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AIの生成体験を向上させる Amazon SageMakerホスティングでのストリーミングサポートの導入

「Amazon SageMakerリアルタイム推論を通じたレスポンスストリーミングの提供を発表し、大変興奮していますこれにより、チャットボット、仮想アシスタント、音楽ジェネレータなどの生成型AIアプリケーションのインタラクティブな体験を構築する際に、SageMakerリアルタイム推論を使用してクライアントに連続的に推論レスポンスをストリーミングできるようになりましたこの新機能により、レスポンス全体が生成されるのを待つのではなく、利用可能な場合にすぐにレスポンスをストリーミング開始できますこれにより、生成型AIアプリケーションの最初のバイトまでの時間を短縮できますこの記事では、インタラクティブなチャットのユースケースに対して、新しいレスポンスストリーミング機能を使用したSageMakerリアルタイムエンドポイントを使用してストリーミングWebアプリケーションを構築する方法を紹介しますサンプルデモアプリケーションのUIにはStreamlitを使用しています」

プロンプトからテキストを生成するためのモデルの作成

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…

「生成AIゴールドラッシュで誰がお金を稼ぐのか？」

「創発型AIのゴールドラッシュに備えよ！ビッグテックはピックとシャベルで支配するのか？どのスタートアップが成功するのか？「Xのための共同運転者」が黄金を手にするビジネス戦略になるのか？他の探鉱者を遠ざけるための堀をスタートアップが掘る方法は？そして、再びアメリカは…」

Artificial Intelligence

「ヒープデータ構造の紹介」

この記事では、ヒープデータ構造について理解し、許可される操作、実装方法、および使用方法について説明します

Google Researchにおける責任あるAI：パーセプションの公平性

Google ResearchのPerception Fairnessチームの共同リーダーであるSusanna RiccoとUtsav Prabhuが投稿しました。 Googleの責任あるAI研究は、異なるバックグラウンドと専門知識を持つチーム間、研究者と製品開発者間、そして最終的には広範なコミュニティとの協力の基盤の上に築かれています。パーセプションフェアネスチームは、コンピュータビジョンと機械学習（ML）のフェアネスに関する深い専門知識と、Googleをはじめとする製品にパワーを与える知覚システムを構築する研究者との直接的なつながりを組み合わせることで進歩を推進しています。私たちはGoogleのAI原則に基づいて、システムを包括的に設計するために協力して取り組んでいます。パーセプションフェアネス研究は、Googleの製品をパワーにする最新の基盤と生成モデルを含む高度なマルチモーダルモデルの設計、開発、展開にわたります。私たちのチームのミッションは、特に基盤モデルと生成AIに関連するマルチモーダルMLシステムにおける公平性と包括性のフロンティアを推進することです。これには、分類、ローカリゼーション、キャプション付け、検索、ビジュアルな質問応答、テキストから画像またはビデオの生成、生成画像とビデオの編集などの中核技術コンポーネントが含まれます。私たちは、これらのアプリケーションにおいて公平性と包括性を最優先のパフォーマンス目標とすることができると信じています。私たちの研究は、開発サイクル全体でこれらの目標を積極的に設計するための新しい分析と緩和策を開放することに焦点を当てています。私たちは、次のような核心の問いに答えます：MLをどのように使用して、人種、文化、社会的アイデンティティの人々の知覚を責任を持ってモデル化し、公平性と包括性を促進することができるのか？どのようなシステムのバイアス（例：特定の肌の色の人物の画像でのパフォーマンスの低下）を計測することができ、これらの指標を使用してより良いアルゴリズムを設計することができるのか？より包括的なアルゴリズムとシステムを構築し、障害が発生した場合に迅速に対応するにはどうすればよいのか？メディアにおける人々の表現の測定画像やビデオを編集、キュレーション、または作成することができるMLシステムは、世界中の視聴者の信念を形成または強化することができます。これには、ステレオタイプの強化、人々のグループの傷つけや消去などの表現上の害を減らすための研究は、コンテンツと社会的な文脈の両方を深く理解することにかかっています。これは、異なる観察者が自分自身や自分のコミュニティをどのように捉え、他者がどのように表現されているかにかかっています。責任を持って行われるべき社会的カテゴリの研究とその方法については、この分野で大いに議論があります。私たちの研究は、社会学と社会心理学に基づき、人間の知覚に合致し、問題の主観性を受け入れ、微妙な測定と緩和を可能にするスケーラブルなソリューションに向けて取り組んでいます。例として、私たちはMonk Skin Toneスケールを使用した画像の肌のトーンの人間の知覚と注釈の違いに関する研究を行っています。私たちのツールは、大規模なコンテンツコレクションにおける表現を研究するためにも使用されています。Media Understanding for Social Exploration（MUSE）プロジェクトを通じて、私たちは学術研究者、非営利団体、主要な消費者ブランドと提携して、主流メディアや広告コンテンツのパターンを理解しています。この研究は、2017年に最初に発表され、ハリウッド映画のジェンダー平等を分析した共著研究で始まりました。それ以来、私たちは分析のスケールと深さを増してきました。2019年には、270万本以上のYouTube広告に基づく調査結果を公開しました。最新の研究では、12年以上にわたる人気のある米国のテレビ番組における知覚される性別プレゼンテーション、知覚される年齢、肌のトーンの交差点での表現を調査しています。これらの研究は、コンテンツクリエーターや広告主に洞察を提供し、私たち自身の研究をさらに進めています。メディアコレクションにおける表現パターンを明らかにするためにスケールで分析できるコンピュータシグナルのイラスト（実際のデータではありません）。[ビデオコレクション/ゲッティイメージズ] 進んでいくにつれて、私たちはMLの公平性に焦点を当てる概念と、それが責任を持って適用される領域を拡大しています。人々の写真の写実的なイメージを超えて、私たちはイラストや抽象的な人型のキャラクターの表現をモデル化するツールの開発に取り組んでいます。さらに、人間の姿が全くない画像さえも含めて、コミュニティや文化の表現をモデル化するツールを開発しています。最後に、描かれているのは誰だけでなく、それらがどのように描かれているかについても考える必要があります。周囲の画像コンテンツ、関連するテキスト、そして広範な文化的文脈を通じて伝えられる物語は何かを推論する必要があります。知覚システムのバイアス特性の分析高度なMLシステムの構築は複雑であり、製品の動作を決定するさまざまな利害関係者が情報を提供しています。全体的な品質は、ユーザーエクスペリエンスのプロキシとしてテストデータセット上の要約統計（全体的な正確度など）を使用してこれまでに定義され、測定されてきました。しかし、すべてのユーザーが同じ方法で製品を経験するわけではありません。知覚の公平性は、要約統計を超えた微妙なシステムの振る舞いの実測を可能にし、これらの指標をシステムの品質に直接関連付けて製品の動作とローンチの意思決定に重要な役割を果たします。これは思っているよりもはるかに難しいことです。複雑なバイアスの問題（例：交差するサブグループ間のパフォーマンスの不均衡やステレオタイプの強化のインスタンス）を重要なニュアンスを失うことなく、わずかな数の指標に凝縮することは非常に困難です。また、公平性の指標と他の製品の指標（ユーザー満足度、正確性、レイテンシなど）の相互作用のバランスを取ることも課題です。これらはしばしば相反するとされながらも互換性があるとされるものです。広範なユーザーの満足度は、公平性と包含の目標を達成することに一致しているにもかかわらず、研究者が自分の仕事を「正確性と公平性のトレードオフの最適化」と表現するのは一般的です。私たちは、Open Imagesの一部としてMIAPデータセットを構築し、複雑なシステムの社会的に関連する概念の知覚とバイアスの検出の研究を活用して、コンピュータビジョンにおけるMLの公平性研究を推進するリソースを作成しました。オリジナルの写真クレジット…

