Search Results A

一行のコードでHuggingfaceのデータセットを対話的に探索する

ハギングフェイスデータセットライブラリは、70,000以上の公開データセットにアクセスするだけでなく、カスタムデータセットのための非常に便利なデータ準備パイプラインも提供しています。 Renumics Spotlightを使用すると、データ内の重要なクラスターを特定するためのインタラクティブな可視化を作成することができます。SpotlightはHugging Faceデータセット内のデータセマンティクスを理解しているため、たった1行のコードで始めることができます： import datasetsfrom renumics import spotlightds = datasets.load_dataset('speech_commands', 'v0.01', split='validation')spotlight.show(ds) Spotlightを使用すると、予測や埋め込みなどのモデル結果を活用して、データセグメントやモデルの失敗モードに対するより深い理解を得ることができます： ds_results = datasets.load_dataset('renumics/speech_commands-ast-finetuned-results', 'v0.01', split='validation')ds = datasets.concatenate_datasets([ds, ds_results],…

レイザーのエッジに VFXスターであるサーフェスドスタジオが、今週『NVIDIA Studio』で驚くべきSFの世界を作り出しました

ビジュアルエフェクトアーティストのサーフィスドスタジオが、最新のVFXプロジェクトを披露するためにNVIDIA Studioに戻ってきました。このプロジェクトは、新しいRazer Blade 16 Mercury Edition ラップトップとGeForce RTX 4080 グラフィックスによって駆動されています。サーフィスドスタジオは、映画やテレビ、コンソールゲームに視覚効果をシームレスに統合する写実的なデジタル生成イメージを作成しています。最近のSFプロジェクトのインスピレーションは、3Dのトランジションを試して得られました。ラップトップの画面をドクターストレンジのポータルやマトリックスのトランジションのような異なる世界へのゲートウェイとして使用するアイデアです。ルールを破り、ヒーローになろうサーフィスドスタジオは、最新のプロジェクトで没入型の体験を作り出すことを目指しました。彼は、「観客が3Dの世界に「吸い込まれる」と驚く体験をしたかった」と説明しています。サーフィスドスタジオは、簡単なスクリプトとアイデアのスケッチ、そして撮影したショットのテスト編集を行いました。「これによって、どの効果をどのように実現し、それらが実際に可能かどうかを考えることができます」と彼は語りました。その後、彼はビデオを撮影し、Adobe Premiere Proに取り込んで荒いテスト編集を行いました。その後、使用する最も適したクリップを選択しました。彼はAdobe After Effectsで映像を修正し、Warp Stabilizerツールでショットを安定化させ、Mocha Proツールで邪魔な背景要素を除去しました。両効果は、彼のGeForce…

「ReactでOpenAIの力を解き放つ：ユーザーエクスペリエンスを革新する」

このブログでは、ReactでOpenAIを使用してユーザーエクスペリエンスを革新する方法を探求しますOpenAIをReactと統合することで、ユーザーエクスペリエンスを変革する方法を発見してください

パンプキンスパイスの時系列分析’ (Pampukin Supaisu no Jikeiretsu Bunseki)

北半球ではまたその季節がやってきましたりんごやかぼちゃ、シナモン、ナツメグ、ジンジャー、オールスパイス、クローブといったさまざまな組み合わせが鮮やかになる時期ですそして、スーパーマーケットの通路も少しずつ変わり始めます…

