Search Results 2022年

『プロンプトブリーダーの内部：Google DeepMindの新しい自己改善プロンプト技術』

「論理的思考と即座の進化・最適化が、大規模言語モデル（LLM）における次の重要なフロンティアとして認識されています私たちはみな、AutoGPTやBabyAGIのようなプロジェクトに魅了されてきました...」

「風を継ぐ」

風の予測は人工知能の時代に入っています

データを中心に：Srikanth Velamakanniと共にデータドリブンの組織を築く

Analytics Vidhyaの「データを活用したリーダーシップ（Leading With Data）」は、業界のリーダーが自身の経験、キャリアの道のり、興味深いプロジェクトなどを共有するインタビューシリーズです。このシリーズの第5回エピソードでは、私たちは非常に特別なゲストであるフラクタルアナリティクスのグループのCEO、共同創設者、副会長であるSrikanth Valamakanni氏を迎えます。フラタルアナリティクスは、インドで最大のAI企業の1つです。彼はこのインタビューで、データ駆動型組織の構築についての洞察と観察を共有しています。国内のデータ分析のパイオニアの一人として、彼は数年間の間におけるAIの変化する風景についても語っています。さらに、彼のアナリティクス、データサイエンス、教育への深い情熱もAnalytics Vidhyaの創設者兼CEO、Kunal Jain氏との対話で強調されています。以下は、インタビューの抜粋です。フルインタビューはこちらでご覧いただけます。 AIの進化 Kunal J: まずは、あなたの初期の日々から始めましょう。Fractalを23年前に立ち上げたとき、アナリティクスはほとんど知られていなかった時代です。ですので、あなたはこの業界が非常にニッチな存在から今のような存在に進化する様子を見てきました。その旅がどのようなものだったのでしょうか？ Srikanth V: 私たちの旅の魅力的な点は、それがAIの進歩の旅と鏡像のようになっているところです。AIは皆さんもご存知の通り、1956年のダートマスの夏の会議で生まれた用語です。私は2006年に行われたダートマス会議の記録とメモにアクセスする機会がありました。この会議はダートマス会議から50年後のことでした。1956年からの参加者のうち、マービン・ミンスキーやその他の一部の人々が、2006年の会議に出席し、その50年間のAIの進歩について議論していました。そして、次の数年間に何が起こるかを理解しようとしていました。私はその議論の進行状況を見て、興味を持ちました。なぜなら、実際に2006年には、AIが最初のオーダーロジックのルール作成や例外処理の方向に向かうのか、それとも当時はニューラルネットワークと呼ばれていたディープラーニングの方向に向かうのか、ということが議論されていたからです。以前、私が電気工学を学んでいたころ、私の大学のコンピュータサイエンス学科ではAIを学んでいました。彼らはAIの授業を持っていましたが、私たちはニューラルネットワークについての授業を受けていました-それらはまったく異なるものでした。AIはルールを意味し、ぼんやりとしたロジックのルールの作成などに使用され、私たちは指紋認識や署名の検証など、非常に基本的なニューラルネットワークを使用していました。これは90年代の話です。ですので、2006年においても、定義と区別はあまり明確ではありませんでした。そしてわずか4年後、突然、ニューラルネットワークとディープラーニングが世界中で主要なトピックとして現れました。IBMやMicrosoft、Googleなどの研究所から印象的な結果を見るようになりました。そして2011-2012年に、非常に興味深いことが起こりました- Googleは、この技術が非常に重要な変化をもたらすことに気付きました。そこで、彼らはジェフリー・ヒントンを雇い、彼がGoogleを変革し、AIを彼らの製品に追加しました。私が数年間にわたって目撃したAIの進化について言えば、グーグルの初期の日々がありました。そして2010年までに、AIネイティブまたはデジタルネイティブの最大の企業がAIの可能性に気付き始めました。そして2015年には、世界中のFortune 100およびFortune 500企業がこのことに目覚め始めました。2014-2015年ごろ、多くの取締役会がCEOに対してデータ戦略やAI戦略を提示するよう要求し始めたのを見ました。ただし、インドではそこまで大きな話題ではありませんでした。しかし、2020年になると、それがどこに行っても本当に大きなものになりました。特にCOVIDの後、急速に広まり、そして2023年になると、ChatGPTの登場後、もう話題に上らない日はありません。フラクタルのAIの道のり…

