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2024年に使用するためのトップ5の生成AIライブラリ

イントロダクションテクノロジーの進化する世界において、人工知能（AI）は変革的な力として登場しました。基本的なアルゴリズムから最新の機械学習モデルの洗練まで、AIの旅路は確かに革命的であった。そして、ジェネレーティブAIライブラリの出現により、魅惑的な章が展開されています。しかし、ジェネAIとは一体何でしょうか？ジェネレーティブAIと共に未来に踏み出しましょう！従来のモデルとは異なり、ジェネAIは産業を再構築するため新たなデータを生成します。ChatGPTのようなツールが道を切り開き、ビジネスの景観を変えています。最新のAIツールの「2024年のトップ5ジェネレーティブAIライブラリ」を探索し、革新を再定義し、ユーザーエクスペリエンスを革命化するパワーと潜在能力を解き放ちましょう。これらのライブラリは、AIの進化の最前線を示しています。ジェネレーティブAIの未来へ、一緒にこのエキサイティングな旅に参加しましょう！ジェネレーティブAIライブラリとは何ですか？ジェネAIライブラリは、ジェネレーティブ人工知能の基盤となる、事前学習済みのモデルとアルゴリズムのリポジトリです。これらのライブラリは、AIの創造的なポテンシャルに一から始めることなく、開発者や企業がアクセスできるようにするものです。学習されたパターンとデータの基盤を提供することで、ジェネAIライブラリはテキストや音楽、ビジュアルなど多様な出力の生成を可能にします。これらのライブラリを活用することで、開発プロセスが効率化され、革新と効率性が促進されます。ジェネAIライブラリは、幅広いアプリケーションと産業に対して、高度なAIの機能を民主化する役割を果たしています。実践的な学習でジェネレーティブAIのゲームをアップグレードしましょう。当社のジェネAI Pinnacle Programで、ベクトルデータベースの驚異を発見しましょう！ 2024年に使用するトップ5ジェネレーティブAIライブラリ 1. Open AI OpenAIのAPIは、ジェネAIの世界に没入した専門家にとって、革新的なツールとして位置づけられます。柔軟な「テキストイン、テキストアウト」のインターフェースを提供するこのAPIは、一般的な解決策として際立っており、ジェネAIの専門家が日常の業務やプロジェクトにシームレスに統合することが可能です。ほとんどの英語のタスクに適用可能な柔軟性があり、実験、開発、探索に使える広範なプレイグラウンドを提供します。 APIは、最小限の例での理解とタスクの実行に優れています。ジェネAIのプログラミングにおいて直感的な選択肢であり、プロフェッショナルは複雑なシステムの問題ではなく、創造的な出力に集中することができます。タスク固有のトレーニングによるパフォーマンスの向上も、ユーザーが提供したデータセットやフィードバックに基づくカスタマイズを可能にします。OpenAIはシンプルさに重点を置くことで、さまざまなユーザーベースにアクセス可能な状態を確保しており、その技術の継続的なアップグレードは、機械学習の急速な進化に適応することへの献身を示しています。さらに、OpenAIは負の影響を及ぼすアプリケーションに対して慎重なモニタリングとアクセスの終了を行う責任あるAIの使用に重点を置いています。プライベートベータ版のリリースはユーザーの安全性への取り組みを反映し、言語技術の安全関連の研究を継続して行っています。OpenAIのAPIを使用するジェネAIの実践者は、ポジティブなAIシステムへの貢献となる強力なツールを作成しています。このAPIは、収益を超えて一般的なAIの進歩を推進し、障壁を取り除き、ジェネAIコミュニティをさまざまな可能性へと前進させるのです。 2. PandasAI PandasAIは、革新的なジェネAIパワーを備えたデータ分析ライブラリであり、ジェネAIの専門家にとって日常の業務の風景を再構築します。広く使われているPandasライブラリを基盤に構築されたPandasAIは、ジェネAIモデルをシームレスに統合することで生産性を向上させます。前処理やデータの可視化などの伝統的なPandasタスクは、ジェネAIの能力によって高められ、データフレームに会話の要素を導入します。 PandasAIの魅力は、複雑なコーディングプロセスを自然な言語インターフェースに変換することにあります。ジェネAIによって、データサイエンティストは自然な言語でデータセットと会話するだけで簡単にクエリを実行することができます。この革新により、前処理や分析フェーズが大幅に迅速化し、従来のコーディングプラクティスとは異なるアプローチが可能となります。このライブラリは、テック系とノンテック系の両方のプロフェッショナルがデータセットと簡単にやりとりできる新たな可能性を開きます。パンダのAIの中心には、ジェネレーティブ人工知能（GenAI）があります。GenAIは既存のデータのパターンを特定することで、多様なデータタイプを生成することができる一部の人工知能です。GenAIを活用することで、パンダのAIはユーザーが複雑なコードを書く必要なく、自然言語で意図を表現し、その指示が正確に実行される新しい時代をもたらします。この変革的なアプローチは、日常のタスクを効率化するだけでなく、ジェネレーティブAIの領域で包括的かつ効率的なデータ分析プロセスの道を開きます。 3. HuggingFace Transformers HuggingFace…