CMUとUCサンタバーバラの研究者は、心理療法における認知の歪み検出のための革新的なAIベースの「思考の診断」を提案しています

世界中で、約8人に1人が精神の問題を抱えています。しかし、精神保健障害は、心の専門家の不足、劣悪な治療法、高額な費用、社会的なスティグマなどのさまざまな理由から、適切な対応がされていないことがあります。所得の高い地域では、精神保健サービスの治療カバー率は33％です。一方、低所得地域ではわずか8％です。最近のAPAの報告によると、心理学者の6人に10人は「新しい患者の受け入れができなくなった」と報告しています。このような状況の影響を軽減するために、思いやりのあるチャットボットや感情分析などの自動化ツールの開発が進んでいます。しかし、既存の取り組みは通常、感情分析や慰めの反応を含む表層的な試みを行っています。このようなシステムは、専門的な心理療法にどのように貢献できるかについてはまだ十分に学ぶ必要があります。患者の思考プロセスの研究、認知モデルの作成、認知モデルの再構築などが必要です。認知行動療法（CBT）や受容と関与の療法（ACT）など、一般的に使用される伝統的な治療パラダイムも、これらの技術を基に作られています。しかし、ライセンスを持った専門家と患者の間の相互作用を記録したデータソースのほとんどは機密扱いされているため、心理療法のための専門的なサポートを構築することは困難を極めます。最新のLarge Language Model（LLM）の開発の進展により、このモデルはゼロショット環境でさまざまなテキスト推論の問題に対する驚異的な能力を示しています。ChatGPTとGPT-4は、心理的な状態（信念、感情、欲望など）を推測する能力を評価するSally-Anne試験において非常に有望な結果を示しています。さらに、この能力を利用して複雑な認知分析と推論を行うことが期待されています。心理療法における専門的で重点的、組織化されたAIのサポートを構築するには、今が絶好の機会です。彼らは認知歪曲の特定の認識の仕事という認知行動療法（CBT）の最初の重要な手順を調査することで、この作業の最初のステップを踏み出します。 Carnegie Mellon大学とCalifornia大学Santa Barbara校の研究者は、感情療法の専門家が患者の発言を分析する方法に着想を得て、Thoughtの診断（DoT）プロンプトを提案しています。DoTでは、患者の発言を診断するために、主観的評価、対照的な推論、スキーマ分析の3つのステップを使用します。主観的評価では、患者の主観的な考えを客観的な事実から分離します。対照的な推論では、患者の考えに賛成または反対する根拠を抽出します。最後に、スキーマ分析において潜在的な思考のスキーマを要約し、それを認知歪曲のさまざまな形態と結び付けます。最新のベストパフォーマンスのLLMを用いて、彼らは大規模な試験を行っています。DoTは、ゼロショットの設定でChatGPTにおいて歪曲の評価と分類において相対的な利益を10％以上、15％以上達成しています。診断プロセスは3つのステップで生成される根拠のおかげで完全に解釈可能であり、人間の専門家がその品質を確認しています。LLMの絶大なポテンシャルを示しており、専門的な心理療法の向上に貢献することが期待されています。この調査はより大きなプロジェクトの出発点となり、AIと心理療法のコミュニティに共同で取り組むことを呼びかけています。彼らの最終目標は、専門的で安全なAIによる助けを提供し、精神健康支援システムを大幅に改善することです。

「DiagrammerGPT」に会いましょう：LLMの知識を活用して、全体的なダイアグラム計画の立案と洗練を行う、画期的な2段階テキストからダイアグラムを生成するAIフレームワーク

