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GoogleのAIスタジオ：ジェミニの創造的な宇宙への入り口！

Googleは、AI Studioの発売を通じて、開発者向けの画期的な革新を実現しました。このWebベースのプラットフォームは、Gemini AIモデルへのシームレスなアクセスを提供することを目指しています。この革新により、Gemini Proの先進的な自然言語生成能力を活用して、チャットボット、アプリケーション、さまざまなソフトウェアの開発と展開が革新されることになります。 AIスタジオのお披露目- Geminiエコシステムへの入り口 AI Studio（以前はMakerSuiteとして知られる）は、Googleの広範なGeminiエコシステムへの重要な入り口として立ち上がっています。開発者は、Gemini Proと今後のGemini Ultraモデルの力を利用するチャンスがあります。無料の使用クォータ、コードライブラリ、必要なツールを提供するAIスタジオは、クリエイティブな創造とアプリケーションの公開に適した環境を提供します。改良と価格設定の構造この改良されたプラットフォームは、以前のものと比べて重要な改善が加えられており、セーフティ、プロンプト、出力スタイルの調整コントロールを備えています。価格設定は、OpenAIのGPT-3.5 Turbo LLMと競合するよう戦略的に位置付けられており、透明性とアクセシビリティが確保されています。開発者は、Gemini Proモデルの入力1,000文字あたり0.00025ドル、出力1,000文字あたり0.0005ドルの公正な価格設定を期待することができます。開発者の体験 Google AI Studioは、使いやすいインターフェースで開発プロセスを簡素化します。開発者は、モデルを選択し、クリエイティブなパラメータを微調整し、トーンやスタイルの指示をシームレスに統合することができます。一分間あたり60リクエストの無料クォータが提供されるため、開発者は制約なくアイデアを繰り返すことができます。AI Studioからコードへの移行も容易に行えるため、さまざまな開発環境でスムーズなワークフローが実現できます。 Vertex AIとの統合と将来のロードマップ AI Studioの注目すべき特長の一つは、GoogleのVertex…

TDSベストオブ2023：ChatGPTとLLMについて

「2023年は、データサイエンティストや機械学習の専門家にとって、波瀾万丈な1年だったと言っても過言ではないでしょうが、過去12ヶ月のフィールドで見られた激動の活動量を完全に表現することはできません」

一緒にAIを学びましょう−Towards AIコミュニティニュースレター＃5

おはようございます、AI愛好家の皆さん！今週のポッドキャストのエピソードは必聴で、これまでの24エピソードの中でも一番優れていますグレッグは驚くべき洞察を共有し、起業家だけでなく関係者にも関連する情報です...

「AIにおける親密な役割：ガールフレンドとセラピスト」

この記事は、感情AIの分野についての簡単な概要と、その技術の親密な役割での潜在的な応用についてです

Artificial Intelligence

新たな研究が、AIの隠れた脆弱性を明らかにする

人工知能（AI）の急速に進化する風景では、変革的な変化の約束は、革新的な自動車が交通を再構築するという前途洋々の可能性から、複雑な医療画像の解釈でAIを洗練された利用にまで及ぶ様々な分野に広がります AI技術の進歩は、デジタルルネサンスに匹敵するものであり、溢れる未来を予感させています...

