Search Results 使用方法

「Amazon SageMaker Model Registry、HashiCorp Terraform、GitHub、およびJenkins CI/CDを使用して、マルチ環境設定でのパイプラインの促進を行う」

「機械学習運用（MLOps）プラットフォームを組み立てることは、人工知能（AI）と機械学習（ML）の急速に進化する状況において、データサイエンスの実験と展開のギャップをシームレスに埋めるため、モデルのパフォーマンス、セキュリティ、コンプライアンスの要件を満たす組織にとって必要不可欠です規制とコンプライアンスの要件を満たすためには、[…]」

「組織のためのカスタマイズされたコーディングパートナー」

コーディングの仲間としての生成的AIモデルは、主に公開されているソースコードと自然言語テキストで訓練されています大規模なトレーニングコーパスのため、これらのモデルは一般的に使用される機能のためのコードを生成することができますが、これらのモデルはプライベートリポジトリ内のコードや開発時に強制される関連するコーディングスタイルには無知です

「データプライバシーとその経営への影響」

「データ管理がプライバシー法と統合され、ビジネスイノベーションを推進する一方で、消費者の権利を保護する方法を探求する」

DLノート：勾配降下法

人工ニューラルネットワーク（ANN）は、万能関数近似器です十分なデータが与えられ、適切なアーキテクチャがあり、十分な訓練が行われれば、複雑な関数を近似することができます...

AVCLabsフォトエンハンサーAIのレビュー：最高のフォトエンハンサー？

(AVCLabs Photo Enhancer AIは、AI写真の強化と画像アップスケーリングの分野で注目を集めていますこの驚くべきツールは、ぼやけた写真を手軽に高画質化し、解像度と色の修正を可能にしますしかし、AVCLabs Photo Enhancer AIは市場最高の画像強化ツールなのでしょうか？このAVCLabs Photo Enhancer AIのレビューで[…]')

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イントロダクション言語モデルの世界は、特に大規模言語モデル（LLM）の登場により、過去数年間で劇的な進化を遂げました。これらのモデルは、数十億のパラメータと自然言語の深い理解を備えており、人工知能の分野を変革するのに重要な役割を果たしてきました。今日は、この革命を探求し、クローズドソースからオープンソースのLLMへの移行、ファインチューニングの重要性、そして最近登場した効率的なファインチューニング技術の開発に焦点を当てます。学習目標：クローズドソースとオープンソースのLLMの違いを知る。 LLMの伝統的なファインチューニングとパラメータ効率のファインチューニングを理解する。異なるパラメータ効率のファインチューニング戦略を探索する。効率的なファインチューニングのためのLudwigの使用方法を学ぶ。クローズドソース vs オープンソースのLLM：適切なアプローチの選択言語モデルの景色は、OpenAIなどの企業が提供するクローズドソースのモデルと、Meta、Googleなどの機関が提供するオープンソースのバリアントとの2分することがありました。ChatGPT、GPT 3.5、GPT 4などのクローズドソースのLLMは、管理されたインフラストラクチャと迅速なプルーフオブコンセプトの能力により、魅力的な出発点を提供します。これらのモデルは、高品質の事前学習データセットを提供し、インフラストラクチャのセットアップは不要であり、LLMの能力を探求する人々にとって簡単な入り口となります。しかし、アクセス性にもかかわらず、クローズドソースのLLMには根本的な制約があります。これらはモデルの所有権を欠き、最小限のカスタマイズ能力しか提供せず、特にデータプライバシーやモデルの制御が重要なセクターでは、長期的な投資には適していません。これに対し、オープンソースのLLMは有望な代替手段です。完全なモデルの所有権とカスタマイズが可能であり、オープンソースの領域での革新的な開発への即時アクセスを容易にします。そのトレードオフは、これらのモデルを自己ホスティングするための費用と課題です。伝統的なファインチューニング vs パラメータ効率のファインチューニングファインチューニングは、特にドメイン固有のタスクを考慮する際に、LLMの潜在能力を最大限に引き出すための重要なプロセスとして浮かび上がります。クローズドソースのモデルは、ファインチューニングに必要な柔軟性を欠いている一方、オープンソースのモデルはこのプロセスに完全な制御を提供します。ファインチューニングにより、事前学習済みのLLMを特定のタスクに適応させるためにモデルの重みを更新し、パフォーマンスを向上させることができます。これは一般的なモデルを専門的なアプリケーションに合わせてパーソナライズする手段であり、ユニークなタスクのためにパフォーマンスを最適化することを可能にします。ファインチューニングとRetrieval Augmented Generation（RAG）などのモデルの間の議論は、特定のタスクに合わせたモデルの必要性と一般的な目的を持つ知能の間の関係に焦点を当てています。LLMのオープンソースの性質は、カスタマイズと効率的なファインチューニングを可能にし、優れたタスク固有のパフォーマンスを実現するために必要です。伝統的なファインチューニングには、すべてのモデルのパラメータを更新するというリソースを多く消費し、時間がかかり、必ずしも最適なタスク固有のパフォーマンスをもたらすわけではありませんというプロセスの制約があります。しかし、パラメータ効率のファインチューニングにおける最近のイノベーションは、この制約を打破しました。事前学習済みのLLMを凍結し、非常に小さなセットのタスク固有のレイヤーのみをトレーニングすることにより、効率的なファインチューニングはリソースに優しく、より効果的な方法で行われます。パラメータ効率のファインチューニングへの移行は、LLMを特定のタスクに適応させる方法に大きな影響を与えています。タスク固有のレイヤーの最小限のセットのみに焦点を当てることにより、プロセスは費用効果が高く、時間効率が良くなります。この革新的なアプローチにより、データセットが小さくても最適なタスク固有のパフォーマンスが実現され、クローズドソースのモデルに比べてオープンソースのLLMの潜在能力が示されます。 MetaによるLIMA論文などの研究は、GPT…