<!– –> DiagrammerGPTは、GPT-4などの高度なLLMによって駆動されるテキストからダイアグラムを生成するための革命的な2段階システムです。このフレームワークは、LLMのレイアウトガイダンス能力を利用して、正確なオープンドメインのダイアグラムを生成します。最初の段階では、ダイアグラムプランを生成し、次にダイアグラムを作成してテキストラベルをレンダリングします。この革新的なアプローチは、ダイアグラム的表現を必要とするさまざまなドメインに重要な影響を与えます。研究者たちは、ダイアグラム生成とそれに付随する課題のためのテキストからイメージへのモデルの欠如に対処します。彼らはLLMのようなGPT-4を活用したDiagrammerGPTを提案しています。AI2D-Captionデータセットを導入し、既存のT2Iモデルよりも優れたパフォーマンスを示しています。オープンドメインのダイアグラム生成やヒューマンインザループのプラン編集など、さまざまな側面をカバーする彼らの研究は、T2IモデルやLLMの能力に関するダイアグラム生成の研究を促進します。彼らのアプローチは、T2Iモデルを使用してダイアグラムを生成するという、未開拓領域に対処しています。ダイアグラムは複雑な視覚的表現であり、レイアウトの微細な制御と読みやすいテキストラベルが必要です。DiagrammerGPTは、LLMを使用して正確なオープンドメインのダイアグラムを生成するための2段階フレームワークです。また、AI2D-Captionデータセットを提供してベンチマークを行っています。T2IモデルとLLMのダイアグラム生成の能力に関する研究を促進することを目指しています。最初の段階では、LLMがエンティティとレイアウトを記述するダイアグラムプランを生成および改善します。第二段階では、DiagramGLIGENとテキストラベルのレンダリングを使用してダイアグラムを作成します。AI2D-Captionデータセットはベンチマークとして使用されます。研究者たちは徹底的な分析と評価を提供し、既存のT2Iモデルよりも優れたパフォーマンスを示しています。この論文はダイアグラム生成の研究にさらなるインスピレーションを与えることを目指しています。彼らの研究は、テキストからダイアグラム生成のためのAI2D-Captionデータセットをベンチマークとして提供します。彼らの研究は厳格な評価を提供し、DiagrammerGPTの優れたダイアグラムの正確性を示しています。さらに、さまざまなダイアグラム生成の側面と略奪研究をカバーしています。その結果は、LLMを活用したダイアグラム生成の潜在能力を示し、将来の研究へのインスピレーションを提供しています。 DiagrammerGPTは強力なテキストからダイアグラムを生成する能力を提供していますが、誤りや誤った情報の生成については注意が必要です。強力なLLM APIを使用してダイアグラムプランを開発することは、他の最近のLLMベースのフレームワークと同様に計算コストが高くなる可能性があります。DiagramGLIGENモジュールの制約は、事前学習された重みと不完全な生成品質に基づいており、量子化と蒸留技術の進歩が求められます。人間の監督は、生成されたダイアグラムの正確性と信頼性を確保するために重要です、特にヒューマンインザループのダイアグラムプラン編集において。 DiagrammerGPTフレームワークは、既存のT2Iモデルを超える正確なテキストからダイアグラムを生成するLLMを活用する可能性を示しています。AI2D-Captionデータセットの導入により、この領域でのベンチマークが容易になります。フレームワークは有望ですが、誤り、推論コストの高さ、ダイアグラムプラン編集における人間の監督の必要性などの制約にも言及しています。この研究は、推論コストを緩和するための量子化および蒸留技術の進歩を求め、ダイアグラム生成のさらなる研究を促進する必要性を強調しています。 –>

Learn more about Search Results A - Page 137

一行のコードでHuggingfaceのデータセットを対話的に探索する

レイザーのエッジに VFXスターであるサーフェスドスタジオが、今週『NVIDIA Studio』で驚くべきSFの世界を作り出しました

「ReactでOpenAIの力を解き放つ：ユーザーエクスペリエンスを革新する」

パンプキンスパイスの時系列分析’ (Pampukin Supaisu no Jikeiretsu Bunseki)

CMUとUCサンタバーバラの研究者は、心理療法における認知の歪み検出のための革新的なAIベースの「思考の診断」を提案しています

「DiagrammerGPT」に会いましょう：LLMの知識を活用して、全体的なダイアグラム計画の立案と洗練を行う、画期的な2段階テキストからダイアグラムを生成するAIフレームワーク

LoRa、QLoRA、およびQA-LoRa：低ランク行列分解を通じた大規模言語モデルの効率的な適応性

このAIニュースレターがあれば、あなたは全てが揃った！＃70

Aaron Lee、Smith.aiの共同設立者兼CEO – インタビューシリーズ

ICAと現実のカクテルパーティの問題

Find the right Blockchain Investment for you