Artificial Intelligence

このAI論文は、高度な時空間予測のためのニューラルオペレータの自己回帰エラーに対するディープラーニングソリューションを探求しています

この研究は、自己回帰ニューラルオペレーターのドメイン内の重要な課題である予測の範囲拡張の能力の制約について探求しています。自己回帰モデルは有望であるものの、空間時間予測における安定性の問題に直面し、その効果を著しく妨げています。この包括的な問題は、比較的滑らかなフィールドからERA5のようなデータセットに特徴付けられる複雑で大規模なシステムまで、さまざまなシナリオにわたって普遍的です。自己回帰ニューラルオペレーターの予測範囲を拡張しようとすると、現在の方法は非常に困難な障壁に直面します。この制約を認識して、研究チームは予測性を向上させる画期的な解決策を提案しています。提案された方法は、スペクトルニューラルオペレーターの基本的なアーキテクチャのシフトを引き起こし、不安定性の問題を軽減する戦略的な手法です。既存の手法とは対照的に、この革新的なアプローチはこれらのオペレーターに無限の予測範囲を与え、大きな進歩を示します。現在のところ、自己回帰ニューラルオペレーターは予測範囲を限定して予測する能力において重要な障壁を示します。従来の手法の不安定性の課題は、特に複雑な空間時間予測シナリオにおいてその効果を制約しています。この問題に対処するため、研究チームはスペクトルニューラルオペレーターのアーキテクチャを根本的に再構築し、予測範囲の拡張の可能性を開放する新しい解決策を提案しています。提案された方法の核心には、ニューラルオペレーターブロックの再構築があります。エイリアシングや不連続性などの課題に対処するために、研究者は非線形性の後に学習可能なフィルターを連続的に適用し、新たに生成された高周波を効果的に処理する能力を持ちます。革新的な要素は、静的畳み込みフィルターを動的フィルターに置き換え、特定のデータに適応することです。この適応性は、周波数ドメインで操作されるモードごとのマルチレイヤーパーセプトロン（MLP）によって実現されます。提案された方法の本質は、ニューラルオペレーターブロックを再想像することにあります。エイリアシングや不連続性などの課題に対処するため、研究者は非線形性の後に学習可能なフィルターを一貫して適用し、新たに生成された高周波を処理する能力を持つ革新的なフレームワークを導入します。画期的な要素は、固定された静的畳み込みフィルターを動的フィルターに置き換え、特定のデータセットの複雑さに適応することです。この適応性は、周波数ドメインで動作するモードごとのマルチレイヤーパーセプトロン（MLP）によって実現されます。 https://openreview.net/forum?id=RFfUUtKYOG 実験の結果は、この方法の有効性を裏付けており、安定性の大幅な改善が明らかになっています。これは、回転浅水方程式やERA5データセットなどのシナリオにこの手法を適用した場合に特に明らかです。周波数適応型MLPによって生成される動的フィルターは、さまざまなデータセットに対してモデルの適応性を確保することが重要です。静的フィルターを動的なフィルターに置き換えることにより、この方法はデータに依存するエイリアシングパターンの複雑さを巧みに処理します。これは固定されたストラテジーでは達成できない成果です。 https://openreview.net/forum?id=RFfUUtKYOG まとめると、この研究は自己回帰ニューラルオペレーターにおける予測の範囲拡張の持続的な課題を克服する画期的な進歩を表しています。周波数適応型MLPによって生成される動的フィルターを取り入れたニューラルオペレーターブロックの再構築は、不安定性の問題を軽減し、無限の予測の範囲を実現するための非常に効果的な戦略です。予測の複雑さに直面する研究コミュニティにとって、この研究はより堅牢で信頼性の高い空間時間予測モデルに向けた将来の取り組みを指し示すビーコンとしての役割を果たします。

