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Segmind APIsを使用した安定した拡散モデルのサーバーレスAPIの活用

紹介現代のソフトウェア開発において、サーバーレスコンピューティングの登場により、アプリケーションの構築と展開の方法が革命されました。利用可能なツールとテクノロジーの中で、サーバーレスAPIは堅牢でスケーラブル、効率的なアプリケーションを作成するためのエンエーブラーとなっています。また、現代のソフトウェアシステムに< a href=”https://www.voagi.com/midjourney-vs-stable-diffusion-ai-image-generators-battle.html”>Stable Diffusionモデルなどの人工知能技術を統合する必要性があるため、これらのサーバーレスAPIを使用する能力は有用です。本記事では、サーバーレスAPIの概念を探求し、AIおよび機械学習システムのリーディングカンパニーであるSegmindが提供する幅広いサーバーレスAPIをプロジェクトに統合する方法について説明します。学習目標現代のアプリケーション開発におけるサーバーレスAPIの理解 SegmindのサーバーレスAPIとその応用の習得 SegmindのAPIをNode.jsとPythonで使用する方法の学習 APIに関連するセキュリティ上の問題に対処するこの記事は、データサイエンスブロガソンの一部として掲載されました。サーバーレスAPIの理解 SegmindのサーバーレスAPIに入る前に、サーバーレスAPIとは何か、なぜ現代のソフトウェア開発において画期的な存在なのかについて理解しましょう。サーバーレスAPI：簡潔な歴史サーバーレスAPIは、オンライン取引を容易にするために設計されたアプリケーションプログラミングインタフェースの一形態であり、開発者が外部サービスとのやり取りを行う方法を変革しました。従来、開発者は特定のタスク（例：支払い処理、マッピングサービスなど）のためにゼロから関数を構築する必要がありました。このアプローチはしばしば時間がかかり、リソースが多く必要でした。サーバーレスAPIは異なります。支払い認証、マッピング、天気データなど、目的を果たすための小型アプリケーションのようなものです。革新的な点は、これらのAPIがサーバーレスバックエンドによって動作することで、開発者は物理サーバーの管理やサーバーメンテナンスの複雑さを心配する必要がなくなったということです。サーバーレスAPIの利点は何ですか？サーバーレスAPIの利点は多岐に渡ります：サーバー管理が不要：サーバーレスAPIなら物理サーバーの管理の手間をかけることなく、新しいAPIやアプリケーションの開発に集中することができます。これにより、開発リソースの効率的な活用が可能になります。スケーラビリティ：サーバーレスAPIはスケーラブルであり、ユーザーの需要の急増にも問題なく対応することができます。オンデマンドのスケーラビリティにより、トラフィックの増加時でも一貫したユーザーエクスペリエンスを提供します。レイテンシーの低減：サーバーレスAPIはオリジンサーバーにホストされ、そこからアクセスされます。これにより、レイテンシーが低減し、アプリケーションの全体的なパフォーマンスと応答性が向上します。これは、Stable DiffusionやLarge Language Models（LLM）などの大規模モデルにも有用です。これはSegmindのサーバーレスAPIからも利益を得られます。…

「実世界アプリケーションにおける独立成分分析（ICA）の力 – EEGの例」

独立成分分析（ICA）は通常、次元削減のタスクと関連付けられていますしかし、この技術の最も著名な応用は、データから線形の寄与を分離することです…

『LLMsと生成AIをマスターするための10の重要なトピック』

「生成AIは新しい分野です過去の1年間で、データサイエンティストやAIを使って何をでも開発したい人々を支援するための新しい用語、開発、アルゴリズム、ツール、フレームワークが登場しました生成AIにより深く探求したいと考えている人々には学ぶべきことがたくさんあります」

業界の内部人がビッグテックのA.I.に対するオープンな代替案を推進しています

「Appleに自身の会社を売却した尊敬されるコンピューターサイエンティストに率いられる非営利団体のAllen Institute for AIは、最先端の研究を民主化しようとしています」

ツールフォーマー：AIモデルに外部ツールの使用方法をガイドする

また、トレーニングの打ち切り時間はすべてのLLMの固有の弱点です彼らは新しいものについてのクエリに答えるのに苦労しています緩い解決策は、外部のプラグイン（ChatGPTプラグインなど）を使用することですそれでも、ユーザーは...

