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「誰も所有していないサービスを修復するために、アンブロックされたものを使う」

「サービスが誰にも所有されていないのは珍しいことではありませんほとんどの文書化もない状態で、Unblockedの魔法を使って、サービスを理解し修正するのはどれだけ簡単か、ご覧ください」

ディープシークは、ディープシーク-67Bモデルをオープンソース化しました：中国からの最新のChatGPTのライバル

中国のAIスタートアップ、DeepSeek AIは、DeepSeek LLMファミリーのデビューによって、大規模な言語モデル（LLM）の新時代を切り拓いています。 DeepSeek LLM 7B/67B BaseとDeepSeek LLM 7B/67B Chat からなるこれらのオープンソースモデルは、言語理解と多目的応用において大きな進歩を表しています。 DeepSeekのLLMの特色の一つは、67B BaseバージョンがLlama2 70B Baseに比べて優れた性能を発揮していることです。理論推論、コーディング、数学、中国語の理解などの分野で優れた能力を示します。 DeepSeek LLMのこの質的な飛躍は、幅広いアプリケーションでのその能力を示しています。特に注目すべきは、DeepSeek Chatが、類似のサイズのモデルをしのぐ、人間の評価基準の73.78%の合格率を達成したことです。また、調整なしでGSM8K数学データセットで84.1%をスコアリングするという卓越した力を示しました。 DeepSeek AIは、モデルの7億パラメータバージョンと67億パラメータバージョンを含む、ベースおよび専門用途のChatバリアントをオープンソース化することで、広範なAI研究と商業アプリケーションの促進を目指しています。バイアスのない綿密なパフォーマンス評価を保証するために、DeepSeek AIは、ハンガリー国立高校試験やGoogleの指示に従った評価データセットなどの新しい問題集を設計しました。これらの評価は、モデルが以前に見たことのない試験やタスクを効果的に処理する能力を効果的に示しました。スタートアップは、知的財産権を尊重しながら、多様性と独自性を高めることに焦点を当てた緻密なデータ収集とトレーニングプロセスについての洞察を提供しました。マルチステップのパイプラインでは、品質の高いテキスト、数学の式、コード、文学作品、さまざまなデータ型を選別し、有害な内容や重複したコンテンツを除外するためのフィルタを実装しました。 DeepSeekの言語モデルは、LLaMAに類似したアーキテクチャで設計され、厳格な事前トレーニングを受けました。7BモデルではMulti-Head…

「データ駆動方程式発見について」という文章です

「実験を通じて検証された分析的な表現を用いて自然を説明することは、特に物理学の基礎的な引力の法則から始まる科学の成功の象徴です...」

ローカルLLM推論を10倍速く実行する（244 TOK/s） PyTorch II

「LLaMA-7Bを使用して、PytorchはCPUによって制約されるパフォーマンスの問題を分析しましたそれはオーバーヘッドがより効率的にするための最初のターゲットであることを意味しますそして、コンパイラが登場しますより大きな領域をコンパイルすることによって...」

LangChainの発見：ドキュメントとのチャット、チャットボット翻訳、ウィキペディアとのチャット、合成データ生成

「ジェネラティブAIの世界の成長は、重要なPythonライブラリであるLangChainのおかげで可能になっています興味も最近の数ヶ月間で増しており、次のチャートで示されています」

