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「チャットモデル対決：GPT-4 vs. GPT-3.5 vs. LLaMA-2によるシミュレートされた討論会-パート1」

最近、MetaがGPT-4と競合するチャットモデルを開発する計画を発表し、AnthropicがClaude2を発売したことにより、どのモデルが最も優れているかについての議論がますます激化しています...

本番環境向けのベクトル検索の構築

ベクトルストアは、機械学習の進化において重要な役割を果たし、データの数値エンコーディングのための必須のリポジトリとして機能しますベクトルは、多次元空間におけるカテゴリカルなデータポイントを表すために使用される数学的なエンティティです機械学習の文脈では、ベクトルストアは、データの保存、取得、フィルタリングを行う手段を提供します

LLMの出力解析：関数呼び出し対言語チェーン

「LLMを使用したツールの作成には、ベクトルデータベース、チェーン、エージェント、ドキュメント分割ツールなど、複数のコンポーネントが必要ですしかし、最も重要なコンポーネントの1つはLLMです…」

「オムニバースへ：Blender 4.0 アルファリリースが新しいOpenUSDアートの時代の幕開けを切る」

編集者の注：この記事は「Into the Omniverse」というシリーズの一部であり、アーティスト、開発者、エンタープライズが最新のOpenUSDとNVIDIA Omniverseの進歩を活用してワークフローを変革する方法に焦点を当てています。経験豊富な3Dアーティストやデジタルクリエーション愛好家にとって、人気のある3DソフトウェアBlenderのアルファ版がクリエイティブな旅を高めています。アップデートの機能には、複雑なシェーダーネットワークの作成や強化されたアセットエクスポート機能が含まれており、BlenderとUniversal Scene Descriptionフレームワーク（OpenUSD）を使用する開発コミュニティは、3Dの風景を進化させるのに役立っています。 NVIDIAのエンジニアは、BlenderのOpenUSDの機能を向上させるために重要な役割を果たしており、これによりNVIDIA Omniverseとの使用向上ももたらされています。NVIDIA Omniverseは、OpenUSDベースのツールやアプリケーションを接続して構築するための開発プラットフォームです。 Blenderワークフローのためのユニバーサルアップグレード Blender 4.0アルファでは、さまざまなユースケースに最適化されたOpenUSDワークフローにアクセスできるようになります。たとえば、ミュンヘンのBMWグループテクノロジーオフィスのデザインインターンであるエミリー・ボーマーは、Omniverse、Blender、Adobe Substance 3D Painterの組み合わせのパワーを活用して、コンピュータビジョンAIモデルのトレーニングに使用するリアルなOpenUSDベースのアセットを作成しています。ボーマーは、BMWグループが公開したAIデータセットであるSORDI.aiで使用するアセットを作成するために、チームと協力しました。このデータセットには80万枚以上の写真写実的な画像が含まれています。工業用の木箱が仮想的に「経年変化」しているクリップ。 USDはボーマーのワークフローを最適化しました。「BlenderとSubstance 3D Painterの両方でUSDサポートが見られるのは素晴らしいことです」と彼女は言います。「USDを使用して3Dアセットを作成する際、それらが配置されるシーンで予想どおりの見た目と挙動をすることを確信できます。なぜなら、物理的な特性を追加できるからです。」オーストラリアのアニメーター、マルコ・マトセヴィッチも、Blender、Omniverse、USDの組み合わせたパワーを3Dのワークフローで活用しています。…