「大規模言語モデルの世界でどのように仕事に就く準備をするか？」

イントロダクション人工知能の領域への貢献があなたの情熱ですか？このフィールドへの夢の入り口には、自然言語処理の専門知識と実践的な経験が必要です。さまざまなLarge Language Model (LLM)の知識と応用スキルを習得して、即戦力になりましょう。人間の知能を模したGPT-4、Llama、Falconなど、多くのLLMが注目を浴びています。さらには、企業の58%が既にその恩恵を受けています。実際にはしかし、ここがネックです！多くの企業がまだ移行の段階にある中、スキルを習得して自分の位置を確保するのに今が最適な時期です。数百万から数十億のパラメータで訓練された言語モデルは驚くべきスコアと未開発のポテンシャルを持っています。正しいスキルを頭に備え、それらを現実のプロジェクトに適用することで、知識の山を簡単に越えることができます。LLMのエキサイティングな世界で即戦力になるための詳細は以下をお読みください！主要なスキルと知識領域 LLMの世界で成功するための候補者を進化させる基本は、自然言語処理、機械学習、深層学習です。 NLPと機械学習の理解：LLMの能力の根源はNLPと機械学習にあります。これらはテキストの理解と生成の能力を提供します。NLPは言語理解を通じて人間とコンピュータの対話を結びつけます。命名エンティティ認識、感情分析、機械翻訳、対話分析などのNLPアプリケーションについての深い知識に加えて、異なる言語の言語構造に対する高度な理解が必要です。さらに、プロンプトエンジニアリングのスキルにも重点を置くことが重要です。機械学習はデータの学習を容易にするためのアルゴリズムと統計モデルの開発を可能にします。LLMの世界では、ニューラルネットワークや教師あり・教師なし学習など、機械学習の概念に関する深い情報が必要です。MLフレームワークのPyTorchやTensorFlowでスキルを磨きましょう。深層学習の取り込み：深層学習はニューラルネットワークの開発に焦点を当て、複雑な言語構造とデータ依存関係を捉えるために使用されます。学習することで、リカレントニューラルネットワークやトランスフォーマーの最大の潜在能力を活用することができます。候補者は深層学習のアーキテクチャやメモリネットワーク、注意機構などの高度な技術について深い知識を持っている必要があります。ツール：Pythonなどのプログラミング言語の習熟度と、NumPy、pandas、scikit-learnなどの関連するライブラリの専門知識は必須です。また、GPUアクセラレーションの活用技術やGPUアーキテクチャに対してモデルを最適化する能力も非常に役立ちます。独自のLLMの構築：医療、テキスト翻訳、コーディングなどの分野で、自分自身のLLMを構築することで経験を積みましょう。このプロセスでは、コアスキルに加えて注釈付け、ラベリング、他の人との協力などの専門知識を得ることができます。教育の選択肢どんなキャリアでも成功するための魅力的なコースは、目指すドメインの厳格なバックグラウンドを持つ候補者と、キャリア転換を希望する候補者の両方に柔軟性を提供します。必要な概念を基礎から理解し、より深い知識を習得することは、LLMのドメインでのキャリア準備には欠かせません。仕事に関するタスクの複雑さによると、適切なスキルを持つことも同様に重要です。Analytics Vidhyaでは、最高のLLMのエキスパートを育成するための1対1のメンターシッププログラムを提供するGenAI Pinnacle Programを提供しています。ここでは、コアコンセプトについての洞察を得ることができ、200時間以上の学習体験と10以上のハンズオンの実世界プロジェクトで知識を応用する機会があります。進展に合わせて進捗をテストするための課題で26以上のGenAI専門ツールとフレームワークを使いこなすことにも慣れていきましょう。週に一度のメンターシップセッションは、GenAIプロフェッショナルになるためのカスタマイズされたものです。また、75以上の専門家セッションでは、業界の最新情報をリアルタイムで提供します。Analytics Vidhyaとともに、革新を力にして将来の明るい未来をLLMのフィールドで築きましょう。ハンズオンプロジェクト…

