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「生成AIにおける高度なエンコーダとデコーダの力」

はじめに人工知能のダイナミックな領域では、技術と創造性の融合が人間の想像力の限界を押し上げる革新的なツールを生み出しています。この先駆的な進歩の中には、生成型AIにおけるエンコーダーとデコーダーの洗練された世界が存在します。この進化は、芸術、言語、さらには現実との関わり方を根本的に変革します。出典 – IMerit 学習目標生成型AIにおけるエンコーダーとデコーダーの役割と創造的なアプリケーションへの重要性を理解する。 BERT、GPT、VAE、LSTM、CNNなどの高度なAIモデルと、データのエンコードとデコードにおける実践的な使用方法を学ぶ。エンコーダーとデコーダーのリアルタイムアプリケーションをさまざまな分野で探求する。 AIによって生成されたコンテンツの倫理的な考慮と責任ある使用についての洞察を得る。高度なエンコーダーとデコーダーを応用することによって創造的な協力とイノベーションのポテンシャルを認識する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。エンコーダーとデコーダーの台頭テクノロジーの絶え間ない進化の中で、エンコーダーとデコーダーは人工知能（AI）と生成型AIにクリエイティブな転機をもたらしています。それらはAIが芸術、テキスト、音声などを理解し、解釈し、創造するために使用する魔法の杖のような存在です。ここがポイントです：エンコーダーは非常に注意深い探偵のようなものです。画像、文章、音声など、様々な物事を詳細に分析します。さまざまな小さな詳細やパターンを探し、クルーを組み立てる探偵のような役割を果たします。一方、デコーダーはクリエイティブな魔術師のような存在です。エンコーダーが見つけた情報を新たでドキドキするものへと変えます。それは魔術師が魔法の呪文に変え、芸術、詩、さらには別の言語まで作り出すようなものです。エンコーダーとデコーダーの組み合わせは、創造的な可能性の扉を開きます。 <p p="" 簡単に言えば、aiのエンコーダーとデコーダーは、探偵と魔術師が共同で働いているようなものです。探偵が世界を理解し、魔術師がその理解を素晴らしい創造物に変えます。これが芸術、言語、さらには他の様々な分野でゲームを変えつつある方法で、技術が革新的でありながらも卓越した創造性を備えていることを示しています。構成要素：エンコーダーとデコーダー生成型AIの核心には、データを一つの形式から別の形式に変換するエンコーダーとデコーダーという基本的な構成要素があり、これが創造的AIの核心となります。彼らの役割を理解することで、彼らが解き放つ膨大な創造力の可能性を把握する助けになります。エンコーダー：…

