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AI生成テキストの検出の課題

AIによる文章や投稿の執筆支援技術は、今やあらゆるところに存在しています！ChatGPTは、言語ベースのAIの様々な応用を開放し、コンテンツ生成のあらゆる形態にAIを利用することが可能です...

Segmind APIとPostmanを使用した簡単なGenAIアプリの統合

はじめに人工知能（AI）をアプリケーションに統合することは、ビジネス競争力を維持するためにますます必要になっています。これらのAI機能を追加することで、ユーザー体験が向上し、タスクが自動化され、有益な洞察が提供されます。私たちは多様なGenAIモデルを利用できるため、可能性があります。しかし、AIをアプリに統合することは複雑です。特にGenAIの新しいトレンドでは、まだ多くのプロセスが試行錯誤されています。したがって、ファッションアプリなどの個人用アプリケーションやソフトウェアにGenAIを統合する方法を知りたい場合は、この記事ではSegmind APIとPostmanを使用してGenAIアプリを統合するプロセスを簡素化することを目指しています。学習目標 SegmindモデルとAPIの理解 SegmindとのGenAI統合APIの理解 Segmind APIとのPostmanの使用この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 SegmindモデルAPIの理解 SegmindのGenAI APIを包括的に理解するためには、その目的、機能、利点を理解する必要があります。eコマースアプリやファッションデザイン、アニメーション、背景除去、アートワーク、絵画、漫画などの画像認識に関する潜在的なユースケースを強調することができます。利用の容易さに加えて、Segmind AIはWebサイトのAPIとプレイグラウンドを介して利用可能なGenAIモデルを提供しています。この記事ではAPIの推論コールを使用します。利用可能なAPIスクリプトを使用して、タスクに適したモデルを選択することは簡単です。以下は、https://www.segmind.com/models/sd1.5-outpaint/api で利用可能なStable Diffusion 1.5 Outpaintingモデルの例です。 import requests from base64 import…

モデルマージングとは、複数のモデルを統合して1つのモデルにすることを指しますこのプロセスでは、異なるモデルを組み合わせることにより、新しいモデルを作成することができますモデルマージングにより、異なる特徴やスキルを持つモデルを統合し、より多様な表現を可能にすることができますまた、モデルマージングは、異なるデザインやスタイルのモデルを結びつけるためにも使用されますモデルマージングは、ファッション業界や美容業界でよく使用される技術であり、新しいトレンドやスタイルの創造に役立ちます

