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「カスタマイズされたLLMパワードAIアシスタントで研究を強化する」

イントロダクション情報が溢れる世界で、効率的に関連データにアクセスし抽出することは非常に貴重です。ResearchBotは、OpenAIのLLM（Large Language Models）とLangchainを組み合わせた情報検索のための先進的なLLMパワードアプリケーションプロジェクトです。この記事は、自分自身でResearchBotを作成し、現実の生活でどのように役立つかのステップバイステップガイドのようなものです。まるでデータの海から必要な情報を見つける知的なアシスタントを持っているようなものです。コーディングが好きであるかAIに興味があるかにかかわらず、このガイドは、カスタマイズされたLLMパワードAIアシスタントを使用して研究を強化するのに役立つものです。これは、LLMの潜在能力を引き出し、情報へのアクセス方法を革新するための旅です。学習目標 LLM（Large Language Models）、Langchain、ベクトルデータベース、埋め込みなど、より深い概念を理解する。 LLMとResearchBotのリアルワールドの応用例を研究、カスタマーサポート、コンテンツ生成などの分野で探求する。既存のプロジェクトやワークフローにResearchBotを統合するためのベストプラクティスを見つけ、生産性と意思決定を改善する。データの抽出とクエリの回答のプロセスを簡素化するためにResearchBotを構築する。 LLMテクノロジーの動向を把握し、情報へのアクセスと使用方法を革新する潜在能力について最新の情報を得る。この記事はデータサイエンスブロガソンの一部として公開されました。 ResearchBotとは何ですか？ ResearchBotは、LLM（Large Language Models）によって動力を得る研究アシスタントです。さまざまな業界のプロフェッショナルにとって素晴らしいパートナーとなり、コンテンツを迅速にアクセスし要約することができる革新的なツールです。複数の記事、文書、ウェブページを読み理解し、関連性のある短い要約を提供できる個人的なアシスタントを想像してみてください。私たちのResearchBotは、研究目的に必要な時間と労力を削減することを目指しています。実世界の使用例金融分析: 最新の市場ニュースを把握し、金融に関するクエリに素早く回答します。ジャーナリズム: 記事のための背景情報、ソース、参考資料を効率的に収集します。医療:…

「生成AIにおける高度なエンコーダとデコーダの力」

はじめに人工知能のダイナミックな領域では、技術と創造性の融合が人間の想像力の限界を押し上げる革新的なツールを生み出しています。この先駆的な進歩の中には、生成型AIにおけるエンコーダーとデコーダーの洗練された世界が存在します。この進化は、芸術、言語、さらには現実との関わり方を根本的に変革します。出典 – IMerit 学習目標生成型AIにおけるエンコーダーとデコーダーの役割と創造的なアプリケーションへの重要性を理解する。 BERT、GPT、VAE、LSTM、CNNなどの高度なAIモデルと、データのエンコードとデコードにおける実践的な使用方法を学ぶ。エンコーダーとデコーダーのリアルタイムアプリケーションをさまざまな分野で探求する。 AIによって生成されたコンテンツの倫理的な考慮と責任ある使用についての洞察を得る。高度なエンコーダーとデコーダーを応用することによって創造的な協力とイノベーションのポテンシャルを認識する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。エンコーダーとデコーダーの台頭テクノロジーの絶え間ない進化の中で、エンコーダーとデコーダーは人工知能（AI）と生成型AIにクリエイティブな転機をもたらしています。それらはAIが芸術、テキスト、音声などを理解し、解釈し、創造するために使用する魔法の杖のような存在です。ここがポイントです：エンコーダーは非常に注意深い探偵のようなものです。画像、文章、音声など、様々な物事を詳細に分析します。さまざまな小さな詳細やパターンを探し、クルーを組み立てる探偵のような役割を果たします。一方、デコーダーはクリエイティブな魔術師のような存在です。エンコーダーが見つけた情報を新たでドキドキするものへと変えます。それは魔術師が魔法の呪文に変え、芸術、詩、さらには別の言語まで作り出すようなものです。エンコーダーとデコーダーの組み合わせは、創造的な可能性の扉を開きます。 <p p="" 簡単に言えば、aiのエンコーダーとデコーダーは、探偵と魔術師が共同で働いているようなものです。探偵が世界を理解し、魔術師がその理解を素晴らしい創造物に変えます。これが芸術、言語、さらには他の様々な分野でゲームを変えつつある方法で、技術が革新的でありながらも卓越した創造性を備えていることを示しています。構成要素：エンコーダーとデコーダー生成型AIの核心には、データを一つの形式から別の形式に変換するエンコーダーとデコーダーという基本的な構成要素があり、これが創造的AIの核心となります。彼らの役割を理解することで、彼らが解き放つ膨大な創造力の可能性を把握する助けになります。エンコーダー：…

テクノロジーを通じたアクセシビリティと包括性

感覚障害を持つ人々が障害を克服するのを手助けします' (Kankaku shōgai o motsu hitobito ga shōgai o kokufuku suru no o tedasuke shimasu.)