デシAIはDeciLM-7Bを紹介します：超高速かつ超高精度の70億パラメータの大規模言語モデル（LLM）

技術の進化が絶えず進む中で、言語モデルは欠かせない存在となりました。これらのシステムは高度な人工知能によって動力を得ており、デジタルプラットフォームとのインタラクションを向上させます。LLM（Language Models）は人間の言語の理解と生成を促進し、人間のコミュニケーションと機械の理解とのギャップを埋めるために設計されています。技術の進歩により、言語モデルは情報処理、コミュニケーション、問題解決においてますます重要な役割を果たすデジタル時代を迎えました。最近、Deciは7兆パラメータクラスで利用可能な高精度高速な革新的なモデルであるDeciLM-7Bを導入しました。Apache 2.0でライセンスされたこのモデルは、7兆パラメータクラスで類を見ない精度と速度を誇る新世代の言語モデルの最前線に立っています。このモデルは、言語処理の進歩と変革の力を備えています。 DeciLM-7BはThe Open Language Model Leaderboardにおいて61.55の印象的な平均スコアを記録しています。これは、DeciLM-7Bが7兆パラメータクラスで最も先進的なベース言語モデルであり、さまざまなアプリケーションにおいて改善された精度と信頼性を提供していることを示しています。Mistral 7Bは、Arc、HellaSwag、MMLU、Winogrande、GSM8Kを含むいくつかのベンチマークで従来のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。 DeciLM-7Bは単に精度が高いだけでなく、驚異的な速度能力を持っています。Mistral 7Bに比べてスループットが83%向上し、Llama 2 7Bに比べて139%も向上しています。DeciLM-7Bは言語モデルの効率性の基準を引き上げています。PyTorchのベンチマークでは、Mistral 7BおよびLlama 2 7Bよりも1.83倍および2.39倍のスループットを示しており、その優位性がハイライトされています。 DeciLM-7BとInfery、Decが開発した推論SDKの相乗効果により、vLLMを使用したMistral 7Bに比べて4.4倍の速度向上が実現され、コスト効果の高い大量ユーザーインタラクションの可能性が提供されます。 DeciLM-7BはNASパワードエンジン、AutoNACを活用しています。このモデルは複雑な好み最適化手法なしで、上位の7兆パラメータの説明モデルの中で優れた性能を発揮します。研究者たちは、DeciLM-7BとInfery-LLMが革新的な変化をいくつかの産業にもたらす可能性を持つアプリケーションを持っていることを強調しています。これら2つは、リアルタイムのチャットボットによるハイボリューム顧客サービスの向上と、医療、法律、マーケティング、ファイナンスなどのテキスト重視の専門分野におけるワークフロー自動化を革新します。まとめると、DeciLM-7Bは大規模な言語モデルにおける重要なモデルです。精度と効率性だけでなく、アクセシビリティと多様性においても言語モデルが優れていることを示しています。技術の進化につれて、DeciLM-7Bのようなモデルはデジタル世界を形作る上でますます重要になっています。これらのモデルは未来に向けた無数の可能性を示してくれます。技術の進歩とともに、これらのモデルはますます重要になり、デジタルフロンティアの多岐にわたる選択肢を展望する魅力的かつ広大な予感を私たちにもたらしてくれます。

「CNNにおけるアトラウス畳み込みの総合ガイド」

イントロダクションコンピュータビジョンの領域において、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は画像解析と理解の領域を再定義しました。これらの強力なネットワークは、画像分類、物体検出、セマンティックセグメンテーションなどのタスクにおいて革新的な進展を達成しました。これらは、医療、自動運転などのさまざまな分野での応用の基盤を築きました。しかし、よりコンテキストに対応した堅牢なモデルの需要が増えるにつれて、伝統的なCNN内の畳み込みレイヤーは、包括的なコンテキスト情報のキャプチャにおいて制限を受けています。これは、計算量の増加に伴わずにネットワークがより広いコンテキストを理解する能力を向上させるための革新的な手法の必要性をもたらしました。ここで紹介するのは、伝統的な畳み込みレイヤー内の常識を覆した、画期的なアプローチであるAtrous Convolutionです。Atrous Convolution（拡張畳み込み）は、計算量やパラメータを大幅に増やすことなく、ネットワークがより広いコンテキストをキャプチャする能力を実現することで、ディープラーニングの世界に新たな次元をもたらしました。学習目標畳み込みニューラルネットワークの基礎を学び、ビジュアルデータを処理して画像を理解する方法を理解する。 Atrous Convolutionが従来の畳み込み方法を改善する方法を理解し、画像内のより大きなコンテキストをキャプチャする能力を把握する。 DeepLabやWaveNetなど、Atrous Convolutionを使用するよく知られたCNNアーキテクチャを探索し、そのパフォーマンスを向上させる方法を確認する。 Atrous ConvolutionがCNN内での応用の手法やコードスニペットを通じて実践的な例を通して理解する。この記事はデータサイエンスのブログマラソンの一環として公開されました。 CNNの理解：動作原理畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、主に画像やビデオなどのビジュアルデータの分析に特化したディープニューラルネットワークの一種です。彼らは人間の視覚システムに触発され、ビジュアルデータ内のパターン認識において非常に効果的です。以下に詳細を示します：畳み込みレイヤー： CNNは複数のレイヤーで構成されており、畳み込みレイヤーがその核となっています。これらのレイヤーは、学習可能なフィルタを入力データに適用して、画像からさまざまな特徴を抽出します。プーリングレイヤー：畳み込み後、プーリングレイヤーを使用して空間的な次元を削減し、畳み込みレイヤーによって学習された情報を圧縮することがよくあります。一般的なプーリング操作には、最大プーリングや平均プーリングなどがあり、表現のサイズを縮小しながら必要な情報を保持します。活性化関数：畳み込みおよびプーリングレイヤーの後には、非線形の活性化関数（ReLUなどの整流線形ユニット）が使用されます。これにより、ネットワークはデータ内の複雑なパターンや関係性を学習することができます。全結合レイヤー：…