「今日使用されているAIoTの応用」

「AIとIoTの統合が、多くの技術分野を再構築する様子を探求してくださいいくつかの有名な例を交えて、最先端のAIoTアプリケーションを発見しましょう」

「MatFormerをご紹介します：プラットフォーム間で柔軟なモデル展開を可能にする、汎用なネストされたTransformerアーキテクチャ」

Transformerモデルは、強力なマルチアクセラレータクラスタから個々のモバイルデバイスまで、さまざまなアプリケーションで使用されます。これらの設定での推論のさまざまな要件により、開発者はPaLM 2、Llama、ViTsなどの基本モデルを異なるサイズでトレーニングします。ただし、トレーニングに関連する高いコストにより、サポートされるモデルサイズの範囲が制限されます。大規模な基本モデルは、モバイル電話での迅速な応答や大規模なWebアプリケーションのマルチクラスタGPUでのバッチ処理など、さまざまな状況で使用されます。各モデルは、さまざまな状況に対応するために、異なるサイズで独立にトレーニングされたモデルの選択肢を提供します。これらのモデルサイズは、通常、対数スケールでおおよそ線形にグループ化されます。そのため、Google Research、テキサス大学オースティン校、ワシントン大学、ハーバード大学の研究者グループは、最新の論文「MatFormer：Elastic InferenceのためのネストされたTransformer」で明らかにしたように、アダプタビリティのために明示的に作成されたTransformerアーキテクチャであるMatFormerを導入しました。MatFormerを使用すると、追加のトレーニングなしで多数の小さなサブモデルを生成できる統合モデルを構築することが容易になります。彼らは、標準のTransformer内にネストされたサブ構造を組み込み、すべての粒度を共同で最適化して、単一の汎用弾性モデルを生成しています。研究者たちは、意図的にさまざまなサイズの情報をユニバーサルなMatFormerモデルのさまざまなレイヤーに混在させることで、追加のトレーニングコストを負担せずに多くの正確なサブモデルを生成したと強調しています。MatFormerアーキテクチャの各Feed Forward Network（FFN）ブロックは、より小さなネストされたFFNブロックのコレクションで最適化されています。このトレーニングアプローチにより、異なるレイヤー間でモデルの複雑さを組み合わせて調整しました。ネスト構造は、Feed Forward Network（FFN）ブロックの非表示表現上に実装されており、注意ヘッドが重要度の順に配置されることでモデルの能力が拡大されます。最も重要なものから最も重要でないものまで、注意ヘッド内のサブ構造が作成されます。より重要なヘッドがより多くのサブモデルに分散されるため、独立してトレーニングされた同等のTransformerベースのサブモデルに比べてトレーニングが15％加速されます。さらに、この方法は特に最適化されたサブモデルカーブと整合し、精度を維持しながら複数の小さなサブモデルの抽出を許可します。研究者たちは、MatFormerの各レイヤーに対して異なる詳細レベルを選択することで、さまざまな正確な小さいモデルをさらなる最適化なしに生成できることを発見しました。研究チームは、モデルの種類（デコーダとエンコーダ）、モダリティ（言語とビジョン）、およびスケール（最大26億パラメータまで）の効果を研究しました。研究者たちは、これらの小さなモデルを独立にトレーニングされた対応するモデルと比較することで、類似の検証損失とワンショットのダウンストリームパフォーマンスを実証しました。また、MatFormerは堅牢な汎化性を示し、ビジョンエンコーダ（MatViT）およびデコーダのみの言語モデル（MatLM）として優れた動作をします。精度と信頼性の面では、従来のTransformerに類似したスケーリングを実現しています。

In Japanese, the title would be written as 「プロのようにChatGPT 4Visionを活用する7つの方法」(Puro no you ni ChatGPT 4Vision o katsuyou suru nanatsu no houhou).

イントロダクション人工知能の世界は絶えず進化し続け、人間とコンピュータの相互作用の可能性を広げています。この広がり続ける領域で、OpenAIのChatGPT 4Visionは、AIとの関わり方を革新しています。この最新のChatGPTは、テキストとビジュアルコンテンツをシームレスにつなぐことを目的としており、多様なアプリケーションの可能性を広げています。 ChatGPT 4Visionは、その名前が示す通り、テキストベースの応答を処理・生成する能力に加えて、イメージなどのビジュアルコンテンツの解釈と対話が可能な画期的なAIモデルです。テキストとビジョンの融合により、ChatGPT 4Visionはさまざまな産業や目的において使い勝手の良い貴重なツールとなっています。本記事では、ChatGPT 4Visionの主な特徴と機能を探りながら、このAIモデルの無限の可能性を示す7つの異なるユースケースを紹介します。 ChatGPT 4Visionとは？ ChatGPT 4Visionは、OpenAIによって開発されたChatGPT AIモデルの最新のバージョンです。このバージョンは、ビジョンとマルチモーダルなインタラクションに関連する機能の強化が特筆されます。ChatGPT 4Visionは、画像などのビジュアルコンテンツを解釈し、対話を行うことができます。 ChatGPT 4Visionの主な特徴マルチモーダルな理解：ChatGPT 4Visionは、テキストとビジュアルの入力を扱うことができるため、さまざまなアプリケーションに対応した多目的なツールとなります。画像認識：画像を認識し解釈し、説明や洞察を提供します。ビジュアルコンテンツとの対話：ChatGPT 4Visionを使用して、画像の内容に関して対話することができます。これにより、協力や問題解決において強力なツールとなります。コンテンツ生成：ビジュアルプロンプトに基づいてテキストを生成することができ、より魅力的で包括的なコンテンツ作成が可能です。アクセシビリティ：ChatGPT 4Visionは、画像の詳細な説明を提供することができ、視覚障害を持つ人々のアクセシビリティを確保します。…