モデルのマージングとは、追加のトレーニングを必要とせずに、個別のタスクを実行したり異なる問題を解決するために設計された複数の異なるモデルを統合し、単一の統合モデルを作成するプロセスを指します。具体的な技術や目標によって、モデルのマージングはアンサンブル学習、モデルのブレンディング、またはモデルのスタッキングとも呼ばれることもあります。この技術は、同時にさまざまなタスクを処理できるより多目的で包括的な機械学習モデルを作成することを目指しています。 LLMの文脈では、モデルのマージングは、初期化、アーキテクチャ、または異なるタスクでのトレーニングに基づいてLLMを組み合わせることを含む場合があります。主な目標は、個々のモデルの長所を活かし、より広範なタスクに対応できるマルチタスクLLMを作成することです。このアプローチにより、各構成モデルの知識と機能を利用することで、パフォーマンスと効率を大幅に向上させることができます。なぜMLモデルをマージするのか？機械学習モデルを統合することには、予測のばらつきやバイアスを異なるモデルの平均化や投票を通じて減らすなど、いくつかの利点があります。さまざまなデータソースとモデルから複雑なパターンと特徴を活用することで、予測の正確性と適応性を向上させることができます。さらに、モデルのマージングにより、単一のデータセットやアルゴリズムへの依存を減らすことで、予測の多様性と信頼性を向上させることもできます。モデルのマージングにより、パフォーマンスが向上し、効率が改善され、より広範な適用が可能となります。これにより、追加のトレーニングが必要なく、異なるAIモデルの強みを活用するための貴重な戦略となります。 LLMの結合戦略一般的なアプローチの1つは、モデルの重みまたはパラメータを平均化して結合することです。これにより、元の各モデルに埋め込まれた知識や専門知識を活用した融合モデルが得られます。モデルのマージングには、各モデルからの特徴の統合も含まれる場合があります。これは、モデルが個別のタスクに対して学習した特定の特徴が、マージモデルの全体的なパフォーマンスに貢献する場合に特に有用です。一部のモデルのマージング技術では、指定した層までモデルを結合することができるため、マルチヘッドモデルが作成できます。これは、異なるモデルがタスクの異なる側面に特化している場合に有益です。モデルマージに関する最近の研究論文トレーニング済みモデルの融合による改良この研究では、トレーニング済みモデルが自然言語処理のタスクの起点として広く使用されていますが、作成には高コストがかかることを認識しています。著者らは、既存の複数の微調整済みモデルを統合し、その重みの平均値を使用して1つの融合モデルを作成する新しいアプローチを提案しています。この融合モデルは、トレーニング済みモデルよりも一貫して優れたパフォーマンスを発揮し、ベースモデルを別のタスクで微調整するインタートレーニングよりも優れています。この融合プロセスは、ターゲットタスクに依存せずに効果的であり、重み減衰を考慮してもコスト効果の高いリソース効率の良いNLPモデル初期化の改善方法を提供します。モデルのマージ時の干渉の解消ダウンストリームタスクのためにトレーニング済みモデルをさらに微調整する転移学習は、パフォーマンスの向上、収束の速さ、およびサンプル効率性を提供します。ただし、タスク固有の微調整済みモデルはしばしば効果的に共同作業することができません。モデルのマージング方法が登場していますが、異なるモデルのパラメータ間の干渉を頻繁に無視し、パフォーマンスの低下を引き起こすことがあります。このため、著者らは、パラメータのリセット、符号の衝突の解決、および互換性のあるパラメータののみのマージングを行うことで干渉の問題を解決するTIES-MERGINGを提案しています。TIES-MERGINGは、多様な設定で既存の方法を凌駕し、性能と多様性を向上させるために、モデルのマージングにおける干渉の解消の重要性を強調しています。トレーニングなしで異なるタスクのモデルをマージするZipIt！この研究では、別々のタスクに対してトレーニングされた異なる初期化のモデルを、追加のトレーニングを必要とせずに1つのマルチタスクモデルに統合する際の課題に取り組んでいます。従来のモデルのマージング方法は、同じタスクでトレーニングされたモデルに対してのみ機能しますが、異なるタスクのためにトレーニングされたモデルの統合ではうまくいきません。著者らは、「ZipIt」と呼ばれる任意のアーキテクチャに基づくモデルのマージングのための一般的な方法を提案しています。ZipItは、最初に、共有されていない特徴量を考慮するために各モデル内で特徴量を結合することを可能にし、そして第二に、特定の層までの部分的な結合をサポートし、マルチヘッドモデルを作成します。これらのイノベーションにより、従来の方法に比べて20〜60％の大幅な改善が実現され、異なるタスクでトレーニングされたモデルを効果的にマージすることが可能になります。

「ODSC West 2023に参加すべき10の言語モデルセッション」

今年、LLMsとGenerative AIは業界と日常生活の両方で主導権を握っていますODSC Westは10月30日から11月2日まで開催されるイベントで、この変革によってもたらされる新しいテクノロジーやアプリケーション、必要なスキルに備えることを目指していますカンファレンスでは、実践的なトレーニングセッションが提供されます...