大規模言語モデル（LLM）の調査

イントロダクション大規模言語モデル（LLM）の登場により、技術の進歩の風景は劇的に変容しました。これらのモデルは、洗練された機械学習アルゴリズムと膨大な計算能力によって駆動され、人間の言語を理解し、生成し、操作する能力を大幅に向上させるものです。LLMは微妙なニュアンスを解釈し、一貫した物語性を創造し、人間のコミュニケーションを模倣する会話を行う驚異的な能力を示しています。LLMの深い探求に乗り出すにつれて、さまざまな産業、コミュニケーションパラダイム、そして人間とコンピュータの相互作用の未来に対するその深遠な影響に直面することになります。しかし、驚異的な可能性の中には複雑な課題の蜘蛛の巣が広がっています。LLMはその能力にもかかわらず、バイアス、倫理的な懸念、および潜在的な誤用に免疫を持ちません。これらのモデルが広範なデータセットから学習する能力は、データの出所と可能な隠れたバイアスについての疑問を呼び起こします。さらに、LLMが私たちの日常生活にますます統合されるにつれて、プライバシー、セキュリティ、透明性への懸念が極めて重要になります。さらに、LLMのコンテンツ生成と意思決定プロセスへの関与に伴う倫理的な考慮事項が注意深く検討されるべきです。 LLMの領域を探求するこの旅では、彼らの機能の複雑さ、革新の可能性、提起する課題、および責任ある開発を指針とする倫理的なフレームワークについて深く掘り下げます。このような状況を思慮深いアプローチでナビゲートすることにより、LLMの潜在能力を活用しつつ、その限界に対処することができ、最終的には言語理解と生成において人間と機械が調和して協力する未来を形作ることができます。学習目標 LLMの基礎理解: LLMのアーキテクチャ、コンポーネント、および基礎技術を含む、LLMの基礎的な理解を得る。LLMが人間の言語を処理し生成する方法について探求する。 LLMの応用の探求: 言語理解やコンテンツ生成から言語翻訳や専門家支援まで、さまざまな産業でのLLMの応用を探求する。LLMがさまざまなセクターを変革している方法を理解する。倫理的な考慮事項の認識: バイアス、誤情報、プライバシーの懸念を含む、LLMに関連する倫理的な考慮事項に深く入り込む。LLMの責任ある倫理的な使用を確保するためにこれらの課題にどのように対処するかを学ぶ。 LLMの影響の分析: コミュニケーション、教育、産業の風景におけるLLMの社会的および経済的な影響を検証する。LLMを生活のさまざまな側面に統合することによってもたらされる潜在的な利益と課題を評価する。将来のトレンドとイノベーション: 対話能力、個別化体験、学際的な応用におけるLLMの進化する風景を探求する。これらの展開が技術と社会にもたらす意味を考える。実践的な応用: コンテンツ作成、言語翻訳、データ分析などのLLMの実践的なユースケースを探求することによって、自身の知識を応用する。さまざまなタスクにおいてLLMを活用することで、実践的な経験を積む。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。言語モデルの進化言語モデルの軌跡は、近年の驚異的な進歩を特徴とするダイナミックな進化を経験してきました。言語処理の領域におけるこの進化の旅は、大規模言語モデル（LLM）の登場により、自然言語処理（NLP）の能力におけるパラダイムシフトを示しています。旅は、後続のイノベーションの道を開いた初期の基本的な言語モデルから始まります。最初の段階では、言語モデルは範囲が限られており、人間の言語の複雑さを捉えるのに苦労しました。技術的な力が進化するにつれて、これらのモデルの洗練度も向上しました。初期のバージョンでは、基本的な言語ルールと統計的な手法を組み合わせてテキストを生成しましたが、文脈と一貫性に制限がありました。しかし、ニューラルネットワークの一種であるトランスフォーマーの登場は、画期的な飛躍をもたらしました。トランスフォーマーは、文全体や段落全体の文脈的な関係を理解することを可能にします。このブレークスルーが大規模言語モデルの基盤となりました。GPT-3などのこれらのモデルは、膨大な数のパラメータを持ち、前例のない品質のテキストを処理および生成する能力を持っています。…