「PyrOSM Open Street Mapデータとの作業」

「もし以前にOSMデータを扱ったことがあるなら、それが抽出しにくいことを知っているでしょうOSMデータは巨大であり、分析したい内容に対して効率的な解決策を見つけることはしばしば難しいですPyrOSMは...」

「ラズベリーパイ上でApache Airflowを使用してデータを収集する」

頻繁に、私たちは一定期間内でいくつかのデータを収集する必要がありますそれはIoTセンサーからのデータ、ソーシャルネットワークからの統計データ、あるいは他の何かかもしれません例えば、YouTubeデータAPIとして…

SalesForce AIはCodeChainを導入：代表的なサブモジュールによる自己改訂の連鎖を通じたモジュラーコード生成のための革新的な人工知能フレームワーク

“`html 人工知能の研究における重要な目標の一つは、困難な問題に対処するための有用なコンピュータプログラムを提供できるAIシステムの開発です。この方向性において、特に大規模な事前訓練済み大規模言語モデル(LLM)の驚異的な成功により、この分野での多くの進歩がなされています。これらのモデルは元々自然言語の理解のために作成されましたが、現在ではコードやテキストの生成と理解の能力も備えています。この開発の成果により、自然言語の問題の説明からコードを生成することで、コードの作成に関する notable な進展が達成されています。 LLMは、MBPPやHumanEvalなどのベンチマークでの成果からわかるように、簡単なプログラミングタスクの処理には既に成功しています。ただし、より困難で競争力のあるプログラミングタスクに取り組む際には、これらのモデルは重大な困難に直面します。彼らがコードの解決策を単一のブロックとして提供する傾向があり、論理的なサブタスクや再利用可能なサブモジュールに分解することができないためです。一方、複雑な問題に直面すると、熟練したヒューマンプログラマーは本能的にモジュラーで抽象的なコードを書きます。以前に作成されたモジュールを再利用することで、彼らは効果的に現在の専門知識を拡大することができます。 Salesforce Researchの研究チームが最近行った研究では、CodeChainという革新的なフレームワークがLLMと人間の開発者とのギャップを埋めることを紹介しています。このフレームワークは、以前のイテレーションで開発された代表的なサブモジュールによる連続的な自己修正のシーケンスを通じて、モジュール化されたコードの開発プロセスを改善することを目指しています。CodeChainは、チェーン思考アプローチを用いてLLMにモジュール化されたコードを書くように指示します。このアプローチにより、モデルは論理的なサブタスクとサブモジュールに基づいて問題解決をアプローチするように促されます。 CodeChainの基盤となるのは、連続的な自己修正のシーケンスです。以下に2つのイテレーションフェーズを示します。サブモジュールの抽出とクラスタリング: この段階では、LLMが生成したコードを分析してサブモジュールを見つけ、それらをクラスターに配置します。各クラスターから代表的なサブモジュールを選択します。これらの表現はより広く適用可能で再利用可能とされています。プロンプトの拡張と再生成: 初期のチェーン思考プロンプトは、前の段階で選択されたモジュールの実装を統合して拡張・再生成されます。その後、LLMに対して再度新鮮なモジュール化された解決策を生成するよう指示されます。この結果、モデルは以前のイテレーションで得た情報と理解を効果的に拡大することができます。 CodeChainは、コード生成に大きな影響を与えています。チームは、LLMが既存の検証済みのサブモジュールを構築して再利用することで、生成されるソリューションのモジュラリティと正確性が大幅に向上することを共有しています。CodeChainフレームワークによるAPPSの相対的なpass@1の改善率は35%、CodeContestsでは驚異的な76%です。これらの成果は、WizardCoderやOpenAIからのオープンソースLLMを含むさまざまなLLMで示されています。CodeChainの成功に寄与した要素についての包括的な検証研究も行われており、プロンプテクニック、使用されるクラスターの数、LLMモデルのサイズ、生成されるプログラムの質などの要素が調査されています。これらの調査から得られた理解は、CodeChainがLLMによって生成されるコードの品質とモジュラリティを高めるのに非常に成功している理由を明らかにしています。要約すると、CodeChainは大規模言語モデルのコード生成の分野における革命的な開発です。これにより、モジュール化が促進され、以前に作成されたサブモジュールを再利用することでLLMと経験豊富なヒューマンプログラマーとのギャップを埋めることが可能になります。 “`

