Search Results 5

なぜLLaVa-1.5はオープンソースAIにおける大勝利であるのか

マイクロソフトは、外観が素晴らしいだけでなく、オープンソースがようやく手頃な価格であることを証明する、彼らのマルチモーダルソリューションの新しいバージョンであるLLaVa-1.5をリリースしました

データサイエンスのプロフェッショナルにおすすめのトップ5のAIツール

イントロダクション今日のデータ主導の世界では、データサイエンスは情報の活用とイノベーションにおいて重要な分野となっています。データの量が増えるにつれて、データサイエンスのツールの重要性はますます高まっています。データサイエンスのツールは、データの収集や前処理から分析や可視化まで、職業の多くの側面で不可欠です。これらのツールにより、データの専門家は複雑な情報を解釈し、洞察力のある知識を得て、データ主導の選択に影響を与えることができます。AIとNLPの統合は、データサイエンスのツールの能力を拡大しました。AIによるツールはタスクを自動化でき、NLP技術は自然言語の理解力を高め、データサイエンティストとツールとのより高度なコミュニケーションを可能にします。本記事では、これらのツールの重要性について掘り下げ、人工知能（AI）と自然言語処理（NLP）技術との相乗効果に焦点を当てています。データサイエンスプロフェッショナルのためのトップ5のAIツール 1. ChatGPT ChatGPTはOpenAIによって開発された多目的な言語モデルであり、データサイエンスで貴重な役割を果たしています。テキスト生成と会話のために最初に設計されたChatGPTは、その優れた自然言語理解能力により、データ分析の強力なツールに進化しました。データサイエンスにおけるChatGPTの役割多目的なデータ分析ツール： ChatGPTは、自然言語理解における優れた能力により、データの解釈、計算、データ操作、モデル構築のサポートなど、データ解釈の多目的でユーザーフレンドリーなツールとして重要な役割を果たします。高度な自然言語処理： ChatGPTの高度な自然言語処理の機能により、データ関連のクエリに効果的に理解し、応答することができます。データサイエンティストはChatGPTを活用してデータセットを理解し、解釈し、洞察を得たり、計算を行ったりすることができます。これにより、さまざまなデータに関連するタスクが効率化されます。データタスクの効率化： ChatGPTは、計算を実行したり、データに変換を適用したり、データセットから有益な洞察を生成したりすることができます。これにより、繰り返しや複雑なデータ操作が簡素化されます。データのプロフェッショナルが生産性を向上させるのに便利な機能です。使いやすいインターフェース： ChatGPTの使いやすいインターフェースにより、技術的な専門知識のレベルに応じたデータサイエンティストを含む幅広いユーザーにアクセスできます。これにより、より直感的でアクセスしやすい方法でデータと対話することができます。 ChatGPTの欠点偏った応答： ChatGPTはインターネットからの広範なテキストデータでトレーニングされているため、偏ったまたは不正確な回答を生成する場合があります。トレーニングデータのバイアスにより、ChatGPTはこれらのバイアスを反映した回答を提供する可能性があります。したがって、ステレオタイプや不正確さを助長する可能性があります。高度なデータ分析には適さない： ChatGPTは強力な言語モデルですが、高度なデータ分析タスクには、専門ツールや深いドメイン知識が必要です。データサイエンスには、複雑な統計分析、機械学習アルゴリズム、詳細なドメイン知識などが関わることが多くあり、これらはChatGPTの能力を超えています。知識の制約： ChatGPTの専門知識は、トレーニングに使用されたデータに制約されます。さらに、特に2021年までのデータで最後にトレーニングされていたため、最新の情報にアクセスできませんでした。この制約は、データサイエンスにおいて、ニュースやトレンドについて現在の状況を把握することが重要な、賢明な判断や信頼性のある結論の導出に支障をきたす可能性があります。 2. Bard…

『9/10から15/10までの週のトップ重要LLM論文』

大型言語モデル（LLM）は近年急速に進化しています新しい世代のモデルが開発されるにつれて、最新の進歩についての情報を研究者やエンジニアが把握することが重要です... +

「Databricks SQL Serverless + DBT のテストから学んだ５つの教訓」

ダウンロードやダッシュボードの生成など、ビッグデータプロジェクトの構築および運用をサポートするために、美容とファッションの分野で豊富な知識を持つ美容とファッションの専門家です