West 2023

機械学習エンジニアのためのLLMOps入門ガイド

イントロダクション OpenAIのChatGPTのリリースは、大規模言語モデル（LLM）への関心を高め、人工知能について誰もが話題にしています。しかし、それは単なる友好的な会話だけではありません。機械学習（ML）コミュニティは、LLMオプスという新しい用語を導入しました。私たちは皆、MLOpsについて聞いたことがありますが、LLMOpsとは何でしょうか。それは、これらの強力な言語モデルをライフサイクル全体で扱い管理する方法に関するものです。 LLMは、AI駆動の製品の作成と維持方法を変えつつあり、この変化が新しいツールやベストプラクティスの必要性を引き起こしています。この記事では、LLMOpsとその背景について詳しく解説します。また、LLMを使用してAI製品を構築する方法が従来のMLモデルと異なる点も調査します。さらに、これらの相違によりMLOps（機械学習オペレーション）がLLMOpsと異なる点も見ていきます。最後に、LLMOpsの世界で今後期待されるエキサイティングな展開について討論します。学習目標： LLMOpsとその開発についての理解を深める。例を通じてLLMOpsを使用してモデルを構築する方法を学ぶ。 LLMOpsとMLOpsの違いを知る。 LLMOpsの将来の展望を一部垣間見る。この記事はデータサイエンスブロガソンの一環として公開されました。 LLMOpsとは何ですか？ LLMOpsは、Large Language Model Operationsの略であり、MLOpsと似ていますが、特に大規模言語モデル（LLM）向けに設計されたものです。開発から展開、継続的なメンテナンスまで、LLMを活用したアプリケーションに関連するすべての要素を処理するために、新しいツールとベストプラクティスを使用する必要があります。これをよりよく理解するために、LLMとMLOpsの意味を解説します： LLMは、人間の言語を生成できる大規模言語モデルです。それらは数十億のパラメータを持ち、数十億のテキストデータで訓練されます。 MLOps（機械学習オペレーション）は、機械学習によって動力を得るアプリケーションのライフサイクルを管理するために使用されるツールやプラクティスのセットです。これで基本的な説明ができたので、このトピックをもっと詳しく掘り下げましょう。 LLMOpsについての話題とは何ですか？まず、BERTやGPT-2などのLLMは2018年から存在しています。しかし、ChatGPTが2022年12月にリリースされたことで、LLMOpsのアイデアにおいて著しい盛り上がりを目の当たりにするのは、ほぼ5年後のことです。それ以来、私たちはLLMのパワーを活用したさまざまなタイプのアプリケーションを見てきました。これには、ChatGPTなどのお馴染みのチャットボットから（ChatGPTなど）、編集や要約のための個人用のライティングアシスタント（Notion AIなど）やコピーライティングのためのスキルを持ったもの（Jasperやcopy.aiなど）まで含まれます。また、コードの書き込みやデバッグのためのプログラミングアシスタント（GitHub Copilotなど）、コードのテスト（Codium AIなど）、セキュリティのトラブルの特定（Socket…

「Pythonをマスターするための無料の５冊の本」

「Pythonの基礎からクリーンアーキテクチャまで、Pythonスキルをレベルアップさせるのに役立つ無料の本を5冊紹介します」

Python

ベスト5のRコース（2024年）

私たちは最高のRコースを見ていきますこれらのコースによって、Rプログラミングの経験を積むために必要なすべてのスキルを学ぶことができます

新たなGoogle.orgの助成金により、30万人の学生がロボット技術とAIに触れることができます

Googleの25周年記念に、Google.orgはロボットプログラムとAI教育を支援するために1000万ドルの助成金を提供しています

初めての機械学習モデルを展開する

たった3つの簡単なステップで、ガラス分類モデルを構築して展開することができます言っている間に、ガラス分類モデルと言えるほど早く！

MLOps

ZenMLとStreamlitを使用した従業員離職率予測

イントロダクション人事として働いていますか？チームの従業員が続けるかどうか、または組織を去ることを考えているかの予測に苦労していますか？心配しないでください！これを予測するために占星術師になる必要はありません。データサイエンスの力を使って、それを正確に予測することができます。簡単でパワフルなMLOpsツールであるZenMLとstreamlitと一緒に、従業員の離職率の素晴らしい旅を始めましょう。旅を始めましょう。学習目標この記事では、以下のことを学びます。 ZenMLとは？なぜ使うのか？どのように使うのか？なぜMLflowを使うのか？ZenMLとの統合方法は？デプロイメントパイプラインの必要性従業員の離職率プロジェクトの実装と予測の作成この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。プロジェクトの実装問題の設定: 年齢、収入、パフォーマンスなどのいくつかの要素に基づいて、従業員が組織を去るかどうかを予測する。解決策: ロジスティック回帰モデルを構築して従業員の離職率を予測する。データセット: IBM HR Analytics Employee Attrition＆Performance [出典]: https://www.kaggle.com/datasets/pavansubhasht/ibm-hr-analytics-attrition-dataset プロジェクトの実装を見る前に、なぜここでZenMLを使用しているのかを見てみましょう。なぜZenMLを使用するのか？…

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