パフォーマンスの向上と最適化されたリソース使用のためのダイナミックなLoRAローディング

私たちは、拡散モデルに基づくLoRAのハブ内の推論速度を大幅に高速化することができました。これにより、計算リソースを節約し、より良いユーザーエクスペリエンスを提供することができました。モデルへの推論を行うには、2つのステップがあります：ウォームアップフェーズ – モデルのダウンロードとサービスのセットアップ（25秒）。推論ジョブ自体（10秒）。これらの改善により、ウォームアップ時間を25秒から3秒に短縮することができました。数百の異なるLoRAに対する推論を、たった5つのA10G GPU以下で提供することができます。さらに、ユーザーリクエストへの応答時間は35秒から13秒に短縮されました。一つのサービスで多くの異なるLoRAを動的に提供するために、Diffusersライブラリで開発された最近の機能を活用する方法についてもっと話しましょう。 LoRA LoRAは「パラメータ効率」（PEFT）メソッドの一環である、微調整技術です。このメソッドは、微調整プロセスによって影響を受けるトレーニング可能なパラメータの数を減らすことを試みます。微調整の速度を高めながら、微調整済みチェックポイントのサイズを減らすことができます。モデルの全ての重みに微小な変更を行うことによってモデルを微調整する代わりに、ほとんどの層を固定し、注意ブロック内の特定の一部の層のみをトレーニングします。さらに、これらの層のパラメータに触れず、二つの小さな行列の積を元の重みに加えることで、これらの層のパラメータを更新します。これらの小さな行列は微調整プロセス中に更新され、ディスクに保存されます。これにより、元のモデルのパラメータはすべて保存され、適応方法を使用してLoRAの重みを上にロードすることができます。 LoRA（Low Rank Adaptation）という名前は、先ほど言及した小さな行列から来ています。このメソッドについての詳細は、この記事または元の論文をご覧ください。上記の図は、LoRAアダプタの一部として保存される二つの小さなオレンジ色の行列を示しています。後でこれらのLoRAアダプタをロードし、青いベースモデルと結合して黄色の微調整モデルを取得することができます。重要なことは、アダプタをアンロードすることも可能なので、いつでも元のベースモデルに戻すことができるということです。言い換えると、LoRAアダプタは、必要に応じて追加および削除が可能なベースモデルのアドオンのようなものです。AとBの小さなランクのため、モデルサイズと比較して非常に軽量です。したがって、ロード時間は全体のベースモデルをロードするよりもはるかに高速です。例えば、多くのLoRAアダプタのベースモデルとして広く使用されているStable Diffusion XL Base 1.0モデルリポジトリを見ると、そのサイズは約7 GBです。しかし、このモデルのような典型的なLoRAアダプタは、わずか24 MBのスペースしか使用しません！…

