Search Results コミュニティ

「生成AIのキーワードを解説する」

この記事では、生成AIに重要なキーワードを紹介し、説明しますさらに学習するための追加のリソースへのリンクも提供されます

Artificial Intelligence

人工汎用知能（AGI）の包括的な紹介

人工一般知能（AGI）は、特に最近のOpenAIのリーダーシップの混乱後、AIコミュニティで最も注目されているトピックの一つですこれは意見の不一致が原因かもしれません...

「UCバークレーの研究者たちは、スターリング-7Bを発表しました：AIフィードバックからの強化学習でトレーニングされたオープンな大規模言語モデル（LLM）です（RLAIF）」

大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理タスクのための人工知能モデルです。これらのモデルは膨大なデータセットでトレーニングされ、人間のようなテキストを理解し、生成することができます。彼らは人間のようなテキストを理解し、生成する能力によって自然言語処理を変革しました。その役割は、生活のあらゆる分野に及んでいます。 UCバークレーの研究者たちは、Reinforcement Learning from AI Feedback（RLAIF）によってトレーニングされたオープンな大規模言語モデル（LLM）であるStarling-7Bを開発しました。このモデルは、最近開発された報酬訓練およびポリシーチューニングパイプライン、新しいGPT-4ラベル付きランキングデータセットNectar、最先端の報酬訓練およびポリシーチューニングパイプラインの機能を活用しています。 https://starling.cs.berkeley.edu/ Starling-7Bの基盤は、GPT-4のラベル付きランキングデータセットNectarにあります。このデータセットには183,000のチャットプロンプトが含まれており、各プロンプトにはGPT-4、GPT-3.5-instruct、GPT-3.5-turbo、Mistral-7B-Instruct、およびLlama2-7Bなどのさまざまなモデルからの7つの応答があります。これにより、380万組の比較が可能となります。研究者たちは、GPT-4の順位付けを求める際に位置バイアスを軽減するためにかなりの努力を注いでおり、データセットのセクションで詳細に説明しています。 https://huggingface.co/berkeley-nest/Starling-LM-7B-alpha 彼らは学習報酬モデルを使用してOpenchat 3.5言語モデルを洗練させ、結果は印象的であると結論づけました。アルパカ評価スコアは88.51％から91.99％に向上し、MT-Benchスコアは7.81から8.09に向上しました。これらのメトリックは、チャットボットの有用性を評価する基準として機能します。研究者たちは、Direct Preference Optimization（DPO）を使用してZephyra-7B、Neural-Chat-7B、およびTulu-2-DPO-70Bなどの既存のオープンソースモデルとモデルを比較しました。これらのモデルはChatbot Arenaで良いパフォーマンスを発揮しましたが、MT BenchではOpenHermes 2.5やOpenchat 3.5などのトップSFTモデルと比較してRLHFの完全なポテンシャルには及びませんでした。研究者たちは、このモデルには特定の課題があると強調しました。それは欺瞞的または操作的な手法に対して脆弱です。また、モデルは数学的または推論タスクに苦労し、出力の事実的な正確性は時々しか保証されません。彼らはまた、モデルが時折冗長になり、ジェイルブレイキングプロンプトに対しても脆弱であることを指摘しました。これらの欠点に対しては、Starling-7Bの改善に引き続き取り組んでいます。この問題に対処するために、彼らはGPT-4をガイドとして使用するルールベースの報酬モデルを利用して、モデルをさらに洗練することを提案しました。GPT-4の技術レポートで概説されている技術を使用します。まとめると、Starling-7Bは、LLMにおける重要な進歩を示し、AIフィードバックからの強化学習の可能性を示しています。自然言語処理の分野は、これらのモデルとコミュニティの共有知識の協力によって向上しています。研究者たちは、モデルのパフォーマンスを向上させ、制限を解決するために取り組んでいます。この投稿は、UCバークレーの研究者によるStarling-7Bの紹介：AIフィードバックからの強化学習によってトレーニングされたオープンな大規模言語モデル（LLM）が最初に掲載されたMarkTechPostです。