州は、より多くのコンピューターサイエンスの授業を求めています今は教師が必要です

Code.orgは、2022年までに米国のすべての州がK-12コンピュータサイエンス教育を推進するための法律または政策を導入していると報告しました

タイムズネット：時系列予測の最新の進歩

「以前の記事で、2020年にリリースされたN-BEATS、2022年のN-HiTS、および2023年3月のPatchTSTなど、最新の最先端の予測技術の進歩を探求してきました思い出してください…」

中途の旅行 vs 安定した拡散：AI画像生成器の戦い

「Midjourney vs Stable Diffusion、あなたにとって最適なのはどちら？両方のAI画像生成機の強みと弱みを探ってみましょう」

「なぜ自宅でPythonを使って10億桁の円周率を計算することがほぼ不可能なのか」

2022年6月9日、GoogleはPiの最も多くの桁を計算するという新たな世界記録を樹立しました - 100兆桁です! この偉業は、Google上で動作するy-cruncherプログラムを使用して可能になりました...

「ChatGPTがGPT-4V（Vision）とともに視覚を獲得することで、マルチモーダルAIが進化します」

「OpenAIのGPT-4におけるマルチモーダルAIの進歩、その先見性のある機能、AIによる相互作用におけるテキストとビジュアルの融合の変革的な影響を探索してください」

Mistral AIは、Mistral 7Bをオープンソース化します：多くのユースケースに適応可能な小型だけどパワフルな言語モデル

言語モデル（LLM）は、テキストを生成および理解することができる人工知能システムの一種です。これらのモデルは、テキストとコードからなる広範なデータセットでトレーニングを受け、翻訳や様々なドメインでの創造的なコンテンツの生成、質問への情報的な回答など、さまざまなタスクに応用されます。革新的なプレーヤーであるMistral AIは、2023年9月にその初のLLMであるMistral 7Bを発表しました。Mistral 7Bは7兆のパラメータを持つ印象的な容量を誇り、Apache 2.0ライセンスの下で自由に提供され、制約なく使用、変更、配布が可能です。さまざまなベンチマークテストにおいて、同じサイズの他のLLMと比較した場合に優れた性能を発揮しています。コード生成の能力は特に注目され、多くのユーザーにとって貴重なスキルとなっています。Mistral AIは、新しいLLMの開発にも積極的に取り組んでおり、早期の2024年リリース予定のより大きな130億パラメータモデルを含め、LLMのアクセスと展開を向上させるためのツールやリソースも提供しています。 Mistral AIのオープンソースソフトウェアへの取り組みは、同社を他とは一線を画しています。同社はオープンソースがAIの進歩にとって不可欠であると考え、LLMへの広範なアクセスを確保することに取り組んでいます。Mistral AIは2022年に経験豊富なAI研究者とエンジニアのチームによって設立され、大規模な言語モデルの先駆的な取り組みで急速に認知されています。 Mistral AIのオープンソースLLMの利点には以下がありますイノベーションの強化：オープンソースソフトウェアは、幅広いユーザーからの貢献を容易にし、イノベーションの加速や改良されたモデルの開発を促進します。より広範な採用：オープンソースのLLMは企業や個人によりアクセスしやすくなり、革新的なアプリケーションの登場を促進します。コスト効率：オープンソースのLLMは、LLMの開発や利用におけるコスト削減に貢献し、資源に制約のあるエンティティにもアクセス可能にします。 Mistral 7Bの主な特徴様々なベンチマークにおいてLlama 2 13Bより優れたパフォーマンスを発揮する。多くのベンチマークでLlama 1 34Bと同等またはそれ以上のパフォーマンスを発揮する。英語の言語タスクに優れ、コード生成能力にも優れている。…

「RAGを忘れて、未来はRAG-Fusionです」

「約10年間の検索製品の開発経験から言えることですが、最近のRetrieval Augmented Generation（RAG）の急速な台頭ほど画期的なものはありませんこのシステムは検索を革命化しています...」

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