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あなたのRAGベースのLLMシステムの成功を測る方法

「リサーチ・オーグメンテッド・ジェネレーション、またはRAG、は今年登場した大規模言語モデル（LLM）の最も一般的な使用例ですテキストの要約や生成はしばしば焦点となりますが...」

「スカイネット超越：AI進化の次なるフロンティアを作り出す」

記事は信頼性のあるデータの価値、貴重なデータインサイトへのアクセスの民主化、そして消費者プライバシーがビッグテックの競争力に与える影響について論じています

Artificial Intelligence

クラウドストライクは、Fal.Con 2023におけるAI駆動のセキュリティに関するビジョンを概説します

「クラウドネイティブアーキテクチャを使用し、AIと統合データを活用して、ますます速い攻撃に対する検出と対応を加速する」

「リトリーバルの充実は長文の質問応答にどのように影響を与えるのか？このAIの研究は、リトリーバルの充実が言語モデルの長文での知識豊かなテキスト生成にどのような影響をもたらすかについて新しい示唆を提供します」

LFQAは、どんな質問にも完全かつ詳細な回答を提供することを目指しています。大規模言語モデル（LLM）と推論時に提示される検索された文書内のパラメータ情報により、LFQAシステムは証拠文書のスパンを抽出するのではなく、パラグラフ形式で複雑な回答を構築することが可能です。近年の研究では、大規模LLMのLFQA能力の驚異的な優れた点と脆弱性が明らかになっています。最新の適切な情報を提供するために、検索が強力なアプローチとして提案されてきました。しかし、検索による拡張が製品の過程でLLMにどのような影響を与えるのかはまだ分かっておらず、常に予想どおりの効果があるわけではありません。テキサス大学オースティン校の研究者は、検索がLFQAの回答生成にどのように影響を与えるかを調査しました。彼らの研究では、LMが一定のままで証拠文書が変化する場合とその逆の場合の2つのシミュレートされた研究コンテキストを提供しています。LFQAの品質を評価するのは困難なため、研究者は一貫性などの異なる回答属性に関連する表面的な指標（長さ、Perplexityなど）を数えることから始めました。検索拡張されたLFQAシステムの中で生成された回答を証拠文書に帰属させる能力は魅力的な特徴です。新たに取得した文レベルの帰属データを使用して、市販の帰属検出技術をテストしました。表面的なパターンの検査から、チームは検索拡張がLMの生成を大きく変更することを結論づけました。提出される論文が関係ない場合でも、すべての影響が緩和されるわけではありません。例えば、生成された回答の長さは変わる場合があります。関連性のない文書とは異なり、文脈内の重要な証拠を提供する文書は、LMが予期しないフレーズをより多く生成する原因となります。同じ証拠文書のセットを使用していても、さまざまな基盤となるLMは検索拡張から対照的な影響を受けることがあります。彼らの新たに注釈付けされたデータセットは、帰属評価を測定するための基準として使用されます。研究結果は、事実ベースのQAでは帰属を特定したNLIモデルがLFQAの文脈でも優れたパフォーマンスを示し、正解率では人間の合意から15％離れているものの、偶然のレベルをはるかに上回ることを示しています。この研究は、同じ文書のセットが与えられても、帰属の品質が基盤となるLM間で大きく異なる可能性があることを示しています。研究はまた、長文生成のための帰属パターンにも光を当てました。生成されたテキストは、文脈内の証拠文書の順序に従う傾向があります。文脈文書が複数の論文の連結である場合でも、最後の文は前の文よりも追跡が難しいです。全体として、この研究はLMが文脈証拠文書を活用して詳細な質問に答える方法を明らかにし、実践的な研究のアジェンダに向けて示唆を与えています。

「VADERによる感情分析の洞察：感情とコミュニケーションの言語」

「世界で最も難しい言語」という点については、数年にわたり熱い議論が続いています多言語を話す人々は、それが中国語であると主張するかもしれませんし、プログラマーたちはアセンブリ言語であると議論するかもしれませんしかし、私は強く信じています...

「NoteGoatは、ユーザーがオーディオ、ビデオ、および筆記録をアップロードできるようになりました」と記されています

新機能はハイブリッド学習環境で増え続ける学生の数に対応していますサンフランシスコ、CA、2023年10月12日 - 大学生のために特別に作られた新しいAIパワーのノート取りツールであるNoteGoatは、ライブおよび仮想講義に加えて、音声、ビデオ、および文章を活用することができるようになりましたUpload Expressを利用することで、教室に物理的にいない学生だけでなく、...NoteGoatは今やユーザーが音声、ビデオ、および文章をアップロードすることができるようになりました」

Press Releases

あなたのデータサイエンスの可視化はもはや同じではありません-Plotly＆Dash

それほど長い間ではありませんが、私は最近、Pythonのデータ可視化ライブラリについてシンプルなイントロを書きましたその中で、それぞれの利点と欠点を紹介し、実際の例を使ってどのようなことができるのかを示しましたこれからも続けていきますが…

