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作曲家：AIツールを使った投資の学び方

もし投資の世界について理解することが苦手なら、Composer（AI投資ツール）があなたの解決策かもしれません

中間旅程のタトゥープロンプト

次のタトゥーのインスピレーションを探している場合は、Midjourneyを使用してみてください

ビジネスにおける機械学習オペレーションの構築

私のキャリアで気づいたことは、成功したAI戦略の鍵は機械学習モデルを本番環境に展開し、それによって商業的な可能性をスケールで解放する能力にあるということですしかし…

AIがトランスコミュニティに与える悪影響を明らかにする

AIがトランスジェンダーに失敗している方法ジェンダー認識ソフトウェアの危険性、不適切な医療モデル、トランスフォビックなコンテンツの増幅

一度言えば十分です！単語の繰り返しはAIの向上に役立ちません

大規模言語モデル（LLM）はその能力を示し、世界中で話題になっています今や、すべての大手企業は洒落た名前を持つモデルを持っていますしかし、その裏にはすべてトランスフォーマーが動いています...

Rのggvancedパッケージを使用したスパイダーチャートと並列チャート

ggplot2パッケージの上に、スパイダーチャートや平行チャートなどの高度な多変数データ可視化を生成するためのパッケージ

スターバックスの報酬プログラムの成功を予測する

このプロジェクトは、スターバックスの現在の顧客を効果的に引きつけ、新しい顧客を獲得するための報酬プログラムオファーを特定することに焦点を当てていますスターバックスはデータに基づく会社であり、入手するために投資を行っています...

中国における大量生産自動運転の課題

自律走行は、世界でも最も困難な運転の一つが既に存在する中国では、特に難しい課題です主に3つの要因が関係しています：動的...

UCサンディエゴとクアルコムの研究者たちは「Natural Program」を公開しましたそれは自然言語での厳密な推論チェーンの容易な検証にとって強力なツールであり、AIにおける大きな転換点となります

人工知能の領域で最も驚くべき進歩の一つは、大規模言語モデル（LLM）の開発です。GPT 3.5とGPT 4アーキテクチャに基づくOpenAIが開発した非常に有名なChatGPTは、人間と同じようにコンテンツを生成し、質問に答えることで大いに役立っており、その創造的で正確なコンテンツ生成能力により、ほぼすべての産業における問題解決に取り組むことができます。Chain-of-Thought（CoT）プロンプティングの追加により、GPT 3.5の影響力は向上し、情報処理産業に大きな変革をもたらしました。CoTはLLMを強化し、中間段階でより包括的で詳細な推論プロセスを生成するのに役立ちます。 CoTには多くの利点がありますが、中間推論段階に重点を置くことで、幻覚や複雑化したエラーが発生することがあり、モデルが一貫した正確な推論プロセスを生成するのが困難になることがあります。人間が問題を解決するために故意の推論的論理推論手順に従う方法から着想を得て、LLMが明示的で厳密な演繹的推論を行うことを可能にするために、多くの努力が払われてきました。これらの課題に対処するため、研究者チームは、自然言語に基づく演繹的推論形式であるナチュラルプログラムを導入し、演繹的推論を達成するために自然言語の固有の力を利用する方法を提案しました。チームは、このアプローチが推論検証プロセスをいくつかの連続したサブプロセスに分解することを示しました。各サブプロセスには、特定のステップに必要な文脈と前提条件のみが提供され、分解により検証プロセスがよりアプローチ可能になります。著者らは、OpenAIのGPT-3.5-turbo（175B）などの公開モデルを使用して、自然言語に基づく演繹的推論形式を実行するための算術および常識のデータセットのトライアルを実行し、その効果を示しました。アウトカムは、彼らの戦略が大規模言語モデルによって生成される推論プロセスの信頼性を高めるのにどのように優れているかを示しています。ナチュラルプログラム形式により、言語モデルは正確な推論ステップを生成し、後続のステップがより厳密に前のステップに基づいていることを確認します。この構造を使用して、言語モデルはステップバイステップで推論自己検証を実行し、推論段階は各演繹的推論のレベルに検証手順が統合されているため、より厳密で信頼性が高くなります。チームが述べた主な貢献のいくつかは次のとおりです。ナチュラルプログラム形式の導入により、チームは、検証に適した厳密な演繹的推論のフレームワークを提案し、コンテキスト内学習により簡単に生成できるようにしました。提案されたナチュラルプログラム形式で書かれた長大な演繹的推論プロセスは、必要な文脈と前提条件のみをカバーするステップバイステップのサブプロセスを使用して信頼性が高く自己検証できることが示されました。実験により、フレームワークがLLMによる推論段階とソリューションの正確性、信頼性、解釈性をどのように効果的に向上させるかが示されました。結論として、このフレームワークは、言語モデルの演繹的推論能力を向上させるために有望です。

