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「リターンオファーを得る方法」 (リターンオファーをえるほうほう)
学生の視点から見ると、インターンシップの主な目標は、来年の夏にインターンとしてまたは正社員として戻ってくるために、その返事をもらうことです5つのインターンシップを経験した結果、5つの異なる...
『オープンソースAIゲームジャムの結果』
7月7日から7月11日まで、私たちは初めてのオープンソースAIゲームジャムを開催しました。これは、AIを使用して48時間以内に革新的なゲームを作成するというエキサイティングなイベントでした。 主な目的は、少なくとも1つのオープンソースAIツールを組み込んだゲームを作成することでした。プロプライエタリなAIツールも使用できましたが、参加者にはオープンソースのツールをゲームやワークフローに統合することを奨励しました。 私たちの取り組みへの反応は、予想を上回り、1300人以上のサインアップと88の素晴らしいゲームの応募がありました。 こちらで試すことができます👉 https://itch.io/jam/open-source-ai-game-jam/entries テーマ:拡大 創造性を刺激するために、「拡大」というテーマを選びました。これについては解釈を自由にし、開発者がアイデアを探求し実験することを許し、多様なゲームが生まれました。 ゲームは、その楽しさ、創造性、テーマへの適合度に基づいて、同僚や貢献者によって評価されました。 上位10作品は、その後、ディラン・エバート、トーマス・シモニーニ、オマール・サンセヴィエロの3人の審査員によって最優秀作品が選ばれました。 優勝者 🏆🥇 慎重な審議の結果、審査員は1つの優れたゲームをオープンソースAIゲームジャムの優勝者に選びました。 それはohmletの「Snip It」です 👏👏👏。 コード:Ruben Gres AIアセット:Philippe Saade 音楽/SFX:Matthieu Deloffre このAI生成ゲームでは、絵画が生き返る美術館を訪れます。絵画内のオブジェクトを切り取って隠された秘密を明らかにしてください。 こちらでプレイできます 👉…
GPT-エンジニア:あなたの新しいAIコーディングアシスタント
GPT-Engineerは、プロジェクトの説明からコードベースを生成するAIパワードのアプリケーションビルダーですこれにより、キーバリューデータベースの例を含むアプリケーションの構築が簡素化され、GPT-4ともうまく連携します
「2023年のトップ50以上のAIコーディングアシスタントツール」
ChatGPT ChatGPTは、既存のコード参照に頼らずにコードを書くことができます。さらに、ユーザーのコードを効率的にデバッグすることもできます。コードインタプリタを組み込むことで、ChatGPTは自身のコードの自己テストを含めた機能を拡張しました。 Bard GoogleのBardは、ChatGPTと同様に会話形式で対話することができ、コードの作成とデバッグに適しています。 GitHub Copilot GitHub Copilotは、コンテキストのあるコードを分析し、関連するコードスニペットを提案することで、リアルタイムのフィードバックと推奨を提供するAIパワードのコード補完ツールです。 Tabnine Tabnineは、GitHub Copilotの代替となるAIベースのコード補完ツールで、完全な機能を備えたAIコード補完能力を提供することで特徴的です。 Code Snippets AI Code Snippetsは、ユーザーが質問をコードに変換できるツールです。コードの説明、スニペットライブラリなどの機能を備えたオールインワンツールです。 MutableAI MutableAIは、ボイラープレートコードを頻繁に使用し、効率的なオートコンプリート機能を求める開発者にとって最適な選択肢です。コード補完とコードの論理的なグループへの整理と整頓の機能を提供しています。 Cogram Cogramは、自然言語を使用して効率的なSQLクエリを記述することを可能にするSQLコード生成ツールです。 Amazon CodeWhisperer CodeWhispererは、コメントと既存のコードに基づいてインテリジェントな補完を行う、AWSによって開発されたコード補完ツールです。 Replit…
「Llama 2が登場しました – Hugging Faceで手に入れましょう」
はじめに Llama 2は、Metaが本日リリースした最新のオープンアクセスの大規模言語モデルのファミリーです。私たちはHugging Faceとの包括的な統合を完全にサポートすることで、このリリースを支援しています。Llama 2は非常に寛容なコミュニティライセンスでリリースされ、商業利用も可能です。コード、事前学習モデル、ファインチューニングモデルはすべて本日リリースされます🔥 私たちはMetaとの協力により、Hugging Faceエコシステムへのスムーズな統合を実現しています。Hubで12のオープンアクセスモデル(3つのベースモデルと3つのファインチューニングモデル、オリジナルのMetaチェックポイントを含む)を見つけることができます。リリースされる機能と統合の中には、以下のものがあります: モデルカードとライセンスを備えたHub上のモデル。 Transformersの統合 単一のGPUを使用してモデルの小さなバリアントをファインチューニングするための例 高速かつ効率的なプロダクションレディの推論のためのテキスト生成インファレンスとの統合 インファレンスエンドポイントとの統合 目次 Llama 2を選ぶ理由 デモ インファレンス Transformersを使用する場合 インファレンスエンドポイントを使用する場合 PEFTによるファインチューニング 追加リソース 結論 Llama 2を選ぶ理由…
AI WebTVの構築
AI WebTVは、自動ビデオと音楽合成の最新の進歩を紹介するための実験的なデモです。 👉 AI WebTVスペースにアクセスしてストリームを視聴できます。 モバイルデバイスを使用している場合は、Twitchのミラーからストリームを視聴できます。 AI WebTVの目的は、ZeroscopeやMusicGenなどのオープンソースのテキストからビデオを生成するモデルを使用して、エンターテイニングでアクセスしやすい方法でビデオをデモすることです。 これらのオープンソースモデルは、Hugging Faceハブで見つけることができます: ビデオ用: zeroscope_v2_576とzeroscope_v2_XL 音楽用: musicgen-melody 個々のビデオシーケンスは意図的に短く作られており、WebTVは芸術方向性やプログラミングを持つ実際のショーではなく、テックデモ/ショーリールとして見るべきです。 AI WebTVは、ビデオショットのシーケンスを取り、テキストからビデオを生成するモデルに渡してテイクのシーケンスを生成することで動作します。 さらに、人間によって書かれた基本テーマとアイデアは、LLM(この場合はChatGPT)を通じて渡され、各ビデオクリップごとにさまざまな個別のプロンプトを生成するために使用されます。 以下は、AI WebTVの現在のアーキテクチャのダイアグラムです: WebTVはNodeJSとTypeScriptで実装されており、Hugging Faceでホストされているさまざまなサービスを使用しています。 テキストからビデオへのモデル 中心となるビデオモデルはZeroscope…
Pythonを使用してDLISファイルの内容を探索する
DLISファイルは、石油およびガス産業のデータ形式の標準ですこれらは、ウェル情報、ツール情報、ウェルログデータのテーブルを含む構造化されたバイナリファイルですこれらははるかに多くの情報を含んでいます...
