Search Results エージェント

‘LLMがデータアナリストを置き換えることはできるのか？ LLMを活用したアナリストの構築’

私たちの中の誰もが、昨年の少なくとも1度は、ChatGPTがあなたの役割を置き換えることができるか（いや、むしろいつか）と考えたことがあると思います私も例外ではありません私たちは、最近の...

「OpenAIやLM Studioに頼らずにAutoGenを使用する方法」

イントロダクション OpenAIやLMスタジオに頼らずに、あなた自身のAIチームを作成する準備はできていますか？もはや銀行を荒らすことも、アプリをダウンロードすることもありません。llama-cpp-pythonの設定から、autogenフレームワークのヘルプを借りてローカルLLMのパワーを探求するまで。OpenAI APIに依存せず、Autogenのフルポテンシャルを引き出す準備をしましょう。学習目標詳細に入る前に、この記事の主な学習目標を概説しましょう: さまざまなAIライブラリとツールを評価・比較する方法を学ぶ。 llama-cpp-pythonがOpenAI APIの代替として提供できる方法を探索する。 2つの現実世界の使用例で獲得した知識を適用する: アルゴリズムメンターチームの構築と金融チャート生成の自動化。 AutoGenの改善されたユーザーエクスペリエンスを探索し、統合されたIPythonを通じて即時のコード実行結果を得る。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。ツール紹介: llama-cpp-python、AutoGen、およびローカルLLM しかし、このテックツールキットの特別な点は何でしょうか？ llama-cpp-pythonは、LLMAのような有名なモデルを含めて、ローカルでLLMを実行するためのゲートウェイです。コンピュータ上にAIのスーパースターがいるようなもので、さまざまなBLASバックエンドのサポートにより、速度は驚異的です！ AutoGen AutoGenは、基盤モデルを使用するための高レベルな抽象化として機能する統一されたマルチエージェント会話フレームワークです。LLM、ツール、および人間の参加者を統合し、自動化されたチャットを通じて能力のある、カスタマイズ可能で会話形式のエージェントを結合します。エージェント同士が自律的にコミュニケーションして共同作業を行うことができ、複雑なタスクを効率的に進めることやワークフローを自動化することが可能です。もしAutoGenの機能をより深く探求し、戦略的なAIチームビルディングをどのように支援するかを調べることに興味があるなら、当社の専用ブログ「Strategic AI Team Building…

次元性の祝福？！（パート1）

「これらの問題の1つまたは複数について、慎重に選ばれた科学者のグループが夏に一緒に取り組めば、重要な進展が期待できると私たちは考えています」と提案は述べましたジョンはまだ知りませんでしたが...

「Stable-Baselines3を用いた便利な強化学習」

「過去の強化学習に関する記事では、NumPyとTensorFlowだけを使って（深層）Q学習の実装方法をご紹介してきましたこれは重要な一歩でしたが、これにはまだまだ続きがあります...」

