部のメンバーの事例を示します：マレーシアでは、TapwayがAIを使用して、1日の利用者数100万人以上の交通渋滞を軽減し、交通を効率化しています。ニュージーランドでは、Lynkerが地球観測のためのジオスペーシャル分析、深層学習、リモートセンシングを使用しています。Lynkerの技術は農場の炭素隔離を測定し、湿地の検出、監視、回復を行い、効果的な災害救援を可能にしています。タイでは、イノベーションパートナーのAltoTech GlobalがAIソフトウェアをインターネットオブシングスデバイスに統合し、ホテル、建物、工場、スマートシティのエネルギー消費を最適化しています。AltoTechの究極の目標は、ネットゼロ経済への貢献であり、顧客のネットゼロ目標の達成を支援しています。デジタルスキルと成長のためのツール NVIDIA Deep Learning…

「Google Bard vs. ChatGPT ビジネスにおいてどちらのツールが優れているのか？」

「Google Bard」と「ChatGPT」を比較し、強みと弱点を見直して、成功のための完璧なAIツールであるビジネス戦略を向上させるお手伝いをしましょう

「コマンドバーの創設者兼CEO、ジェームズ・エバンスによるインタビューシリーズ」

ジェームズ・エバンズは、CommandBarの創設者兼CEOであり、製品、マーケティング、顧客チームを支援するために設計されたAIパワードのユーザーアシスタンスプラットフォームを提供しています彼らはAI共同運転手を提供しており、コンテンツに基づいて質問に答えるだけですそして、何か分からない場合は、あなたがコントロールするエクスペリエンスにデフォルトします

『circ2CBAを紹介 circRNA-RBP結合サイトの予測を革新する新しい深層学習モデル』

最近、中国の研究チームが、circular RNAs（circRNAs）とRNA-binding proteins（RBPs）の結合部位の予測を革新すると約束する、deep learningモデルであるcirc2CBAを開発しました。この進展は、特にがんなどのさまざまな病気の複雑なメカニズムを理解するための重要な示唆を持っています。 circRNAsは、最近、細胞プロセスの調整やいくつかの病気、特にがんとの関連性の可能性など、その重要な役割のために多大な注目を浴びています。circRNAsとRBPsの相互作用は、病気のメカニズムに関する貴重な洞察を提供するとして、この分野で焦点となっています。最近のFrontiers of Computer Scienceに詳細が記載されたcirc2CBAモデルは、circRNAsの配列情報のみを使用して結合部位を予測する能力において際立っています。これにより、これらの重要な相互作用を特定する作業が容易で迅速になる大きな一歩です。 circ2CBAは、circRNAsの配列の核酸間の文脈情報と重要な位置の重みを統合するユニークなプロセスに従います。モデルは、2つの層の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用してcircRNA配列から局所的な特徴を抽出することで始まります。このステップは、認識領域を拡張し、より広範な分析の範囲を提供します。バイオメトリックマネージャ（BiLSTM）ネットワークを使用することで、circ2CBAは配列内の複雑な関係をより良く認識できるようになります。モデルの能力をさらに高めるための手法として、注意機構を組み込んでいます。この注意深いディテールへの注意が、モデルがデータの細部を把握できるように保証します。最終的な予測結果は、softmax関数を適用することで導き出され、circRNA-RBP結合部位の非常に正確な予測が行われます。 circ2CBAの効果を検証するために、研究チームはCircInteractomeデータベースからcircRNA配列を入手し、その後、データセットを構築するために8つのRBPsを選択しました。それに続くモデリングプロセスで互換性のある形式に変換するために、ワンホットエンコーディングメソッドが使用されました。比較実験と欠損実験の結果は、circ2CBAの効果を支持しています。その性能は他の既存の手法を上回り、circRNA-RBP相互作用の予測の分野を大きく進展させる可能性を示しています。特定のサブデータセットでcirc2CBAが優れたパフォーマンスを発揮する理由を説明するために、追加のモチーフ解析が行われました。実験の結果からは、circ2CBAがcircRNAsとRBPsの結合部位を予測するための強力で信頼性のあるツールを表していることが明白になります。結論として、circ2CBAの深層学習モデルは、circRNA-RBP相互作用の研究における注目すべき成果です。circ2CBAは、配列情報のみを使用して結合部位を予測する優れた精度を実現し、特にがんなどのさまざまな病気におけるcircRNAsの役割を理解するための新しいアプローチを提供します。この新しい手法により、将来的にはより正確で効率的な介入研究への道を加速することができるでしょう。

「ChatGPT Visionをデータ分析に活用する5つの方法」

「数式、データ抽出、結果評価、ダッシュボードおよびグラフなどの視覚データを解釈することで、データ分析を向上させます」

Data science

「自動通話要約を通じて、エージェントの生産性を向上させるために生成的AIを使用する」

あなたのコンタクトセンターは、ビジネスと顧客の間の重要なリンクとして機能しますコンタクトセンターへのすべての電話は、顧客のニーズとそれらのニーズをどれだけ満たしているかをより理解する機会ですほとんどのコンタクトセンターでは、エージェントが毎通話の後に会話をまとめることを求めています通話の要約は、コンタクトセンターが顧客の電話から洞察を得るための貴重なツールですまた、正確な通話の要約は、別のエージェントに転送される際に顧客が情報を繰り返す必要をなくすことにより、顧客の旅を向上させますこの記事では、ジェネレーティブAIの力を利用して通話の要約と通話の手座を作成する作業の効率化と正確性を高める方法について説明しますまた、最新バージョンのオープンソースソリューション「Live Call Analytics with Agent Assist」を使用して素早く始める方法も示します

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