「GANやVAEを超えたNLPにおける拡散モデルの探求」

はじめに拡散モデルは、特に自然言語処理（NLP）の分野で最近注目されています。データを通じてノイズを拡散させるという概念に基づいて、これらのモデルはさまざまなNLPタスクで優れた能力を示しています。この記事では、拡散モデルについて詳しく掘り下げ、その基本原理を理解し、実際の応用、利点、計算上の考慮事項、多モーダルデータ処理における拡散モデルの関連性、事前学習済み拡散モデルの利用可能性と課題について調べます。また、実世界のシナリオでの効果を示すコードの例も紹介します。学習目標確率過程の拡散モデルの理論的基礎とノイズのデータの精緻化における役割を理解する。拡散モデルのアーキテクチャ、拡散と生成のプロセス、およびそれらがデータの品質を反復的に改善する方法を把握する。 PyTorchなどのディープラーニングフレームワークを使用して拡散モデルを実装する実践的な知識を得る。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。拡散モデルの理解研究者は、拡散モデルを確率過程の理論に根ざし、ノイズのあるデータを反復的に精緻化することで、基礎となるデータ分布を捉えるように設計しています。キーポイントは、入力データのノイズのあるバージョンから始めて、数段階にわたり徐々に改善することです。まるで拡散のように情報が徐々にデータを通じて広がる過程と考えることができます。このモデルは、データを反復的に変換し、真の基礎となるデータ分布に近づくようにノイズを導入および除去するプロセスと捉えることができます。情報がデータを通じて徐々に広がる拡散のようなプロセスと考えることができます。拡散モデルでは、通常2つの主要なプロセスがあります：拡散プロセス：このプロセスでは、ノイズを追加することによる反復的なデータの精緻化が行われます。各ステップで、データにノイズが導入され、ノイズが増えます。その後、モデルはこのノイズを徐々に減少させ、真のデータ分布に近づけることを目指します。生成プロセス：データが拡散プロセスを経た後に適用される生成プロセスです。このプロセスは、改善された分布に基づいて新たなデータサンプルを生成し、高品質のサンプルを効果的に生成します。以下の画像は、異なる生成モデルの動作の違いを示しています。異なる生成モデルの動作：https://lilianweng.github.io/posts/2021-07-11-diffusion-models/ 理論的基礎 1. 確率過程拡散モデルは、確率過程の基礎に構築されています。確率過程は、時間や空間の中でランダムな変数の進化を記述する数学的な概念です。それは、システムが確率的な方法で時間とともにどのように変化するかをモデル化します。拡散モデルの場合、このプロセスはデータを反復的に精緻化することに関係しています。 2. ノイズ拡散モデルの核心にあるのは、ノイズの概念です。ノイズは、データのランダムな変動や不確実性を指します。拡散モデルの文脈では、入力データにノイズを導入して、データのノイズのあるバージョンを作成します。この文脈でのノイズは、粒子の位置のランダムな変動を意味します。それは、測定の不確実性や拡散プロセス自体の固有のランダム性を表します。ノイズは、分布からサンプリングされるランダム変数としてモデル化することができます。単純な拡散プロセスの場合、それはしばしばガウスノイズとしてモデル化されます。 3.…

「洗練されたアルゴリズムなしで予測指標とプロセスを改善するにはどうすればいいですか？」

記述的な分析を開発することで、需要計画のKPIとプロセスの効率を改善するための重点領域を特定することができます

AWSにおける生成AIとマルチモーダルエージェント：金融市場における新たな価値を開拓するための鍵

マルチモーダルデータは、市場、経済、顧客、ニュースおよびソーシャルメディア、リスクデータを含む、金融業界の貴重な要素です金融機関はこのデータを生成し、収集し、利用して、金融業務の洞察を得たり、より良い意思決定を行ったり、パフォーマンスを向上させたりしますしかし、マルチモーダルデータには複雑さと不足に起因する課題があります