中国の研究者たちは、複雑な現実世界の課題を解決するために、大規模言語模型（LLM）がマルチモーダルツールを利用できるようにする人工知能フレームワークであるControlLLMを紹介しました

LLMのパフォーマンスは、複雑な現実世界のタスクを処理する能力が印象的です。ただし、曖昧なユーザーの指示、正しくないツールの選択、不適切なパラメータ設定やスケジューリングのため、正しくツールを使用するために支援が必要な場合があります。これらの課題に対処するために、香港科技大学、OpenGVLab、上海人工知能研究所、清華大学、そしてSenseTimeの研究者グループは、ControlLLMという画期的なフレームワークを提案しています。この研究は、ControlLLMがLLMの効果を向上させる重要性を検証することを目的としています。 LLMは、自律エージェントの計画、推論、意思決定の課題において大きな進展を遂げています。別の研究の方向は、LLMを外部ツールと組み合わせて、現在の情報にアクセスし、幻想を減らし、マルチモーダルな相互作用を可能にすることです。ツールによる補完されたLLMは、明示的な微調整なしで、タスクの分解、ツールの選択、パラメータの補完などを、LLMのゼロショットまたはフューショットのインコンテキスト学習を活用して処理する能力を持っています。幻想や効果的な分解などの課題は依然として存在します。LLMに固有のマルチモーダル能力を持たせるための取り組みが進行中であり、これにより、より複雑な現実世界のシナリオに応用可能性が広がっています。 LLMは、自然言語理解の能力を示し、現在はマルチモーダルな相互作用も含めた能力を拡張しています。ツールによる補完されたLLMは、タスクの分解、ツールの選択、引数の割り当て、効率的な実行スケジューリングといった課題を解決するために、画像、動画、音声などを扱うためのツールを組み込むことで、LLMの機能を拡張しようとしています。過去のChain-of-Thought、Tree-of-Thought、自己整合などの手法は、複雑なタスクを小さなサブタスクに分割することで対処してきました。 ControlLLMフレームワークは、タスクの分解器、Thoughts-on-Graphアプローチ、および多目的実行エンジンの3つの重要なコンポーネントから構成されています。タスクの分解器は、複雑なユーザーの指示を明確に定義されたサブタスクに分割します。Thoughts-on-Graphでは、事前に定義されたツールグラフ上で最適な解決経路を探索し、ツール間のパラメータや依存関係を指定します。実行エンジンは、この経路を解釈し、さまざまな計算装置上で効率的にアクションを実行します。 ControlLLMフレームワークは、既存の手法と比較して精度、効率性、柔軟性において優れており、特に画像、音声、ビデオ処理を含むさまざまなタスクにおいて優れた成績を誇ります。難しいタスクの解決評価において、ControlLLMは98％の成功率を誇り、最高基準の59％を上回ります。ControlLLMはツールの使用方法も大幅に向上させ、ツールの引数を的確に推論して割り当てます。簡単なシナリオから複雑なシナリオまで、ControlLLMはさまざまな情報タイプを統合し、実行結果に基づいた包括的かつ有意義な応答を生成します。まとめると、ControlLLMフレームワークは、複雑な現実世界のタスクに取り組むためにLLMがマルチモーダルなツールを使用する能力を向上させ、優れた精度、効率性、適応性を提供します。タスクの分解器、Thoughts-on-Graphの手法、多目的実行エンジンといったコンポーネントは、ツールの利用において大幅な改善をもたらします。ControlLLMは常にツールの引数を的確に推論し割り当て、解決評価において高い成功率を達成するというその能力を実証しています。広範な事例研究を通じて、ユーザーエクスペリエンスを高める多様な解決策を提供するタスク計画の能力を再確認しています。ControlLLMは、実行結果に基づいた包括的かつ有意義な応答を生成するために、さまざまな情報源を統合しています。