「Hugging Faceにおけるオープンソースのテキスト生成とLLMエコシステム」
テキスト生成と対話技術は古くから存在しています。これらの技術に取り組む上での以前の課題は、推論パラメータと識別的なバイアスを通じてテキストの一貫性と多様性を制御することでした。より一貫性のある出力は創造性が低く、元のトレーニングデータに近く、人間らしさに欠けるものでした。最近の開発により、これらの課題が克服され、使いやすいUIにより、誰もがこれらのモデルを試すことができるようになりました。ChatGPTのようなサービスは、最近GPT-4のような強力なモデルや、LLaMAのようなオープンソースの代替品が一般化するきっかけとなりました。私たちはこれらの技術が長い間存在し、ますます日常の製品に統合されていくと考えています。 この投稿は以下のセクションに分かれています: テキスト生成の概要 ライセンス Hugging FaceエコシステムのLLMサービス用ツール パラメータ効率の良いファインチューニング(PEFT) テキスト生成の概要 テキスト生成モデルは、不完全なテキストを完成させるための目的で訓練されるか、与えられた指示や質問に応じてテキストを生成するために訓練されます。不完全なテキストを完成させるモデルは因果関係言語モデルと呼ばれ、有名な例としてOpenAIのGPT-3やMeta AIのLLaMAがあります。 次に進む前に知っておく必要がある概念はファインチューニングです。これは非常に大きなモデルを取り、このベースモデルに含まれる知識を別のユースケース(下流タスクと呼ばれます)に転送するプロセスです。これらのタスクは指示の形で提供されることがあります。モデルのサイズが大きくなると、事前トレーニングデータに存在しない指示にも一般化できるようになりますが、ファインチューニング中に学習されたものです。 因果関係言語モデルは、人間のフィードバックに基づいた強化学習(RLHF)と呼ばれるプロセスを使って適応されます。この最適化は、テキストの自然さと一貫性に関して行われますが、回答の妥当性に関しては行われません。RLHFの仕組みの詳細については、このブログ投稿の範囲外ですが、こちらでより詳しい情報を見つけることができます。 例えば、GPT-3は因果関係言語のベースモデルですが、ChatGPTのバックエンドのモデル(GPTシリーズのモデルのUI)は、会話や指示から成るプロンプトでRLHFを用いてファインチューニングされます。これらのモデル間には重要な違いがあります。 Hugging Face Hubでは、因果関係言語モデルと指示にファインチューニングされた因果関係言語モデルの両方を見つけることができます(このブログ投稿で後でリンクを提供します)。LLaMAは最初のオープンソースLLMの1つであり、クローズドソースのモデルと同等以上の性能を発揮しました。Togetherに率いられた研究グループがLLaMAのデータセットの再現であるRed Pajamaを作成し、LLMおよび指示にファインチューニングされたモデルを訓練しました。詳細についてはこちらをご覧ください。また、Hugging Face Hubでモデルのチェックポイントを見つけることができます。このブログ投稿が書かれた時点では、オープンソースのライセンスを持つ最大の因果関係言語モデルは、MosaicMLのMPT-30B、SalesforceのXGen、TII UAEのFalconの3つです。 テキスト生成モデルの2番目のタイプは、一般的にテキスト対テキスト生成モデルと呼ばれます。これらのモデルは、質問と回答または指示と応答などのテキストのペアで訓練されます。最も人気のあるものはT5とBARTです(ただし、現時点では最先端ではありません)。Googleは最近、FLAN-T5シリーズのモデルをリリースしました。FLANは指示にファインチューニングするために開発された最新の技術であり、FLAN-T5はFLANを使用してファインチューニングされたT5です。現時点では、FLAN-T5シリーズのモデルが最先端であり、オープンソースでHugging Face Hubで利用可能です。入力と出力の形式は似ているかもしれませんが、これらは指示にファインチューニングされた因果関係言語モデルとは異なります。以下は、これらのモデルがどのように機能するかのイラストです。 より多様なオープンソースのテキスト生成モデルを持つことで、企業はデータをプライベートに保ち、ドメインに応じてモデルを適応させ、有料のクローズドAPIに頼る代わりに推論のコストを削減することができます。Hugging…
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