オムニヴォアに会ってください：産業デザイナーがアートとOpenUSDを組み合わせて、AIトレーニング用の3Dアセットを作成します

編集者注：この投稿は、NVIDIA OmniverseとOpenUSDを使用して3Dワークフローを加速し、仮想世界を作成する個々のクリエイターと開発者を紹介するMeet the Omnivoreシリーズの一部です。オーストラリアのクイーンズランド工科大学（QUT）の学生であるエミリー・ボーマーは、クリエイティブな芸術または科学を追求するか迷っていました。そして彼女は産業デザインを見つけ、研究とコーディングに没頭しながら、スケッチ、アニメーション、3Dモデリングなどの可視化ワークフローを探求することができました。今、ボーマーはドイツ・ミュンヘンのBMW Group Technology Officeでデザインインターンとして彼女のスキルを活かしています。チームはNVIDIA Omniverse（3Dツールとアプリケーションの開発および接続のためのプラットフォーム）およびUniversal Scene Description（OpenUSDとも呼ばれる）を使用して、合成データ生成パイプラインを強化しています。ボーマーは、BMW Group、Microsoft、およびNVIDIAが公開したSORDI.aiと呼ばれる産業用合成オブジェクト認識データセットを使用して、リアルな3Dアセットを作成しています。SORDI.aiは開発者や研究者がAIの訓練を効率化し加速するためのものです。画像の自動生成を自動化するために、チームはOmniverse Replicatorに基づいた拡張機能を開発しました。Omniverse Replicatorは、カスタムの合成データ生成ツールを作成するためのソフトウェア開発キットです。 SORDI.aiチームの一員として、ボーマーはBlenderとAdobe Substance Painterを使用して、物理的な正確さと写実性の高い3Dアセットをデザインし、合成データが効率的にAIモデルの訓練に使用できるようにしています。ボーマーが作成するすべてのアセットは、NVIDIA Isaac Simプラットフォームで自律ロボットのテストとシミュレーションに使用されます。NVIDIA Isaac…

「マーケティングにChatGPTを利用する15の方法」

マーケティングは非常にダイナミックなセクターであり、常に先を行くために苦労するものです。成功を達成するためには、競争したり、ビジネスのライバルを上回る必要があります。成功を維持することは、それを達成することと同じくらい重要です。ChatGPTは成功への切符であり、今日の高速で常に進化するデジタルの風景における技術の贈り物です。それは効果的にあなたをガイドし、顧客を自動化し、関与させるための魅力的なコンテンツを作り上げる手助けをすることができます。それによって、コンバージョンとブランドの成功をもたらすことができます。ChatGPTのようなAIパワードツールは、ビジネスを育成するために無限の機会を提供してくれます。ここでは、マーケティングにChatGPTを活用する15の興味深い方法を紹介します。マーケティングにChatGPTを活用する15の方法前述の通り、マーケティングにChatGPTを活用する方法を紹介します。GPTマーケティングがあなたにとってゲームチェンジャーとなる方法を発見してください：コンテンツ生成顧客サポートメールマーケティング SEO最適化顧客データの洞察ソーシャルメディアマーケティングコンテンツのアイデア出し A/Bテストのアイデアコンテンツのローカライズマーケティングの自動化コンテンツカレンダーの管理リードジェネレーションチャットボット製品説明データ分析また、読む：AIマーケティング戦略の作り方コンテンツ生成コンテンツ生成について話すと、ChatGPTはマーケターの最良のパートナーになるかもしれません。彼は非常に効率的に記事やブログ投稿、ソーシャルメディアのコピーを作成することができます！そのため、コンテンツの生成を効率化することができます。これにより、マーケターは戦略と創造性にさらに時間とお金を注ぐことができますが、興味深いコンテンツの一定の流れを維持します。これは、忙しいマーケティングチームにとっては恵みとなります。最新のコンテンツは視聴者を引き付け、SEOランキングを向上させ、ブランドへの信頼を築きます。アイデアの要約マーケティング記事、ブログ投稿、ソーシャルメディアの更新を作成するランディングページのコンテンツや製品の説明を作成する…

ChatGPT for Marketing

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