IBMとMETAが責任あるイノベーションのためのAI連携を結成

責任あるAIイノベーションへの重要な一歩として、IBMとMetaは共同でAIアライアンスを立ち上げました。この連携により、世界中の50以上の有名な組織が結集しています。この協力の目的は、人工知能（AI）におけるオープンで透明性のあるイノベーションを促進することです。重点は安全性、多様性、経済機会に置かれています。このアライアンスには、AMD、CERN、Dell Technologies、NASA、Oracleなどの有名な組織、さらに多くの主要な大学や研究機関が含まれています。協力的なイノベーションの必要性 AIの進化は前例のない機会を提供し、私たちの生活、仕事、交流方法を変革しています。個別の組織がオープンな科学と技術に取り組む一方で、AIアライアンスは協力の重要性を強調しています。開発者、研究者、採用者を結集することで、アライアンスはイノベーションの加速、リスクの特定、製品が市場に出る前の責任あるAIの開発を目指しています。目標と焦点領域アライアンスは、その使命をガイドするための明確な目標を定めています。アライアンスは、グローバルなAIシステム開発のためのベンチマーク、標準、ツール、リソースを開発する予定です。さらに、オープンな基盤モデルを進め、活気のあるAIハードウェアアクセラレータエコシステムを育成することを目指しています。また、グローバルなAIスキルの構築を支援し、教育コンテンツを開発します。これらの取り組みは、公共の議論と政策立案に貢献することを目指しています。 AIアライアンスは、自らの使命をガイドするために明確な目標を設定しています: 1. ベンチマークと評価基準: 安全性、セキュリティ、信頼性の確保を含む、責任あるAIシステム開発を支援するために、ツールとリソースをグローバルに開発します。 2. オープンな基盤モデル: 気候、教育などの社会的課題に対処するため、多様なオープンな基盤モデルの進化を促進します。 3. AIハードウェアアクセラレータエコシステム: 必須の有用なソフトウェア技術を向上させることにより、活気のあるAIハードウェアアクセラレータエコシステムを育成します。 4. グローバルなAIスキルの構築: 基盤となるAIモデルやツールの研究プロジェクトへの貢献を行うため、探索的な研究をサポートし、学術コミュニティと連携します。 5. 教育コンテンツとリソース: AIの利点、リスク、規制について、公衆や政策立案者に情報を提供するコンテンツを開発します。 6. オープンな開発イニシアチブ:…

6つのGenAIポッドキャスト、聴くべきです

はじめに急速に進化する人工知能（AI）の世界において、生成AI（GenAI）の領域は魅力的でダイナミックな分野として注目されています。技術の進歩に伴い、この分野の微妙なニュアンスを理解することは重要ですが、最新情報を把握することは難しいかもしれません。GenAIは新しいコンテンツやデータを作成する能力で知られていますが、まだ比較的新しい分野ですので、最新の動向については多くの人が興味を持ちながらも情報を得ていません。この知識のギャップを埋めるために、GenAIの専門家がホストするポッドキャストは貴重な情報源となります。これらのポッドキャストは、最先端のテクノロジーの領域を探求したい学習者にとって、第一級の信頼できる情報を提供してくれます。以下に、生成AIの愛好家が聞くべきおすすめのポッドキャスト6つを紹介します。聴くべきトップ6のGenAIポッドキャスト 1. Leading With Data by Analytics Vidhya Analytics VidhyaはデータサイエンスとAIコミュニティで有名なプラットフォームであり、彼らのポッドキャスト「Leading With Data」ではデータサイエンス、機械学習、そしてなんと言っても生成AIについてさまざまな側面を探求しています。業界のリーダーや専門家、実践者との洞察に満ちた議論を期待してください。彼らは自らの経験、課題、そしてGenAIの未来へのビジョンを共有しています。コンテンツ形式：Leading With Dataでは業界リーダーや専門家、実践者との議論を取り上げ、GenAI、データサイエンス、機械学習などさまざまなトピックをカバーしています。対象読者：データサイエンス愛好者、専門家、生成AIの応用に関する洞察を得たい人々。このGenAIポッドキャストはSpotify、Apple Podcasts、Google Podcasts、YouTube、および彼らのコミュニティプラットフォームでご覧いただけます。 2. The…