Reinforcement Learning

「2023年のトップ8のAIトレンド：年間レビュー」

葉っぱが金色に変わり、12月の寒さが広がる中、人工知能の領域で目覚ましい進歩が見られた今年を振り返る時が来ました。2023年は単なる進歩の年ではありませんでした。それはトライアンフの年であり、AIが成し遂げられる限界が繰り返し押し広げられ、再定義された年でした。LLM（大規模言語モデル）の能力における画期的な進展から、前例のないほど世界とのナビゲーションや相互作用が可能な自律エージェントの登場まで、この年はこの変革的な技術の無限の可能性を示すものでした。この包括的な探求の中で、私たちは2023年のAIを定義した8つの主要なトレンドについて掘り下げ、産業を再構築し、未来を革命化する革新を明らかにしていきます。だから、AI愛好家の皆さん、私たちは技術史の記録に永遠に刻まれる一年についての旅に出発です。 RLHFとDPOの微調整 2023年は、大規模言語モデル（LLM）の能力を向上させるための重要な進展が見られました。2つの主要なアプローチが登場しました：人間のフィードバックに基づく強化学習（RLHF）：この手法は、人間のフィードバックを活用してLLMの学習プロセスをガイドし、持続的な改善と進化するユーザーのニーズや好みに対応させることができます。このインタラクティブなアプローチにより、LLMは複雑または主観的な領域において微妙な理解力と意思決定能力を開発することができます。直接的な選好最適化（DPO）：：DPOはよりシンプルな代替手法であり、明示的な強化信号を必要とせずにユーザーの選好に直接最適化します。このアプローチは効率性とスケーラビリティを重視し、より速い適応と展開を必要とするアプリケーションに最適です。そのすっきりした性格により、ユーザーフィードバックに基づいてLLMの振る舞いを迅速に調整することができ、進化する好みに合わせることができます。 RLHFとDPOはLLMの開発における重要な進展を表していますが、既存の微調整手法を置き換えるのではなく、補完するものです：事前学習：大規模なテキストとコードのデータセットを用いてLLMを訓練し、一般的な言語理解能力を学習させること。微調整：特定のタスクまたはデータセットに基づいてLLMをさらに訓練し、特定のドメインやアプリケーションに適した能力を調整すること。マルチタスク学習：LLMを複数のタスクに同時に訓練することで、共有表現を学習し、各タスクのパフォーマンスを向上させること。 LLMの効率性に対処する LLMの能力が向上するにつれて、計算上の制約とリソースの限界が重要な懸念事項となりました。その結果、2023年の研究はLLMの効率性の向上に焦点を当て、以下のような技術の開発をもたらしました： FlashAttention：この革新的なアテンションメカニズムは、LLMの計算コストを大幅に削減します。これにより、より速い推論と訓練が可能になり、LLMをリソースに制約のある環境でより実用的に利用し、実世界のアプリケーションに統合することができるようになります。 LoRA および QLoRA：LoRAやQLoRAなどの手法は、2023年にも提案された軽量かつ効率的なLLMの微調整方法を提供します。これらの手法は、既存のLLMアーキテクチャに追加された小さなモジュールであるアダプターに依存し、再トレーニングすることなくカスタマイズを可能にします。これにより、著しい効率の向上、より速い展開時間、さまざまなタスクへの適応性の向上が実現されます。これらの進展は、効率的なLLMへの需要の増大に対応し、この強力な技術への広範な導入の道を開き、結果としてこの技術へのアクセスを民主化することにつながります。検索補完生成（RAG）の浸透純LLMは巨大な可能性を秘めていますが、それらの正確性と実証的根拠に関する懸念は依然として存在しています。検索補完生成（RAG）は、既存のデータや知識ベースとLLMを組み合わせることで、これらの懸念に対処する有望な解決策として登場しました。このハイブリッドアプローチにはいくつかの利点があります：エラーの減少：外部情報から事実情報を取り込むことにより、RAGモデルはより正確で信頼性のある出力を生成することができます。拡張性の向上：RAGモデルは純LLMに必要な大規模なトレーニングリソースの必要性を排除し、大規模なデータセットに適用することができます。低コスト：既存の知識リソースを利用することにより、LLMのトレーニングおよび実行に関連する計算コストを削減することができます。これらの利点により、RAGは検索エンジン、チャットボット、コンテンツ生成など、さまざまなアプリケーションにおける貴重なツールとして位置付けられています。自律エージェント…

シミュレーション最適化：友人の会社のサポートデスクをモデル化し最適化の手助けをする

それは比較的シンプルな依頼から始まりました私の友人は、サポートセンターの運営を手伝っており、いくつかの困難を抱えていました支援デスクのエージェントはいつでも効率的でないようで…

マルチモーダルAIがデジタルのつながりを作り出す

「複数の要素とデータストリームを組み合わせることにより、マルチモーダルAIはよりスマートで人間らしいシステムの可能性を提供します」

日本語に翻訳すると、「日常の言葉を使ってデータと直接対話しましょう」となります

DataGPTは、ビジネスの質問に迅速に分析を提供する会話型AIデータ分析ソフトウェアプロバイダーですDataGPTは、日常的な言葉を使ってデータに直接話すことができるため、どんな会社の誰でも複雑な質問に対する専門的な回答を即座に明らかにすることができます