AIの障壁を越える：OpenAIがLLMsをメインストリームの成功へ導くまで

「ML開発者ツール（広くはMLOpsとして分類される）が単体のビジネスとして成り立つかどうかについては常々懐疑的な意見を述べてきましたが、ごく一部の例外を除いて、私の意見は正しかったと証明されました...」

AIにおける継続的学習の現状について

なぜchatGPTは2021年までの訓練しかされていないのですか？この記事では、深層学習における継続的な学習の現状を解説し、特に大規模な言語モデルとチャットボットに焦点を当てています

印象的なパフォーマンス：TensorRT-LLMを使用したRTXで最大4倍高速化された大規模言語モデル（LLM） for Windows

Generative AIは、個人コンピューティングの歴史で最も重要なトレンドの一つであり、ゲーミング、創造性、ビデオ、生産性、開発などに進歩をもたらしています。また、GeForce RTXとNVIDIA RTX GPUは、Tensor Coreと呼ばれる専用のAIプロセッサを搭載しており、1億台以上のWindows PCとワークステーションにネイティブで生成AIのパワーをもたらしています。本日、TensorRT-LLM for Windowsにより、PC上の生成AIが最大4倍速くなりました。TensorRT-LLMは、AI large language models（Llama 2やCode Llamaなど）の推論性能を高速化するオープンソースライブラリであり、先月のデータセンター版TensorRT-LLMの発表に続きます。 NVIDIAは、TensorRT-LLMでカスタムモデルを最適化するスクリプト、TensorRTで最適化されたオープンソースモデル、およびLLMの速度と品質を示す開発者リファレンスプロジェクトなど、開発者がLLMを加速するためのツールもリリースしています。 TensorRTの高速化は、Automatic1111配布の人気のあるWeb UI内のStable Diffusionでも利用できます。これにより、従来の実装よりも生成AIの拡散モデルが最大2倍速くなります。さらに、RTX Video Super Resolution（VSR）バージョン1.5は、今日のGame…

統計的有意性の解読：マーケターのガイド

「マーケターがキャンペーンの効果をどのように決定しているのか、考えたことはありますか？今日のデータ主導の世界では、統計的有意性の概念を理解することが重要です」

僧侶の病気探偵：AI技術を活用した植物健康ガイド

イントロダクション農業は私たちの文明の生命線であり、地球上の数十億人に栄養と食物を提供しています。しかし、この重要な産業は絶え間ない敵、つまり植物の病気に直面しています。これらの微小な脅威は作物に甚大な被害をもたらし、経済損失や食料不足を引き起こします。私たちの農業の遺産を守るカギは、最新の技術が介入する早期の検出と適時の対応にあります。この包括的なガイドでは、強力な機械学習ライブラリであるMonkを使用した植物の病気分類の旅に出ます。この記事の最後までに、人工知能を活用して植物の病気を効果的に特定し、対処するための知識を身につけることができます。では、Monkがどのように私たちに力を与え、植物の病気分類のためのディープラーニングモデルを作成、訓練、最適化するかを探求していきましょう。しかし、技術的な側面に入る前に、この取り組みの重要性とMonkが重要な役割を果たす理由を理解するために舞台を設定しましょう。学習目標 Monkソフトウェア/ライブラリの基本を理解する。ローカルマシンまたは好きな開発環境にMonkをインストールして設定する方法を学ぶ。機械学習における高品質なデータの重要性を探求する。 Monkを使用して、植物の病気の画像データセットを取得、前処理、整理して分類タスクに使用する方法を学ぶ。植物の病気分類に適したディープラーニングモデルアーキテクチャの選択に対する洞察を得る。 Monk内でモデルを設定し微調整する方法を理解する。転移学習における事前学習済みモデルも含む。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。実践ガイド：Monkによる最初の病気分類モデルの作成このセクションでは、植物の病気分類のためのMonkモデルのステップバイステップのプロセスをご紹介します。機械学習に初めて取り組む方から経験豊富なデータサイエンティストまで、以下の手順に従って植物の病気分類の旅を始めましょう。ステップ1：データ収集この最初のステップでは、植物の病気分類プロジェクトに必要なデータセットを収集します。以下の手順に従ってデータを収集してください：すばらしいPlant Villageのチームがデータセットを収集しました 1. Kaggle APIトークンのアップロード：以下のコードを使用してKaggle APIトークンをアップロードしてください。このトークンは、Kaggleからデータセットをダウンロードするために必要です。…

「最大AIパフォーマンス：最新のNVIDIA GPUによって高速化されたAdobeの最新アップデートは、何百万ものクリエイターのワークフローを改善します」

生成AIは、多くの産業で創造的な人々が思い描いたアイデアを類まれな速さで実現するのに役立っています。この技術は、Adobe MAXで展示されます。10月12日（木曜日）まで、対面とバーチャルで行われます。Adobe MAXをご覧ください。 Adobeは、Adobe Fireflyのリリースにより、創作者たちの手に生成AIの力を与えています。NVIDIAのGPUを使用して、Adobeは芸術家やその他の人々が生成AIを加速させるための新たな機会をもたらし、数百万人のユーザー向けに生成AIの拡張を解放しています。Fireflyは現在、スタンドアロンのアプリとして利用可能であり、他のAdobeアプリとも統合されています。 Adobe Premiere Pro、Lightroom、After Effects、Substance 3Dの最新のアプリのアップデートにより、クリエイターに新たなAI機能がもたらされました。さらに、GeForce RTXおよびNVIDIA RTXのGPUは、これらのアプリやAIエフェクトを高速化し、膨大な時間の節約をもたらします。ビデオエディターは、最適化された話し声の品質を向上させるAIのEnhance Speech（ベータ版）機能を活用したり、RTX GPUでのPremiere ProでのARRIRAWカメラのオリジナルデジタルフィルムクリップのGPUアクセラレーションデコードで、Apple MacBook Pro 16 M2 Maxと比較して最大60%高速化される点を活用したりすることができます。さらに、After Effectsで利用できる次世代Roto Brush（バージョン3.0）機能により、改善されたロトスコーピングの品質も活用できます。…

GoogleのDeepMindがロボット技術の革新を遂げています

GoogleのDeepmindと33の学術研究所との協力により、ロボット技術の世界に風穴が開くかもしれませんこの共同事業の目標は、特定のタスクに特化したデータセットの固定的なパラダイムからロボット技術を解放することです彼らのブログによると、成功すれば、「Open X-Embodiment...」

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