「インド、人工知能を利用し言語の壁を解消へと向かう」

インドは人工知能（AI）を活用し、言語の壁を乗り越え、多様な人口の包括的参加を確保しようとしています。南西部の州であるカルナータカ州の村人たちは、結核のための国家初のAI駆動のチャットボットの作成に貢献することで、この取り組みに重要な役割を果たしています。このプロジェクトは、121以上の言語がそれぞれ10,000人以上によって話される国において、言語の多様性に対処することを目指しています。言語の多様性とAIの課題インドは、4000万以上のネイティブのカンナダ語話者を抱え、自然言語処理（NLP）でカバーされていない主要な言語を超える言語の多様性に対応するAIソリューションを提供するという重要な課題に直面しています。数億人ものインド人が言語の壁により貴重な情報や経済的な機会から排除されていることから、革新的な解決策が求められています。 AIモデルのためのデータセットの構築テック企業のKaryaは、カンナダ語を含むさまざまなインドの言語の話者数千人を巻き込み、音声データを生成することでこの言語の革命の最前線に立っています。これらのデータセットは、マイクロソフトやGoogleなどの大手テック企業によって、教育や医療などの分野でAIモデルを向上させるために利用されています。政府のイニシアチブであるBhashiniも、クラウドソーシングプラットフォームを介してAIツール向けのオープンソースデータセットの作成に取り組んでいます。データ収集の課題の克服インドの言語でデータセットを作成することへの熱意はあるものの、困難な課題が存在します。多くのインドの言語は口承の伝統を持ち、限られた電子記録と広範なコードミキシングがあります。一般的ではない言語でデータを収集するには特別な努力が必要です。マイクロソフトリサーチインドのカリカ・バーリなどの専門家は、言語、文化、社会経済的なニュアンスを考慮に入れた倫理的なクラウドソーシングの重要性を強調しています。経済価値と地域コミュニティのエンパワーメント Karyaは音声データの経済的な潜在能力に焦点を当てています。非営利団体と協力し、貧困線以下の労働者をエンパワーメントしています。最低賃金を上回る報酬を支払い、データの一部を所有させることで、Karyaは医療や農業などのコミュニティにおける経済的な価値と潜在的なAI製品開発を展望しています。多言語の包括的参画のためのAIアプリケーションインドの人口の約11％しか英語を話せず、話し言葉や音声認識に特化したAIモデルの必要性が強調されています。Googleの支援を受けたプロジェクトVaaniやAI4BharatのJugalbandiチャットボットなどのプロジェクトは、AIが言語の壁を打破することができることを示しています。Gram Vaaniなどの社会企業は、AIを活用したチャットボットを利用して福祉給付に関する質問に応答し、地域社会をエンパワーメントしています。他にも読む：インドのBharatGPTがGoogleの注目を集める私たちの意見まとめとして、インドのAIによる多言語の包括的参画への取り組みは、技術の変革力を示しています。インドは多様な人口の声を活用し、言語の壁を乗り越え、経済的な機会を創造し、コミュニティをエンパワーメントしています。AIの多様な言語への需要が高まる中で、倫理的なデータ収集とモデル開発が重要となります。インドの先駆的な取り組みは、言語の多様性に直面する国々に対してAIの包括性の可能性を示しています。

「2024年に注目すべきトップ5のWeb3企業」

「Web3において革新を牽引しているトップ企業を発見しましょう彼らの特徴的な能力について学び、彼らがブロックチェーン、暗号通貨、ソーシャルプラットフォーム、ゲーム、そして分散型インターネットを再定義している方法を探求しましょう」(Web3においてかくしんをひっぱっているトップきぎょうをはっけんしましょうかれらのとくちょうてきなのうりょくについてまなび、かれらがぶろっくちぇーん、あんごうつうか、そーしゃるぷらっとふぉーむ、げーむ、そしてぶんさんがたいんたーねっとをさいていぎているほうほうをたんきゅうしましょう)

