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「Synthesiaレビュー：2023年11月の＃1 AIビデオジェネレーター？」

「この詳細なSynthesiaレビューでSynthesiaの真実を発見してください本当に＃1のAIビデオジェネレーターなのでしょうか？」

Synthesia

「OpenAgents：野生の言語エージェントのためのオープンプラットフォーム」

最近の動向は、言語エージェント、特に大規模な言語モデル（LLM）上に構築されたものは、自然言語を使用してさまざまな複雑なタスクを実行する可能性があることを示していますしかし、現在の多くの言語エージェントフレームワークの主な焦点は、概念実証の言語エージェントの構築を容易にすることにありますこの焦点はしばしば... [続きは省略されました]

「データサイエンティストが持つべきソフトスキル」

この記事は、データサイエンティストが必要とする4つの重要なソフトスキルと、それらを向上させる方法について紹介します

Career Advice

OpenAIのAPIとBubbleを使用した4つのアプリのアイデア

これが、AIとノーコードを組み合わせて、人々が愛するアプリを作成する方法です

イントロダクション APIは人工知能の時代における解決策であり、AIモデルをソフトウェアやアプリケーションに統合する際の高い計算要件を管理する企業にとって重要な課題です。その解決策として、Application Programming Interfaces（API）が存在します。APIはメンテナンスの手間を省き、ビジネスロジックとユーザーエクスペリエンスに集中できるようにしてくれます。つまり、誰でもこれらのAPIを活用してアプリを構築し、商品化できます。本記事では、画像生成に焦点を当てた一連のGenerative AIモデルであるStable Diffusion APIsについて詳しく説明します。まずは非常に効率的かつ効果的なオプションであるSegmind APIについて見ていきましょう。これらのAPIは、開発者、デザイナー、クリエイターが視覚コンテンツの生成に取り組む方法を革新しました。トップ5のStable Diffusion APIsを探求し、その特徴、使用用途、価格などをハイライトします。学習目標 Stable Diffusionモデルに関する洞察を得る。 Stable Diffusionモデルの基礎を理解する。それには、その応用も含まれます。現代のソフトウェア開発におけるAPIの理解。 APIがソフトウェアおよびアプリケーションの開発を簡素化する際に果たす重要な役割の探求。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Stable Diffusionモデルの理解 Stable…

スキーラーンチュートリアル：モジュール1

「Pythonの科学的なスタック（NumPy、Matplotlib、SciPy、Pandas、Seaborn）と数年間遊んだ後、次のステップがscikit-learnまたは「sklearn」だということが明らかになりましたMLの中でも最も人気のあるフレームワークの1つであり、機械学習の様々なテクニックとアルゴリズムを提供します...」

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃74

今週は、残念ながらOpenAIの連続する出来事に注目が集まり、いくつかの興味深い新しいモデルの発表が overshadow されてしまいましたおそらく、あなたはその曲折を追いかけていることでしょう...

テキストから画像への革命：SegmindのSD-1Bモデルが最速のゲームで登場

紹介 Segmind AIは、画期的なオープンソースのテキストから画像への生成モデルであるSSD-1B（Segmind Stable Diffusion 1B）を誇りに思って発表しました。この高速モデルは、前例のない速度、コンパクトなデザイン、高品質な視覚出力を実現しています。人工知能は、自然言語処理とコンピュータビジョンの分野で急速な進歩を示し、境界を再定義する革新を示しています。SSD 1Bモデルは、その主な特徴によりコンピュータビジョンへの扉を開きます。この包括的な記事では、モデルの特徴、使用例、アーキテクチャ、トレーニング情報などについて詳しく説明します。学習目標 SSD-1Bのアーキテクチャの概要を探索し、専門モデルからの知識蒸留の活用方法を理解する。 SegmindプラットフォームでSSD-1Bモデルを活用して、高速な推論とコード推論を試して実践的な経験を得る。後続の使用例について学び、SSD-1Bモデルが特定のタスクに使用できる方法を理解する。特に絶対的な写真リアリズムの達成と特定のシナリオでのテキストの明瞭性を維持するためのSSD-1Bの限界を認識する。この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。モデルの説明生成的な人工知能を使用する際の主な課題は、サイズと速度の問題です。テキストベースの言語モデルを扱うことは、モデル全体の重みを読み込む問題と推論時間の問題になりますが、安定な拡散を使った画像の場合はさらに困難になります。SSD-1Bは、高品質なテキストから画像への生成能力を維持しながら、SDXLの50％小さい蒸留版であり、60％の高速化が実現されています。GritとMidjourneyのスクレープデータを含むさまざまなデータセットでトレーニングされており、単語に基づいた視覚的な内容の作成に優れています。これは、専門モデル（SDXL、ZavyChromaXL、JuggernautXL）からの知識の戦略的な蒸留と豊富なデータセットでのトレーニングによって達成されました。この蒸留プロセスにより、SSD-1Bは様々なコマンドを処理する能力を備えています。 Segmind SD-1Bの主な特徴テキストから画像の生成: テキストのプロンプトから画像を生成することに優れ、創造的なアプリケーションが可能です。高速化のために蒸留: 効率化のために設計され、リアルタイムアプリケーションでの実用的な使用を60％高速化します。多様なトレーニングデータ:…