組織におけるデータ文化の重要性は何ですか？

イントロダクション文化とは、誰も見ていない時に人々が行うことです。ハーブ・ケラハー（共同創業者、SouthWest Airlines）現代の急速なビジネスの景色で、情報を元にした意思決定は重要です。戦略的なトレーニングを通じてデータリテラシーを持たせることの重要性を強調する企業は、60%です。さらに、意思決定における分析の一貫した使用による顕著な収益増加の可能性を、75%のビジネスリーダーが認識しています。この記事では、データ文化の定義、実践的な戦略、および組織内での実施方法について見ていきます！データ文化とは何ですか？データ文化とは、誰も強制しないときの人々がデータとデータ関連技術をどのように使用するかです Analytics Vidhya データ文化は、データの重要性を認識するだけでなく、データが簡単にアクセス可能で一貫して意思決定プロセスに利用される組織環境を作り出すことです。データを組織の特定の部門に制限するのではなく、データは組織のあらゆる側面に浸透します。データはすべてのレベルで意思決定に影響を与え、ガイドを提供し、組織全体で一体となった情報をもとにした運営フレームワークを作り出します。例えば、マーケティングチームが顧客とのやり取りからデータを利用してキャンペーンを調整し最適化することがあります。同時に、人事部門はデータを活用して従業員のパフォーマンスや職場満足度を分析し、労働力管理に関する適切な意思決定を行います。これらのデータ駆動のアプローチは偶発的なものではなく、組織の日常業務にシームレスに統合され、根付いたデータ文化を反映しています。データ文化の実施における課題様々な業界の企業がビジネスの成長のためにデータ駆動環境に移行しています。しかし、企業でデータ文化を導入することは、さまざまな課題を伴う場合があります。データ文化の実施においてよく見られる一般的な課題と、それらを克服する方法について見てみましょう。変化への抵抗人々は一般的に、知らないことへの恐怖心から変化に抵抗する傾向があります。企業でデータ文化を採用することは大きな変化であり、すべての従業員やリーダーがこれに賛成するわけではありません。未知のことへの不慣れさ、仕事の置き換えの恐怖、または確立されたプロセスの変更に対する抵抗から、データ駆動のアプローチを受け入れることに抵抗する可能性があります。これは、データ文化の初期段階で最も一般的に見られる課題の一つです。従業員やリーダーにデータ駆動の意思決定の現実的な影響を示すことで、彼らをデータ文化の導入に動機付けることができます。同時に、包括的な変更管理戦略を実施することも、変化を受け入れるのに役立ちます。これには、従業員のデータリテラシーを向上させるためのコミュニケーション計画とトレーニングプログラムが含まれます。このようなプログラムでは、データ駆動の意思決定の利点と役割ごとの応用を強調します。データの品質とアクセシビリティデータはデータ駆動の組織で最も重要な要素です。品質の高いデータへのアクセスは、適切な処理と期待される結果を保証するものです。しかし、企業はしばしば従業員に品質の良いデータを提供することに苦労しています。一貫したデータ品質と限られたアクセシビリティは、データ文化の構築の取り組みを妨げる要因となります。品質の悪いデータに取り組むことは、正確な洞察を生み出すことができず、従業員やクライアントのデータ駆動の意思決定への信頼を損なう可能性があります。企業は、このような課題を克服するために、データガバナンスの実践に投資することを心掛ける必要があります。データ品質を確保するために検証プロセスを実施し、従業員がこのデータに簡単にアクセスできるようにデータパイプラインを設定する必要があります。さらに、アクセシビリティを向上させるために堅牢なデータインフラストラクチャを導入する必要があります。データリテラシーの不足従業員の間でデータの概念と分析に対する理解が限られている場合、データ文化の確立を妨げることがあります。データサイエンスと分析はほとんどの企業で比較的新しい概念ですので、労働力内に知識のギャップが存在しています。多くの従業員は、自身の役割やそれにもたらされるメリットについてデータ分析の応用を知らないかもしれません。また、すべてのチームメンバーが同じレベルのデータリテラシーまでトレーニングされているわけではありません。このようなデータリテラシーの不足は、洞察の誤解につながる可能性があります。企業は、知識のギャップを埋め、従業員の能力向上のための定期的なトレーニングセッションやワークショップを実施することで、データリテラシーを実現することができます。さらに、組織全体のデータリテラシーを向上させるための認識キャンペーンも実施することができます。長期的には、企業は従業員の継続的な学習をサポートするために、リソースを提供する必要があります。これにより、最新の戦略、方法論、およびデータ駆動の意思決定の応用について常に最新の情報を得ることができます。シロと分断したデータイニシアチブデータ文化を導入する際に直面するもう一つの課題は、一貫性の欠如です。これにより知識のギャップが生じます。結果として、断片化したデータイニシアチブと部門内のシロが一貫性のあるデータ文化の構築を妨げることがあります。これは、異なるチームが独立して運営される場合によく起こります。それにより洞察の共有や共同意思決定が制限されます。…