小さいが強力：大型言語モデルの時代における小型言語モデルの飛躍

「小さな言語モデルの革命を探求し、効率的で費用対効果の高いAIの代替手段として、主要な大きな言語モデルに対抗するものを挑戦してください」

「デベロッパー用の15以上のAIツール（2023年12月）」

“`html GitHub Copilot GitHub Copilotは、市場をリードするAIによるコーディングアシスタントです。開発者が効率的に優れたコードを作成できるように設計され、CopilotはOpenAIのCodex言語モデルを基に動作します。このモデルは自然言語と公開コードの広範なデータベースの両方でトレーニングされており、洞察に満ちた提案を行うことができます。コードの行や関数を完全に補完するだけでなく、コメント作成やデバッグ、セキュリティチェックの支援など、開発者にとって大変貴重なツールとなっています。 Amazon CodeWhisperer AmazonのCodeWhispererは、Visual StudioやAWS Cloud9などのさまざまなIDEでリアルタイムのコーディング推奨事項を提供する、機械学習に基づくコード生成ツールです。大規模なオープンソースコードのデータセットでトレーニングされており、スニペットから完全な関数までを提案し、繰り返しのタスクを自動化し、コードの品質を向上させます。効率とセキュリティを求める開発者にとって大変便利です。 Notion AI Notionのワークスペース内で、AIアシスタントのNotionがさまざまな執筆関連のタスクをサポートします。創造性、改訂、要約などの作業を助け、メール、求人募集、ブログ投稿などの作成をスピードアップさせます。Notion AIは、ブログやリストからブレストセッションや創造的な執筆まで、幅広い執筆タスクの自動化に使用できるAIシステムです。NotionのAI生成コンテンツは、ドラッグアンドドロップのテキストエディタを使用して簡単に再構成や変換ができます。 Stepsize AI Stepsize AIは、チームの生産性を最適化するための協力ツールです。プロジェクトの履歴管理やタスク管理の役割を果たし、Slack、Jira、GitHubなどのプラットフォームと統合して更新を効率化し、コミュニケーションのミスを防ぎます。主な機能には、活動の統一した概要、質問への即時回答、堅牢なデータプライバシーコントロールが含まれます。 Mintlify Mintlifyは、お気に入りのコードエディタで直接コードのドキュメントを自動生成する時間の節約ツールです。Mintlify Writerをクリックするだけで、関数のための良く構造化された、コンテキストに即した説明を作成します。開発者やチームにとって理想的であり、複雑な関数の正確なドキュメントを生成することで効率と正確性が高く評価されています。 Pieces for Developers…

「ローカルCPU上の小規模言語モデルのためのステップバイステップガイド」

紹介自然言語処理において、言語モデルは変革の道を歩んできました。GPT-3のような巨大なモデルに関心が集まりがちですが、小規模な言語モデルの実用性とアクセシビリティを過小評価してはなりません。本記事は、小規模な言語モデルの重要性を理解するための包括的なガイドであり、ローカルCPU上での実行方法についての詳細な手順を提供しています。出典: Scribble Data 言語モデルの理解言語モデルの定義言語モデルは、人間のような言語を理解し生成するために設計されたシステムです。データサイエンスの広範な分野では、これらのモデルはチャットボット、コンテンツ生成、感情分析、質問応答などのタスクで重要な役割を果たしています。異なる種類の言語モデル小規模な言語モデルは、その小さなサイズにもかかわらず、独自の利点を持っています。効率的で計算速度も速く、ドメイン固有のタスクにカスタマイズ可能であり、外部サーバーを使用せずにデータのプライバシーを維持します。データサイエンスにおける言語モデルの用途その汎用性は、さまざまなデータサイエンスの応用に現れます。リアルタイムの高トラフィックタスクにおいても、ドメイン固有の要件に合わせることができます。実践的な学習でGenerative AIのレベルを上げましょう。当社のGenAI Pinnacle Programで高度なデータ処理のためのベクターデータベースの素晴らしさを発見してください！ローカルCPU上で小規模な言語モデルを実行する手順ステップ1：環境の設定ローカルCPU上で言語モデルを正常に実行するための基盤は、適切な環境を構築することにあります。これには必要なライブラリや依存関係のインストールが含まれます。TensorFlowやPyTorchなどのPythonベースのライブラリは人気があり、機械学習やディープラーニングのための事前構築ツールを提供しています。必要なツールとソフトウェア Python TensorFlow PyTorch このためにはPythonの仮想環境を使用しましょう:…

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