「Rustベースのベクトルデータベース、Qdrantに深く潜る」

イントロダクションベクトルデータベースは、非構造化および構造化データの表現を格納および索引化するための主要な場所となっています。これらの表現は、埋め込みモデルによって生成されるベクトル埋め込みです。ベクトルストアは、ディープラーニングモデル、特に大規模な言語モデルを使用したアプリの開発で重要な役割を果たしています。ベクトルストアの領域は常に進化しており、最近導入されたQdrantはその1つで、機能が充実しています。さあ、それについてもっと詳しく見ていきましょう。学習目標 Qdrantの専門用語に慣れることで、より理解を深める Qdrant Cloudにダイブし、クラスタを作成するドキュメントの埋め込みを作成し、Qdrantコレクションに保存する方法を学ぶ Qdrantでクエリがどのように機能するかを探る Qdrantのフィルタリングを弄って、その動作を確認するこの記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。埋め込みとは何ですか？ベクトル埋め込みは、データを数値形式で表現する手段です。つまり、テキスト、写真、音声、ビデオなどのデータの種類に関係なく、n次元空間または数値ベクトルとして表します。埋め込みを使用すると、関連するデータをグループ化することができます。特定の入力は、特定のモデルを使用してベクトルに変換することができます。Googleによって作成された有名な埋め込みモデルであるWord2Vecは、単語をベクトル（ベクトルはn次元の点です）に変換します。各大規模言語モデルには、LLMの埋め込みを生成する埋め込みモデルがあります。埋め込みは何に使用されますか？単語をベクトルに変換する利点の1つは、比較が可能であるということです。数値入力またはベクトル埋め込みとして2つの単語が与えられた場合、コンピュータはそれらを直接比較することはできませんが、それらを比較することができます。類似した埋め込みを持つ単語をグループ化することが可能です。王、女王、王子、王女といった用語は、関連するクラスタに表示されます。この意味で、埋め込みは、与えられた用語に関連する単語を特定するのに役立ちます。これは、文に使用され、入力された文に関連する文を返すデータが提供される場合に使用されます。これは、チャットボット、文の類似度、異常検知、セマンティックサーチなどの多くのユースケースの基礎となります。私たちが提供するPDFまたはドキュメントに基づいて質問に答えるために開発するチャットボットは、この埋め込みの概念を利用しています。これは、すべての生成的大規模言語モデルが、それらに供給されるクエリに同様に関連付けられたコンテンツを取得するために使用する方法です。ベクトルデータベースとは何ですか？先述のように、埋め込みは、通常非構造化データの場合に数字形式で表される、あらゆる種類のデータの表現です。それでは、それらをどこに保存するのでしょうか？伝統的なRDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）では、これらのベクトル埋め込みを保存することはできません。これがベクトルストア/ベクトルデータベースの登場する場所です。ベクトルデータベースは、効率的な方法でベクトル埋め込みを保存および取得するために設計されています。埋め込みモデルのサポートや似たようなベクトルを取得するために使用する検索アルゴリズムの種類によって異なる多くのベクトルストアが存在します。 Qdrantとは何ですか？ Qdrantは、新しいベクトル類似度検索エンジンおよびベクトルデータベースであり、安全性で知られるRust言語で構築された本番向けのサービスを提供しています。 Qdrantは、メタデータであるペイロードが付加された高次元ポイント（ポイントはベクトル埋め込みのこと）を保存、検索、管理するために設計されたユーザーフレンドリーなAPIを備えています。これらのペイロードは有用な情報となり、検索の精度向上およびユーザーへの洞察を提供します。Chromaなど他のベクトルデータベースに精通している方であれば、ペイロードはメタデータに似ており、ベクトルに関する情報を含んでいます。 Rustで書かれていることにより、Qdrantは高負荷下でも高速で信頼性のあるベクトルストアとなっています。他のデータベースとの違いは、Qdrantが提供するクライアントAPIの数です。現在、QdrantはPython、TypeScript/JavaScript、Rust、およびGoをサポートしています。QdrantはベクトルインデックスにHSNW（階層ナビゲーション小世界グラフ）を使用しており、コサイン、ドット、ユークリッドなどの多くの距離尺度を備えています。また、ボックスから推奨APIも利用できます。 Qdrantの用語を知る…

アマゾンセージメーカースタジオを使用して、素早い実験結果のためにLlama 2、LangChain、およびPineconeを使用してRAG型の質問応答ソリューションを構築しましょう

「Retrieval Augmented Generation（RAG）は、ファインチューニングなしで大規模言語モデル（LLM）に外部の知識源（リポジトリ、データベース、APIなど）へのアクセスを提供することができます質問応答に対して生成的AIを使用する際、RAGはLLMが最も関連性の高い最新情報で質問に回答し、必要に応じて引用することができるようにします...」

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