９／１０から１５／１０までの週のトップ重要なコンピュータビジョン論文

『週ごとに、いくつかのトップレベルの学術会議やジャーナルで画像などのコンピュータビジョンの革新的な研究が紹介され、さまざまなサブフィールドでのエキサイティングなブレークスルーが発表されました...』

「データサイエンスをマスターするための無料の5冊の本」

「データサイエンスに参入したいですか？Python、統計学、線形代数、機械学習、深層学習を学ぶための無料の書籍リストをチェックしてください」

Data science

「ChatGPT 3.5 Turboの微調整方法」

この記事では、GPT 3.5 Turboモデルを微調整する方法を紹介していますデータの準備、ファイルのアップロード、そしてカスタムOpenAIセッションの設定によって、これを行うことができます

language models

「フォンダンAIは、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスに基づいた画像テキストのペアデータセット、フォンダン-25Mを公開しました」

大量のデータの処理と分析を行うことを大規模データ処理と呼びます。これには有益な洞察の抽出、情報に基づいた意思決定、複雑な問題の解決が含まれます。ビジネス、科学、医療など、さまざまな分野で重要です。ツールと方法の選択は、データ処理タスクの具体的な要件と利用可能なリソースによって異なります。Python、Java、Scalaなどのプログラミング言語は、大規模データ処理によく使用されます。この文脈では、Apache Flink、Apache Kafka、Apache Stormなどのフレームワークも価値があります。研究者は、大規模データ処理を簡素化し高速化するための新しいオープンソースのフレームワーク「Fondant」を開発しました。データのダウンロード、探索、処理にはさまざまな埋め込みツールが備わっています。また、URLを介してのダウンロードや画像のダウンロード用のコンポーネントも含まれています。 Stable DiffusionやDall-Eなどの生成AIの現在の課題は、著作権付き作品を含むパブリックインターネットからの数億もの画像でトレーニングされていることです。これは、これらの画像を使用するユーザーにとって法的なリスクと不確実性を生じさせ、許可なく所有権のある作品が再現されることにおいて著作権保持者に対して不公平です。これに対処するため、研究者はデータ処理パイプラインを開発し、クリエイティブ・コモンズの画像の5億のデータセットを作成し、潜在的な拡散画像生成モデルを訓練するために使用しました。データ処理パイプラインは、データの収集、処理、移動のために設計されたステップやタスクであり、さまざまな目的に対してデータが保存され、分析される場所へ移動されます。カスタムデータ処理パイプラインを作成するには、いくつかのステップが必要であり、具体的なアプローチはデータソース、処理要件、ツールによって異なる場合があります。研究者は、カスタムパイプラインを作成するためのブロックを組み合わせる方法を使用しています。彼らは再利用可能なコンポーネントとカスタムコンポーネントを混ぜ合わせたFondantパイプラインを設計しました。さらに、それを本番環境に展開し、定期的なデータ処理の自動化を設定しました。 Fondant-cc-25mには、Creative Commonsライセンス情報を含む2,500万の画像URLが一括で簡単にアクセスできます！研究者は、ローカルユーザー向けの詳細なインストール手順を公開しています。パイプラインをローカルで実行するためには、ユーザーのシステムにDockerがインストールされ、Docker環境に少なくとも8GBのRAMが割り当てられている必要があります。リリースされたデータセットには個人情報が含まれる可能性があるため、研究者はオープンアクセスの研究を実施し公開するための公共的な、非個人情報のみを含むデータセットを設計しました。彼らはデータセットのフィルタリングパイプラインはまだ進行中であり、他の研究者から匿名パイプラインの作成への貢献を歓迎しています。研究者は将来的には、画像ベースの重複削除、自動キャプション付け、視覚的品質評価、ウォーターマーク検出、顔検出、テキスト検出などさまざまなコンポーネントを追加したいと述べています！

コード生成のための5つのChatGPTの代替手段：超高速開発へのハイパードライブ

「ChatGPT の代わりにコード生成を強化し、開発を加速させるための 5 つの強力な代替手段を見つけよう最高のツールをいくつか試してみましょう」

「1回目で期待する返答を引き出すための「5ワードのChatGPTプロンプト接頭辞」」

「信じられないかもしれませんが、シンプルな5語のプロンプトがChatGPTをプロフェッショナルのように考えさせ、一度目からより良い回答を見つけることができるのです驚いたことに、私は問題点を突き止めました...」

Learn more about Search Results 5 - Page 11