LLM Fine-Tuningの初心者ガイド

この記事では、効率的な技術とクラウドベースのGPUサービスを使用して、(Code) Llamaモデルの微調整方法を示します

「Azure Lightweight Generative AI Landing Zone」

「Azure AI サービスに基づくランディングゾーンの構築に関する完全ガイドでは、AI プロダクトを紹介し、AI の活用により利益を得るトップ 3 の企業について調査します」

「Maxflow Mincut定理の発見：包括的かつ形式的なアプローチ」

ネットワークフロー最適化の領域では、最大流最小カット定理が顕著な数学的なマイルストーンとして際立っていますその優雅さが複雑な最適化問題の解決の鍵を握っています...

「Llama 2がコーディングを学ぶ」

イントロダクション Code Llamaは、コードタスクに特化した最新のオープンアクセスバージョンであり、Hugging Faceエコシステムでの統合をリリースすることに興奮しています！ Code Llamaは、Llama 2と同じ許容されるコミュニティライセンスでリリースされ、商業利用が可能です。今日、私たちは以下をリリースすることに興奮しています：モデルカードとライセンスを備えたHub上のモデル Transformersの統合高速かつ効率的な本番用推論のためのテキスト生成推論との統合推論エンドポイントとの統合コードのベンチマーク Code LLMは、ソフトウェアエンジニアにとってのエキサイティングな開発です。IDEでのコード補完により生産性を向上させることができ、ドックストリングの記述などの繰り返しや面倒なタスクを処理することができ、ユニットテストを作成することもできます。目次イントロダクション目次 Code Llamaとは？ Code Llamaの使い方デモ Transformers…

「より良い機械学習システムの構築 – 第3章：モデリング楽しみが始まります」

こんにちは、お帰りなさいまたここでお会いできてうれしいですあなたがもっと良いプロフェッショナルになりたいという意欲、より良い仕事をしたいという願望、そしてより良いMLシステムを構築したいということを本当に感謝していますあなたは素晴らしいです、これからも頑張ってください！このシリーズでは、私は...

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