「2024年に必ず試してみるべきトップ15のベクターデータベース」

イントロダクション迅速に進化するデータサイエンスの風景において、ベクトルデータベースは高次元データの効率的な保存、検索、操作を可能にする重要な役割を果たしています。本稿では、ベクトルデータベースの定義と意義を探求し、従来のデータベースとの比較を行い、2024年に検討すべきトップ15のベクトルデータベースについて詳細な概要を提供します。ベクトルデータベースとは何ですか？ベクトルデータベースは、本質的にはベクトル化されたデータを効率的に処理するために設計されています。伝統的なデータベースが構造化データの保存に優れているのに対し、ベクトルデータベースは多次元空間におけるデータポイントの管理に特化しており、人工知能、機械学習、および自然言語処理のアプリケーションに理想的です。ベクトルデータベースの目的は、ベクトル埋め込み、類似検索、高次元データの効率的な処理を支援する能力にあります。伝統的なデータベースは非構造化データに苦労する場合があるのに対し、ベクトルデータベースはデータポイント間の関係性や類似性が重要なシナリオで優れたパフォーマンスを発揮します。ベクトルデータベース vs 伝統的なデータベース側面伝統的なデータベースベクトルデータベースデータの種類テーブル形式の単純なデータ（単語、数字）。専用の検索を行う複雑なデータ（ベクトル）。検索方法正確なデータの一致。近似最近傍探索（Approximate Nearest Neighbor、ANN）を使用した最も近い一致。検索手法標準的なクエリメソッド。ハッシュやグラフベースの検索など、ANNに特化した手法。非構造化データの処理予め定義された形式の不足により困難。…

2024年のデータサイエンス向けトップ15のベクトルデータベース：包括的ガイド

導入データサイエンスの急速に変化する風景において、ベクトルデータベースは高次元データの効率的なストレージ、検索、操作を可能にする重要な役割を果たしています。この記事では、ベクトルデータベースの定義と重要性を探り、従来のデータベースとの比較を行い、2024年に考慮すべきトップ15のベクトルデータベースの詳細な概要を提供します。ベクトルデータベースとは何ですか？ベクトルデータベースは、本質的にはベクトル化されたデータを効率的に処理するよう設計されています。従来のデータベースが構造化データのストレージに優れているのに対し、ベクトルデータベースは多次元空間でデータポイントを管理することに特化しており、人工知能、機械学習、自然言語処理などのアプリケーションに理想的です。ベクトルデータベースの目的は、ベクトル埋め込み、類似性検索、高次元データの効率的な処理を容易にする能力にあります。従来のデータベースが非構造化データに苦労するかもしれない状況において、ベクトルデータベースはデータポイント間の関係や類似性が重要なシナリオで優れた性能を発揮します。プロジェクトに適したベクトルデータベースの選び方プロジェクトに適したベクトルデータベースを選ぶ際には、以下の要素を考慮してください：データベースをホストするためのエンジニアリングチームはありますか？それとも完全に管理されたデータベースが必要ですか？ベクトル埋め込みを持っていますか？それともベクトルデータベースによる生成が必要ですか？バッチ処理やオンライン処理などのレイテンシー要件チーム内の開発者の経験与えられたツールの学習曲線ソリューションの信頼性実装とメンテナンスのコストセキュリティとコンプライアンス 2024年のデータサイエンスにおけるトップ15のベクトルデータベース 1. Pinecone ウェブサイト：Pinecone オープンソース：いいえ GitHubスター数：836 問題解決： Pineconeはクラウドネイティブなベクトルデータベースで、シームレスなAPIと煩雑なインフラストラクチャを提供しています。ユーザーはインフラストラクチャを管理する必要がなく、AIソリューションの開発と拡大に集中することができます。Pineconeはデータの素早い処理に優れており、メタデータフィルターとスパース-デンスインデックスをサポートして正確な結果を提供します。主な特徴：…

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「誰も所有していないサービスを修復するために、アンブロックされたものを使う」

ディープシークは、ディープシーク-67Bモデルをオープンソース化しました：中国からの最新のChatGPTのライバル

「データ駆動方程式発見について」という文章です

ローカルLLM推論を10倍速く実行する（244 TOK/s） PyTorch II

LangChainの発見：ドキュメントとのチャット、チャットボット翻訳、ウィキペディアとのチャット、合成データ生成

「2024年に必ず試してみるべきトップ15のベクターデータベース」

2024年のデータサイエンス向けトップ15のベクトルデータベース：包括的ガイド

データの観察可能性：AI時代の信頼性

「実践におけるバージョン管理：データ、MLモデル、およびコード」

「ベクターデータベースのベンチマークには、ストリーミングワークロードを使用してください」

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