オッターに会いましょう：大規模データセット「MIMIC-IT」を活用した最先端のAIモデルであり、知覚と推論のベンチマークにおいて最新の性能を実現しています

マルチファセットモデルは、書かれた言語、写真、動画などの様々なソースからのデータを統合し、さまざまな機能を実行することを目指しています。これらのモデルは、視覚とテキストデータを融合させたコンテンツを理解し、生成することにおいて、かなりの可能性を示しています。マルチファセットモデルの重要な構成要素は、ナチュラルランゲージの指示に基づいてモデルを微調整する指示チューニングです。これにより、モデルはユーザーの意図をより良く理解し、正確で適切な応答を生成することができます。指示チューニングは、GPT-2やGPT-3のような大規模言語モデル（LLMs）で効果的に使用され、実世界のタスクを達成するための指示に従うことができるようになりました。マルチモーダルモデルの既存のアプローチは、システムデザインとエンドツーエンドのトレーニング可能なモデルの観点から分類することができます。システムデザインの観点では、ChatGPTのようなディスパッチスケジューラを使用して異なるモデルを接続しますが、トレーニングの柔軟性が欠けているため、コストがかかる可能性があります。エンドツーエンドのトレーニング可能なモデルの観点では、他のモダリティからモデルを統合しますが、トレーニングコストが高く、柔軟性が制限される可能性があります。以前のマルチモーダルモデルにおける指示チューニングのデータセットには、文脈に沿った例が欠けています。最近、シンガポールの研究チームが提案した新しいアプローチは、文脈に沿った指示チューニングを導入し、このギャップを埋めるための文脈を持つデータセットを構築しています。この研究の主な貢献は以下の通りです。マルチモーダルモデルにおける指示チューニングのためのMIMIC-ITデータセットの導入。改良された指示に従う能力と文脈的学習能力を持ったオッターモデルの開発。より使いやすいOpenFlamingoの最適化実装。これらの貢献により、研究者には貴重なデータセット、改良されたモデル、そしてより使いやすいフレームワークが提供され、マルチモーダル研究を進めるための貴重な資源となっています。具体的には、著者らはMIMIC-ITデータセットを導入し、OpenFlamingoの文脈的学習能力を維持しながら、指示理解能力を強化することを目的としています。データセットには、文脈的関係を持つ画像とテキストのペアが含まれており、OpenFlamingoは文脈的例に基づいてクエリされた画像-テキストペアのテキストを生成することを目指しています。MIMIC-ITデータセットは、OpenFlamingoの指示理解力を向上させながら、文脈的学習を維持するために導入されました。これには、画像-指示-回答の三つ組と対応する文脈が含まれます。OpenFlamingoは、画像と文脈的例に基づいてテキストを生成するためのフレームワークです。トレーニング中、オッターモデルはOpenFlamingoのパラダイムに従い、事前学習済みのエンコーダーを凍結し、特定のモジュールを微調整しています。トレーニングデータは、画像、ユーザー指示、GPTによって生成された回答、および[endofchunk]トークンを含む特定の形式に従います。モデルは、クロスエントロピー損失を使用してトレーニングされます。著者らは、Please view this post in your web browser to complete the quiz.トークンで予測目標を区切ることにより、トレーニングデータを分離しています。著者らは、OtterをHugging Face Transformersに統合し、研究者がモデルを最小限の努力で利用できるようにしました。彼らは、4×RTX-3090…

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