「ChatGPTとAIでお金を稼ぐ3つの方法」

ジェネラティブAIを活用して収入を増やすために、これらの簡単な手順に従ってください

Artificial Intelligence

CMUの研究者がMultiModal Graph Learning（MMGL）を導入「複数の多様な隣接情報から関係構造を持つ情報を抽出するための新たなAIフレームワーク」としています

多モーダルグラフ学習は、機械学習、グラフ理論、およびデータフュージョンの概念を組み合わせた多様なデータソースとその相互接続を含む複雑な問題を解決するための多学科的な分野です。多モーダルグラフ学習は、視覚データとテキスト情報を組み合わせることで画像の記述的なキャプションを生成することができます。クエリに基づいて関連する画像やテキストドキュメントを検索する精度を向上させることができます。多モーダルグラフ学習は、カメラ、LiDAR、レーダー、GPSなどのさまざまなセンサからのデータを組み合わせて知覚を向上させ、適切な運転の決定をするために自律型車両でも使用されています。現在のモデルは、事前学習された画像エンコーダとLMを使用して、与えられたテキスト/画像上で画像/テキストを生成することに依存しています。入力として、明確な1対1のマッピングを持つペアモダリティの方法を使用します。多モーダルグラフ学習の文脈では、モダリティとはデータおよび情報ソースの異なるタイプまたはモードを指します。各モダリティは、データの特定のカテゴリや側面を表し、異なる形式を取ることができます。問題は、これらのモデルをモダリティ間の多対多のマッピングに適用するときに発生します。カーネギーメロン大学の研究者は、生成タスク用の多モーダルグラフ学習の一般的かつ体系的なフレームワークを提案しています。彼らの手法は、それ自体との関係構造を持つ複数の多モーダルな近傍から情報を取得することを含みます。彼らは、複雑な関係をグラフとして表現し、モダリティの数とモダリティ間の複雑な関係を柔軟に変化させることができます。彼らのモデルは、隣接エンコーディングを抽出し、グラフ構造と組み合わせ、パラメータ効率の良い微調整を行います。多対多のマッピングを完全に理解するために、チームはテキストと埋込みを使用したセルフアテンション、単に埋め込みを使用したセルフアテンション、および埋込みを使用したクロスアテンションなどの近傍エンコーディングモデルを研究しました。彼らは、ラプラシアン固有ベクトル位置エンコーディング（LPE）とグラフニューラルネットワークエンコーディング（GNN）を使用して順序位置エンコーディングを比較しました。微調整は、通常、ターゲットタスクに特化したラベル付きデータが必要です。関連するデータセットを既に持っているか、合理的なコストで入手できる場合、微調整はゼロからモデルをトレーニングするよりも費用効果が高い場合があります。研究者は、自己注意とテキストおよび埋め込みを使用したSA-TEのためのプレフィックスチューニングとLoRA、埋め込みモデルとのクロスアテンションのためのフラミンゴスタイルの微調整を使用します。彼らは、SA-TE近傍エンコーディングでほぼ4倍少ないパラメータを使用するプレフィックスチューニングがコストを低下させることを見つけました。彼らの研究成果は、将来のMMGL研究とその分野での探求のための基礎を築くための深い分析です。研究者は、将来の多モーダルグラフ学習の範囲は期待され、機械学習、データ収集の進歩、およびさまざまなアプリケーションでの複雑な多モーダルデータの取り扱いの必要性によって大幅に拡大すると述べています。

『Gradioを使ったリテンションの理解』

「最初のウェブアプリケーションを作った瞬間を覚えていますそれは約8年前で、私は比較的初心者のアナリストで、BIツールがすべての問題を解決できると確信していましたその…」

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