Search Results コーパス

「オープンソースLLMの完全ガイド」

この包括的なガイドを使って、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）の世界を開放し、プロジェクトで共同AIの力を活用してください

「LLMの利点：電子商取引の検索を変革する」

「LLMの優れた能力は、さまざまなビジネス領域で数多くの課題に取り組む上で、顕著な成果を上げています知識発見に関連する高度な成果は、...」

文の補完のための言語モデル

最近、GPTなどの言語モデルが非常に人気になり、ChatGPTや他の会話型AIシステムなど、さまざまなテキスト生成タスクに使用されていますこれらの言語モデルは...

「トルコ地震ツイートに対する感情分析」

センチメント分析は、与えられたテキストをポジティブ、ネガティブ、または中立の感情にタグ付けするために使用される自然言語処理の技術です通常、センチメント分析はマーケティングで使用されます

大規模言語モデル（LLM）と潜在ディリクレ配分（LDA）アルゴリズムを用いたドキュメントのトピック抽出

「私は、1000ページ以上の大きなドキュメントを処理することができるPDFファイルとのチャット用のウェブアプリケーションを開発していましたしかし、ドキュメントとの会話を始める前に、アプリケーションが…」

「Seerの最高データオフィサーであるDr. Serafim Batzoglouによるインタビューシリーズ」

セラフィム・バツォグルはSeerのチーフデータオフィサーですSeerに加わる前は、セラフィムはInsitroのチーフデータオフィサーとして、薬物発見の手法における機械学習とデータサイエンスを率いましたInsitroの前には、Illuminaの応用および計算生物学の副社長として、AIおよび分子に関する研究と技術開発を率いました

グーグルの研究者たちは、MEMORY-VQという新しいAIアプローチを提案していますこれにより、メモリ拡張モデルのストレージ要件を削減することができますが、パフォーマンスを犠牲にすることはありません

言語モデルの最近の研究では、事実知識を強化するために検索の拡張の重要性が強調されています。検索の拡張は、これらのモデルに関連するテキストパッセージを提供してパフォーマンスを向上させるものですが、より高い計算コストがかかります。LUMENとLUMEN-VQによって示される新しいアプローチは、コーパスからパッセージを事前エンコードして検索の拡張を高速化することを目指しています。このアプローチは、品質を維持しながら計算負荷を減らすのに役立ちます。ただし、事前エンコードには大量のストレージが必要であり、これが課題となっています。製品量子化とVQ-VAEの手法を組み合わせたLUMEN-VQは、このストレージの問題に取り組んでおり、16倍の圧縮率を達成しています。これにより、膨大なコーパスのメモリ表現を効率的に保存することができます。この進歩は、言語理解や情報検索のタスクにおいて、実用的な大規模な検索の拡張を実現するための重要な一歩となります。 Googleの研究者は、ストレージ要件を削減するための手法としてMEMORY-VQを紹介しています。これにより、メモリをベクトル量子化して圧縮し、元のメモリベクトルをオンザフライで復号できる整数コードで置き換えます。各量子化ベクトルのストレージ要件は、サブスペースの数とコードを表現するために必要なビット数によって決まります。このアプローチは、LUMENモデルに適用され、LUMEN-VQが実現されます。圧縮と復号には、慎重なコードブックの初期化とメモリの分割が使用されます。結論として、MEMORY-VQは、高いパフォーマンスを維持しながらメモリ拡張言語モデルのストレージ要件を効果的に削減する先駆的な手法です。広範な検索コーパスを扱う場合に特に有益な推論速度の向上を実現するための実用的な解決策となります。