データから洞察力へ：KubernetesによるAI/MLの活用

「KubernetesがAI/MLと連携することで、AI/MLのワークロードに対して細粒度の制御、セキュリティ、弾力性を提供する方法を発見しましょう」

「DALL·E 3はどのように作られましたか？（OpenAIの最高のテキストから画像を生成するモデル）」

去年、OpenAIによって開発された初めての驚くべきテキストから画像への変換モデル、DALL·E 2に感動しましたしかし、今日はこれまでにないような芸術と技術が融合した世界へと足を踏み入れる準備をしてください

言語の愛好家であるなら、ChatGPTの多言語対応機能について知っておく必要があります

もし、言語がコミュニケーションの世界で真のスーパーヒーローだと信じる人なら、お楽しみにしてくださいこの記事では、多言語の魔法を解き明かしていきます...

ロボット学習の革命：NVIDIAのユーレカが複雑なタスクをこなす

テクノロジーが絶えず進化する世界で、NVIDIAは再びその能力を発揮し、画期的な進歩を遂げましたEureka AIエージェント「この最先端のツールは、あらゆるAIモデルとは異なり、ロボットの領域を変革し、かつて複雑すぎると考えられていた複雑なタスクを習得する能力を提供していますロボットが[…]を行うと想像してみてください」

MITの研究者らが、言語モデルの解読において、新たなトレーニングフリーかつゲーム理論に基づくAI手法を紹介

一部の課題は、現在の言語モデル（LM）によって比較的成功裡に処理されています。これには、質問に答える、事実確認、さらには無条件のテキスト生成など、事実の主張の作成または検証が必要なタスクが含まれます。しかし、増加するサイズに伴い、LMは誤ったが頻繁に繰り返されるコメントを生成しやすくなるという証拠が増えています。彼らは完全に信頼できるとは言えません。さらに、LMには事実生成タスクを解決するためのいくつかの機能があるため、問題が複雑化します。彼らは一部確定的な生成タスクの解決のために生成的に（最も可能性の高い答えを尋ねることによって）も識別的に（（質問-回答ペアを提示し、回答が受け入れ可能かどうか尋ねることによって）使用できますが、これらの2つの方法は時に異なる結果をもたらします。確率質量が複数の矛盾する回答に広がる場合、生成的な方法は失敗する可能性があります。一方、質問に微妙な依存関係があるか、較正不良のために識別的な方法は失敗する可能性があります。これらの混沌でしばしば相反するシグナルから、LMの真実に関する最良の推定値をどのように抽出すべきでしょうか？MITの研究者たちは、シグナルゲームであるCONSENSUS GAMEを使用して、生成的および識別的なLMのデコーディングプロセスをつなぐ方法を提供しています。ディスクリミネーターエージェントは、高レベルで抽象的な正しいまたは間違った値をジェネレーターエージェントに伝える必要がありますが、それを実現するには限られた数の自然言語文字列を利用するしかないようです。ジェネレーターとディスクリミネーターが文字列の正確さの割り当てで合意するという組み合わせのポリシーは、このゲームにとって成功したアプローチとなる可能性があります。彼らは、みんなが正しいと合意する候補者を見つけるために、そのようなアプローチを検討することができます。難しい（文字値の）アクション空間を持つ多段階ゲームを解く必要があります。No-regret学習アルゴリズムは、最近ではポーカーやストラテゴ、外交などのゲームで勝利戦略を計算するための定番の手法となっています。ここで、彼らは自由形式の言語の作成に関わるタスクでも使用できることを示しています。このゲーム理論的なLMデコーディングの手法は、EQUILIBRIUM-RANKINGとして知られています。それは、質問応答のパフォーマンスに関して6つのベンチマーク（MMLU、ARC、RACE、HHH、TruthfulQA、GSM8K）で使用され、現在使用されている生成的、識別的、混合のデコーディング手法を大幅に上回る結果が得られました。広い意味では、彼らの結果は、ゲーム理論的なツールセットがLMの一貫性を形式化し向上させるためにどのように使用できるかを示しています。事実タスクの正確性も一貫性の増加によって改善されます。

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