「ChatGPT Essentials：必要なデータサイエンスのチートシート」

イントロダクション広大なデータセットから意味のある情報を抽出するために、アルゴリズム、統計学、および専門知識が交わるデータサイエンスの世界へようこそ。この技術の進歩の時代において、的確なツールを手にすることは、複雑なデータ分析の風景を航行する上で大きな違いを生むかもしれません。そこで、「CHATGPT for Data Science Cheat sheet」という包括的なガイドが登場します。このガイドは、データサイエンスコミュニティ向けに特別に調整された、従来とは異なるChatGPTの洞察を提供します。経験豊富なプロフェッショナルからデータサイエンスの旅を開始する方まで、このチートシートは、ワークフローの効率化、分析の向上、データの処理における熟練度向上のために設計されています。 ChatGPTはGPT（Generative Pre-trained Transformer）という最先端の言語モデルを基に構築されています。GPTは自然言語処理に優れており、人間に近いテキストの理解と生成が可能です。CHATGPTはこれに加えて対話的な会話能力を組み込んでおり、データサイエンティストにとって理想的なツールとなっています。フルスタックのデータサイエンティストになりたいですか？ AI＆MLのキャリアを加速するために、BlackBelt Plusプログラムを活用しましょう！ CHATGPTの特徴と機能自然言語処理：CHATGPTは高度な自然言語処理技術を活用してテキストを理解し生成するため、複雑なデータサイエンスクエリにも適応できます。コンテキストの理解：Transformerアーキテクチャを持つCHATGPTは会話の文脈を捉えることができ、関連性のある正確な応答を提供します。言語生成：CHATGPTは文脈に即した適切なテキストを生成することができ、データの探索、分析、レポート作成などのタスクに役立ちます。対話的な会話能力：CHATGPTは対話的な会話ができるため、データサイエンティストは問題解決や探索のためのダイナミックで反復的なやり取りを行うことができます。データサイエンスでのCHATGPTの応用例データの探索と分析探索的データ分析：CHATGPTはデータセットの探索と理解を支援し、さらなる分析のための洞察や提案を提供します。データの可視化：CHATGPTは視覚化のテキスト説明を生成することで、データのストーリーテリングを向上させ、データの理解を促進します。統計分析：CHATGPTは統計的なクエリに答えたり、計算や統計的な概念の説明を行ったりすることができ、データ分析に役立ちます。機械学習…