ビデオ編集は、VideoCrafterとともに新しい時代へ高品質なビデオ生成のためのオープンディフュージョンAIモデル

VideoCrafterは新しいオープンソースのビデオ作成および編集スイートです。このスイートは機械学習モデル、拡散モデルによって動作します。これらのモデルは、テキストの説明から写真や映像のようなリアルな出力を生成することがあります。まだリリースされていませんが、VideoCrafterは制作プロセスを大幅に変える可能性があります。VideoCrafterを使用すると、ビデオ編集やアニメーションの経験がない人でも簡単にプロ品質の結果物を作成することができます。 VideoCrafterはどのように動作しますか？ VideoCrafterは、書かれた説明から視覚的なシーケンスを作成します。多くの静止画像を組み合わせてビデオを作成します。VideoCrafterのリアルな画像や映像の生成は、大規模なテキストと画像のデータセットで訓練された拡散モデルによって可能になります。汎用性のあるビデオ編集ソフトウェアVideoCrafterを使用すると、以下のようなものを作成することができます：説明アニメーション製品の展示教育用ビデオプロモーション映画曲のビデオビデオクリップその他思い浮かぶものなんでも！ VideoCrafterの使い方 VideoCrafterを使用するには、ダウンロードとインストールが必要です。VideoCrafterは以下のいずれかのオペレーティングシステム用にダウンロードできます。VideoCrafterをダウンロードしてインストールした後、以下の手順でビデオ作成を開始できます：作成するビデオの概要を文章で作成します。解像度やフレームレートなど、ビデオのパラメータを必要に応じて変更します。「生成」ボタンを使用します。いくつかの単語を入力すると、VideoCrafterがビデオを作成します。作成したビデオは、統合エディタの助けを借りて調整できます。調整後、MP4、MOV、AVIなどのさまざまな形式でビデオを保存できます。主な利点 VideoCrafterの使いやすさにより、ビデオやアニメーションソフトウェアを取り扱ったことのない人でも効果的に使用できます。優れた品質： VideoCrafterの出力は商業的に製作された映画と同等です。説明ビデオや短編映画を作成したい場合、VideoCrafterが対応できます。…

「Mini-DALLE3と出会おう：大規模な言語モデルによるテキストから画像へのインタラクティブアプローチ」

人工知能コンテンツ生成の急速な進化、特にテキストから画像へのモデル(T2I)の進展により、高品質で多様性に富み創造的なAIによるコンテンツ生成の新たな時代が到来しました。しかしながら、自然言語の説明を用いてこれらの先進的なT2Iモデルと効果的にコミュニケーションを行うという重要な制約が残り、プロンプトエンジニアリングにおける専門知識のないユーザーにとって魅力的な画像を生成することが困難となっています。 Stable DiffusionなどのT2Iモデルの最新手法は、テキストプロンプトから高品質な画像を生成することで優れた成果を収めています。しかし、これらのモデルでは複雑なプロンプトやマジックタグ、注釈を作成する必要があり、それによってユーザーフレンドリーさに制約が生じます。さらに、既存のT2Iモデルは自然言語の理解においてまだ限定されており、効果的なコミュニケーションのためにはモデル特有の言葉遣いを習得する必要があります。さらに、単語の重み付け、ネガティブプロンプト、スタイルキーワードなどのT2Iパイプラインでのテキストと数値の配置の多様性は、非専門家のユーザーにとって複雑です。そこで、中国の研究チームが最近発表した論文で、新しい手法である「インタラクティブテキストから画像へ」（iT2I）を紹介しています。この手法では、ユーザーが大型言語モデル（LLM）と対話をして画像要件を具体化し、フィードバックを提供し、自然言語を使って提案することができます。 iT2I手法は、プロンプト技術と市販のT2Iモデルを活用して、LLMの画像生成と改善の能力を向上させます。複雑なプロンプトや構成の必要性を排除することで、ユーザーフレンドリーさを大幅に向上させ、非専門家のユーザーにもアクセス可能にします。 iT2I手法の主な貢献は、ユーザーとAIエージェントの間での対話型画像生成を実現する画期的な手法であることです。iT2Iは、視覚的一貫性を確保し、言語モデルとの構成可能性を提供し、画像生成、編集、選択、改善のためのさまざまな指示をサポートします。論文ではまた、iT2I用の言語モデルを向上させる手法を提案しています。その多目的性は、コンテンツ生成、デザイン、インタラクティブストーリーテリングのアプリケーションにおいて優れたユーザーエクスペリエンスを提供し、テキストの説明から画像を生成する際の効果的な手段となります。さらに、提案された手法は既存のLLMに容易に統合することができます。提案手法の評価のために、著者らは実験を実施し、LLMの性能への影響を評価し、さまざまなシナリオでの実用的なiT2Iの例を提供しました。実験では、iT2IプロンプトがLLMの能力に与える影響を考慮し、商業用LLMは対応するテキスト反応とともに画像を生成することに成功し、オープンソースのLLMは異なる程度の成功を示しました。実例では、単発および複数回の画像生成やテキストと画像の交替するストーリーテリングが実演され、システムの機能が紹介されました。まとめると、この論文ではAIコンテンツ生成における革新的な手法であるインタラクティブテキストから画像へ（iT2I）を紹介しています。この手法により、ユーザーとAIエージェントの間での対話型画像生成が可能となり、画像生成がユーザーフレンドリーになります。iT2Iは、言語モデルを向上させ、画像の一貫性を確保し、さまざまな指示をサポートします。実験の結果、言語モデルのパフォーマンスへの影響はわずかであり、iT2IはAIコンテンツ生成の有望なイノベーションとなります。

『Talent.com』において

この投稿は、アナトリー・ホメンコ（機械学習エンジニア）とアブデノール・ベズーウ（テクノロジー担当最高技術責任者）によって共同執筆されました2011年に設立されたTalent.comは、世界最大級の雇用情報のソースの一つです同社は、クライアントの有料求人リストと公開求人リストを統合し、1つの検索可能なプラットフォームにまとめています登録されている求人は3,000万件以上あります[…]

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