Partners

「大規模言語モデルの微調整方法：ステップバイステップガイド」

2023年、アルパカ、ファルコン、ラマ2、およびGPT-4のような大規模言語モデル（LLM）の台頭は、人工知能の民主化の傾向を示しています

ジオのHaptikがビジネス向けのAIツールを立ち上げました

インドの人工知能スタートアップ、Haptikは、Reliance Jio Infocommの一部であり、ビジネスクライアントが仮想アシスタントとバックエンド情報サポートを構築できる専門の創発型AIプラットフォームを導入しました。『Contakt』というプラットフォームは、すでに初期のパイロット展開を行っており、会社は将来の拡大に期待を示しています。技術が進歩するにつれて、Contaktはビジネス志向のAIソリューションへのエスカレートする需要に対応する重要なソリューションとして浮かび上がっています。 Contaktの強力な機能高度なビジネスソリューションの需要の増加を受けて、HaptikのCEOであるAakrit Vaishは、Contaktのインスピレーションについて言及しました。このプラットフォームは、現在、Upstox、Tira、Starbucks、およびインドビジネス学校など、注目の企業と共に徹底的なテストを実施しています。 Contaktは、チャットインターフェースを通じてテキスト、音声、および画像のクエリを受け取り、OpenAIのGPT-3.5およびGPT-4モデルの強力なパワーを活用しています。この多目的なプラットフォームは、セルフサービスオプションを容易にし、ルーティンタスクを自動化し、Co-pilot機能によってエージェントの生産性を向上させます。HaptikのCTOであるSwapan Rajdevによれば、Contaktは、ボットのパフォーマンスを最大15%向上させ、AIのトレーニングの労力を約40%削減し、顧客満足度を20%向上させる可能性を誇っています。ブランド向けカスタムLLM Contaktは、各ブランドがカスタマイズされた大規模な言語モデル（LLM）アシスタントを育成することで、さまざまな接点でエンドツーエンドの顧客体験を実現します。この創発型AIアシスタントは、プリセールスでの対話的なガイダンス、顧客自己サービス、生産性向上のためのエージェントの共同作業機能、および主要なメトリックのトラッキングと最適化のためのインテリジェントアナリティクスを提供します。Vaishは、特にGPT-3.5およびGPT-4モデルを含むOpenAIのLLMが、市場競争相手に先行する位置にContaktを置くと強調しています。リライアンスリテールのAIの飛躍 Jio Haptikは、別の計画を明らかにしました。リライアンスリテールは、Tiraのeコマースサイトに創発型AIビューティーアドバイザーチャットボットを導入する意向です。Reliance Retailの最高製品およびテクノロジーオフィサーであるAnand Thakurは、統合を予想しています。彼は、Web販売アシスタントにChatGPTのような機能を組み込むことで、購入プロセスを合理化し、総合的な顧客体験を向上させることができると期待しています。Thakurは、この取り組みを重要な進歩と位置付けており、Tiraの各顧客に対して個別化された体験を提供するための小売技術の未来を形作る上で重要な役割を果たすと考えています。私たちの意見人工知能の進化する景色を進んで行く中で、Contaktはゲームチェンジャーとして浮かび上がっています。Haptikは、OpenAIの強力な言語モデルを戦略的に統合しています。それにより、Contaktは市場の先頭に立つ存在となっています。その約束は、ボットのパフォーマンス、AIの訓練効率、顧客満足度の向上という前例のない進化です。Contaktの導入は、AIとビジネスオペレーションの融合における重要なマイルストーンを示しています。産業が進化するにつれて、HaptikとReliance Jioの軌跡がAIの役割を強化しています。これは、企業と顧客の両方にとってより効率的で個別化された未来を形作る推進力です。

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