Search Results プロトタイプ

「マルチタスクアーキテクチャ：包括的なガイド」

多くのタスクを実行するためにニューラルネットワークを訓練することは、マルチタスク学習として知られていますこの投稿では、複数の密な計算ビジョンタスクを実行するモデルを訓練します

「物理学と流体力学に応用されたディープラーニング」

数値シミュレーションは、物理システムの挙動を理解するために何年も使用されてきました流体が構造物と相互作用する方法、応力下で幾何学が変形する方法、または熱の挙動などを理解するために使用されます

生成AI：シームレスなデータ転送のための倫理的かつ創造的なイノベーション

この記事は、データエンリッチメントにおける生成AIの変革的な影響について掘り下げ、より正確な洞察と意思決定を促進します

導入急速に進化するGenerative AIの風景において、新たな時代が訪れました。この変革的なシフトにより、AIアプリケーションに前例のない進歩がもたらされ、その最前線にはChatbotがあります。これらのAIパワードの対話エージェントは、人間のような相互作用をシミュレートし、ビジネスや個人のコミュニケーションを再構築しています。”Gen AI Era”という用語は、先進的なAIが未来を形作る役割を強調しています。”解放された可能性”は、Chatbotがパーソナライズされた体験、効率的な問題解決、創造性を推進する変革期を意味しています。タイトルは、Generation AIによってエンパワーされたChatbotが、新しい対話の時代を切り拓くために、プロンプトからテキストを生成するモデルをゼロから構築する方法を発見することを示唆しています。本記事では、ChatbotとGen AIの交差点で、プロンプトからテキストを生成することによる深い影響を明らかにしています。Chatbotがコミュニケーションを向上させ、プロセスを効率化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させる方法について探求します。この旅は、異なる産業におけるGen AI時代におけるChatbotの潜在能力を解き放ち、その進化、応用、変革力を探求します。最先端のAIイノベーションを通じて、Chatbotがこのダイナミックな人工知能の時代において、対話、作業、つながりを再定義する方法を明らかにします。学習目標 Gen AI Eraの導入: Generation AI（Gen AI）の概念とその進化する人工知能の風景における重要性を説明して、舞台を設定します。 Chatbotの役割の強調: ChatbotがGen AIの枠組み内で果たす重要な役割を強調し、コミュニケーションと相互作用に与える変革的な影響を示します。 LangChainの洞察の探求: LangChainのブログ投稿「LangChain DemoGPT: Generation AIアプリケーションの新時代を切り拓く」について、ChatbotとGen…

深層学習フレームワークの比較

「開発者に最適なトップのディープラーニングフレームワークを見つけてください機能、パフォーマンス、使いやすさを比較して、AIのコーディングの旅を最適化してください」

「マーク・A・レムリー教授による生成AIと法律について」

データサイエンス内で新しい分野が現れ、研究内容が理解しにくい場合は、専門家やパイオニアと話すことが最善です最近、私たちはスタンフォードロースクールのウィリアムH.ノイコム法学教授であり、ディレクターでもあるMark A. Lemley氏と話をしました...

Interview

ドメイン特化の大規模言語モデルの6つの例

「GoogleのBardやOpenAIのChatGPTなどの大規模言語モデルを使った経験があるほとんどの人々は、一般的で業界特化していないLLM（Large Language Model）と一緒に作業してきましたしかし、時間が経つにつれて、多くの業界がこれらのモデルの力を認識してきましたそれによって、彼らは理解するようになりました...」

「AIが空中戦にロボットの相棒をもたらす」

人工知能（AI）は、アメリカ空軍の無人のXQ-58A ヴァルキリー実験機を操作しています軍はこれを従来の戦闘機の次世代のロボットウィングマンとして想定しています

CMU（カーネギーメロン大学）と清華大学の研究者が提案した「Prompt2Model：自然言語の指示から展開可能なAIモデルを生成する汎用メソッド」

与えられた問題を解決するためにNLPモデルを構築したいと考えたとします。まず、タスクの範囲を定義し、その後、意図したシステムの振る舞いを特定するデータを見つけるか作成し、適切なモデルのアーキテクチャを選択し、モデルをトレーニングし、評価を通じて性能を評価し、最後に実世界での使用のために展開します。研究者たちは、このような包括的なNLPモデルを1行のコードでプロトタイプ化することが可能になりました！ https://arxiv.org/abs/2308.12261 Prompt2Modelは、シンプルなプロンプトを使用してシステムの振る舞いを指定でき、同時にすべての利点を保持した展開可能な特殊な目的のモデルを提供するシステムです。上の図は、Prompt2Modelの動作アーキテクチャを示しています。基本的には、ユーザープロンプトからタスクに関する必要な詳細を抽出し、タスク関連の情報を収集し結合し、以下の異なるチャネルを使用して展開する自動パイプラインとして機能します。データセットの取得：プロンプトが与えられた場合、最初のタスクは、ユーザーのタスクの説明をサポートする既存の手動注釈付きデータを見つけることです。データセットの生成：幅広いタスクをサポートするために、ユーザーの特定の要件に従って合成トレーニングデータを生成するためのデータセットジェネレータが存在します。プロンプトパーサーによって解析されたユーザー固有の要件には、コンテキスト学習を備えたLLMが含まれており、OpenAIのgpt-3.5-turbo-0613を使用してユーザープロンプトをセグメント化するために使用されます。モデルの取得：提供されたプロンプトを使用して、ユーザーの目標に適した事前学習済み言語モデルが選択されます。この選択されたモデルは学生モデルとして機能し、生成および取得したデータを用いてさらに微調整および評価されます。 Webアプリ：最後に、訓練されたモデルと対話するための使いやすいグラフィカルユーザーインターフェースが存在します。このGradioを使用して作成されたWebアプリケーションは、簡単にサーバー上に公開されることができます。結論として、Prompt2Modelは、小規模で競争力のあるNLPシステムを迅速に構築するためのツールです。手動のデータ注釈やアーキテクチャなしに、数時間でLLMを上回るタスク固有のモデルを直接生成することができます。拡張性のある設計を持つモデルは、モデルの蒸留、データセットの生成、合成評価、データセットの取得、モデルの取得といった新しい技術の探索のためのプラットフォームを提供することができます。将来を見据えると、Prompt2Modelは協力的なイノベーションの触媒となることができます。異なる課題を提案することで、研究者は将来のフレームワークの各コンポーネントにおける多様な実装と改善の発展を促すことを目指しています。

「生成AIの組織化：データサイエンスチームから得た5つの教訓」

「経営陣が曖昧な約束をした後、新しいGen AIの機能が組織全体に組み込まれることを利害関係者に約束した後、あなたのタイガーチームはMVPを作成するためにスプリントしました」

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