「Falcon 180Bをご紹介します：1800億のパラメータを持つ、公開されている最大の言語モデル」

強力かつ多目的な言語モデルへの需要は、自然言語処理と人工知能においてますます迫り来るものとなっています。これらのモデルは、チャットボットや仮想アシスタントから機械翻訳や感情分析まで、多数のアプリケーションの基盤となっています。しかし、さまざまな言語のタスクで優れたパフォーマンスを発揮できる言語モデルを構築することは、依然として複雑な課題です。最近のブレークスルーは、この中心的な問題に対処することを目指しています。先進的な言語モデルの開発を追求するなかで、研究者はしばしばモデルのサイズ、トレーニングデータ、多目的性に関連する制約に直面してきました。これらの制約により、異なるモデルが特定のタスクで優れている一方で、真にワンサイズフィットオールの解決策と言えるのは一部のモデルに限られています。テクノロジーイノベーション研究所（TII）の研究者は、画期的な言語モデル「Falcon 180B」を紹介しました。Falcon 180Bは、1800億のパラメータを誇る言語モデルの飛躍的な進化を体現しています。しかし、これまでのモデルや競合他社との差別化要因は、そのサイズと多目的性、そして利用のしやすさにあります。Falcon 180Bは最初の大規模な言語モデルではありませんが、オープンアクセスの性質が特徴です。多くのクローズドソースモデルがプロプライエタリなままであるのに対し、Falcon 180Bは研究や商業利用のために利用可能に設計されています。このオープンアクセスへのシフトは、透明性と協力がますます重要視されるAIコミュニティ全体のトレンドと一致しています。 Falcon 180Bの素晴らしい機能は、驚異的な3.5兆のトークンを含む多様なデータセットでのトレーニングによってもたらされています。この膨大なテキストコーパスにより、モデルは言語と文脈の理解において他に類を見ない能力を持ち、幅広い自然言語処理タスクで優れたパフォーマンスを発揮することができます。このモデルの主な強みの一つは、推論、コーディング、熟練度評価、知識テストなど、多様な言語タスクを処理できる能力です。この多目的性は、ウェブデータ、会話、技術論文、さらにはコードの一部まで含まれる豊富で多様なデータセットに対するトレーニングによるものです。Falcon 180Bは、MetaのLLaMA 2などのクローズドソースの競合モデルに引けを取らないパフォーマンスを発揮します。 Falcon 180Bの重要性を示すものとして、Hugging Face Leaderboardでのランキングが挙げられます。現在、Falcon 180Bは競争力のあるスコア68.74を保持しており、このリーダーボードのランキングは、多くの言語関連の課題に対応できるトップクラスの言語モデルであることを確固たるものにしています。まとめると、TIIのFalcon 180Bは自然言語処理の分野において大きな進歩を表しています。そのサイズ、トレーニングデータ、オープンアクセスの可用性により、研究者や開発者にとって強力かつ多目的なツールとなっています。Falcon 180Bをオープンアクセスに提供するという決定は、透明性と協力の重要性が増しているAIコミュニティとの一致点として特筆されます。 Falcon 180Bの導入による影響は広範囲に及びます。1800億のパラメータを持つオープンアクセスモデルを提供することで、TIIは研究者や開発者が自然言語処理の新たな領域を探求する力を与えます。クローズドソースの対抗モデルと比較して、このモデルの競争力のあるパフォーマンスは、医療、金融、教育などさまざまな分野でのイノベーションの可能性を広げるものです。さらに、Falcon 180Bの成功は、AIにおけるオープンソースイニシアチブの価値を示しています。研究者が協力とアクセス可能性を優先すると、AIのブレークスルーはより広範な観衆にとってアクセス可能になります。AIコミュニティが透明性、協力、AIの能力の向上に取り組む原則をますます受け入れていく中で、Falcon…

「GenAIソリューションがビジネス自動化を革新する方法：エグゼクティブ向けLLMアプリケーションの解説」

最近、バイオファーマ企業の製造エグゼクティブとの協力により、私たちは生成型AI、具体的には大規模な言語モデル（LLM）の世界に深く入り込み、それらがどのように利用できるかを探求しました...

「Amazon TextractとAmazon OpenSearchを使用してスマートなドキュメント検索インデックスを実装する」

この投稿では、ドキュメント検索インデックスソリューションを迅速に構築および展開する旅に連れて行きますこのソリューションは、組織がドキュメントから洞察をより効果的に抽出するのを支援します例えば、人事部門では従業員契約の特定の条項を探しているか、財務アナリストでは支払いデータを抽出するために膨大な数の請求書を選別している場合でも、このソリューションは、あなたが必要な情報に前例のない速度と正確さでアクセスできるようにするためにカスタマイズされています

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