「GoでレストAPIを構築する：時系列データのデータ分析」

この記事は、Goで構築されたREST APIの例を示し、CRUD (Create, Read, Update, Delete) 操作および時系列データの統計処理を行う方法を説明していますGoは一般的に使用される選択肢であり、…

「Gen-AI：楽しさ、恐怖、そして未来！」

この記事では、AIがイメージ生成に与える影響を探究し、開発者や規制などに対してそれが何を意味するのかを考察します

LLMのパフォーマンス比較ーRoberta、Llama 2、およびMistralを使用したLoraによる災害ツイート分析の詳細解説

<ul><li><a href=”https://www.voagi.com/efficient-adaptability-in-large-language-models-through-lowrank-matrix-factorization-lora-qlora-and.html”>LoRAを使用した災害ツイート分析のためのRoberta、Llama 2、Mistralの性能比較</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/intro-to-social-network-analysis-with-networkx.html”>イントロダクション</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/3-ios-0days-infect-iphone.html”>使用されたハードウェア</a></li><li><a href=”/?s=Goals”>ゴール</a></li><li><a href=”/?s=Dependencies”>依存関係</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/pretrained-foundation-models-the-future-of-molecular-machine-learning-with-graphium-ml-library-and.html”>事前学習済みモデル</a><ul><li><a href=”/?s=RoBERTa”>RoBERTa</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/create-a-rag-pipeline-using-the-llama-index.html”>Llama 2</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-sets-new-benchmarks-beyond-llama2-in-opensource-space.html”>Mistral 7B</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/langchain-101-finetuning-llms-with-peft-lora-and-rl.html”>LoRA</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/llm-evals-setup-and-important-metrics-guide.html”>セットアップ</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/how-to-be-a-data-analyst-in-the-usa.html”>データの準備</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/how-to-be-a-data-analyst-in-the-usa.html”>データの読み込み</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/apache-kafka-the-mission-critical-data-fabric-for-genai.html”>データ処理</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/impact-of-language-models-on-medical-text-analysis.html”>モデル</a><ul><li><a href=”/?s=RoBERTa”>RoBERTa</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/tips-to-use-prompt-engineering-for-text-classification.html”>分類タスクのためのRoBERTAチェックポイントの読み込み</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/langchain-101-finetuning-llms-with-peft-lora-and-rl.html”>RoBERTa分類器のためのLoRAセットアップ</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-sets-new-benchmarks-beyond-llama2-in-opensource-space.html”>Mistral</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-opensources-mistral-7b-a-versatile-language-model.html”>分類モデルのためのチェックポイントの読み込み</a></li><li><a…

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