すべての開発者が知るべき6つの生成AIフレームワークとツール

この記事では、トップのジェネラティブAIフレームワークとツールについて探求しますあなたの想像力を解き放ち、ジェネラティブAIの可能性を探究するために必要なリソースを発見してください

インドのスタートアップ、OpenHathiをリリース：初のヒンディー語LLM

言語の革新に向けた注目すべき一歩として、インドのAIスタートアップSarvam AIがOpenHathi LLMをリリースし、ヒンディー語の言語モデルの領域で重要な進歩を遂げました。シリーズAの資金調達で4100万ドルという印象的な数字を獲得したわずか1週間後、同社はOpenHathiシリーズの初のリリースであるOpenHathi-Hi-v0.1を発表しました。 OpenHathiの起源 Sarvam AIの最新の創作物は、ヒンディー語の微妙さに合わせて特別に設計されたMeta AIのLlama2-7Bアーキテクチャに基づいています。OpenHathiシリーズの最初のヒンディー語の大規模言語モデル（LLM）と位置づけられ、インド系言語のGPT-3.5と同等のパフォーマンスを約束しています。このモデルの基盤は、Llama2-7Bの機能を拡張する予算に優しいプラットフォームにあるのです。トレーニングプロセスの紹介 OpenHathi-Hi-v0.1は、入念な2つのフェーズのトレーニングプロセスを経ます。最初に、ランダムに初期化されたヒンディー語の埋め込みを整列させる埋め込みの整列に焦点を当てます。次に、モデルはバイリンガルな言語モデリングに取り組み、トークン間でクロスリンガルな注意を習得します。その結果、ヒンディー語のさまざまなタスクで堅牢なパフォーマンスが得られ、ネイティブおよびローマ字表記のスクリプトの両方で優れた能力を発揮できるようになります。協力と学術貢献 Sarvam AIのOpenHathi-Hi-v0.1は、AI4Bharatの学術パートナーとの共同開発によるもので、これらのパートナーが提供する言語リソースとベンチマークを活用しています。この共同の取り組みは、最近KissanAIが発表したDhenu 1.0のように、英語、ヒンディー語、ヒングリッシュの農業に関する大規模言語モデルで示されるように、言語の境界を超えて拡張されています。 Sarvam AIの今後の展望 Sarvam AIの共同設立者であるPratyush KumarとVivek Raghavanは、2023年7月にスタートアップを立ち上げました。Lightspeed Venturesを中心とする大規模なシリーズAの資金調達に支えられ、彼らは多様なインド言語のための生成AI統合を通じてインドの固有のニーズに対応することを目指しています。彼らの関心は、データをバックボーンとしてドメイン固有のAIモデルの開発における企業との協力関係の育成にも及んでいます。私たちの意見言語の多様性が重要視される環境において、Sarvam AIのOpenHathi-Hi-v0.1は、インドの言語AIのイノベーションへのコミットメントを体現した約束された進化として現れます。学術パートナーとの協力的な姿勢と明確な将来のロードマップにより、Sarvam AIは生成AIの分野での指針となる存在として位置付けられています。モデルが開発者にその潜在能力を探求するよう促す中、創造性と専門化されたモデルの連鎖反応がインドのAIの領域をさらに豊かにすることが期待されます。…

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