このAIペーパーは、さまざまなタスクでChatGPTに追いついたり超えたりすると主張するオープンソースの大規模言語モデルの詳細なレビューを公開しています

昨年のChatGPTのリリースは、人工知能コミュニティを驚かせました。最新の大規模言語モデルであるGPTのトランスフォーマーアーキテクチャに基づいて開発されたChatGPTは、学術および商業アプリケーションの両方に大きな影響を与えています。このチャットボットは、リインフォースメントラーニングフロムヒューマンフィードバック（RLHF）の能力を利用し、監視付きのファインチューニングを通じて指示を調整することで、簡単に人間に応答し、コンテンツを生成し、クエリに答え、さまざまなタスクを実行することができます。最近の研究では、シンガポール国立大学（NTU）、SalesForce AI、I2Rの研究者チームが、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）の最新研究をまとめ、さまざまなコンテキストでChatGPTと同等またはそれ以上のパフォーマンスを発揮するモデルの完全な概要を提供するために広範な調査を行いました。ChatGPTのリリースと成功により、学界と産業界の両方で、この分野に専念したスタートアップから生まれた新しいLLMが豊富に見られるなど、LLM関連の追求が盛んになりました。 AnthropicのClaudeのようなクローズドソースのLLMは一般的にオープンソースの対抗モデルよりも優れているものの、OpenAIのGPTなどのモデルはより速く進化してきました。特定のタスクで同等またはそれ以上のパフォーマンスを達成するという主張が増えており、これによりクローズドソースモデルの歴史的な優位性が危うくなっています。研究の観点から、新しいオープンソースのLLMの連続的なリリースとそれらの成功が、これらのモデルの強みと弱点を再評価することを余儀なくさせています。オープンソースの言語モデリングソフトウェアの進展は、言語モデルを組織の運営に取り入れたい企業にとって、ビジネスに関連する課題を提供しています。独自の代替品と同等またはそれ以上のパフォーマンスを得る可能性のおかげで、企業は独自の要件に最適なモデルを選択するためにより多くの選択肢を持つようになりました。チームは、調査の貢献を特徴づけるために使用できる3つの主要なカテゴリを共有しました。評価のまとめ：調査では、オープンソースのLLMがChatGPTとどのように異なるかについて客観的かつ包括的な視点を提供するために、さまざまな評価をまとめました。この総合は、オープンソースのLLMの利点と欠点を読者に包括的に理解させます。モデルのシステマティックなレビュー：ChatGPTと同等またはそれ以上のパフォーマンスを発揮するオープンソースのLLMが、さまざまなタスクで調査されました。さらに、チームはリアルタイムで更新されるウェブページを共有しました。これにより、読者は最新の変更を確認できます。これは、オープンソースのLLMの開発のダイナミックな性質を反映しています。助言と洞察：レビューや評価に加えて、調査はオープンソースのLLMの進化に影響を与えるパターンについての洞察力のある情報を提供しています。また、これらのモデルの潜在的な問題を探求し、オープンソースのLLMを教育するためのベストプラクティスについても議論しています。これらの結果は、企業セクターと学術コミュニティの両方に対して、既存のコンテキストと将来の可能性について詳細な視点を提供しました。

「SceneTexをご紹介：屋内シーンにおける高品質でスタイル一貫性のあるテクスチャ生成のための革新的なAI手法」

高品質の3Dコンテンツ合成は、自動運転、ロボットシミュレーション、ゲーム、映画製作、将来のVR / ARシチュエーションなど、多くのアプリケーションにとって重要かつ困難な問題です。 3Dジオメトリ生成のトピックは、3Dコンテンツデータセットの利用可能性により、コンピュータビジョンとグラフィックスコミュニティからの研究の関心の高まりを見てきました。 3Dジオメトリモデリングは長い道のりを歩んできましたが、アイテムのルックスやテクスチャを作成するには、依然として多くの人的労働が必要です。開発と編集にはかなりの時間がかかり、Blenderなどのプログラムを使用した3Dモデリングの経験が求められます。そのため、人間の技能への高い需要と関連するコストは、自律的なテクスチャデザインと拡張が完全な産業化に達することを妨げてきました。テキストから3D作成の分野では、特に事前定義された形態のテクスチャ合成において、最新の2D拡散モデルの発展を利用して大きな進展がありました。 Text2TexとLatent-Paintの2つの画期的な作品は、高品質のオブジェクトの外観を生み出し、入力プロンプトから高品質なテクスチャ合成を可能にしました。これらのアプローチは、単一のアイテムに対して興味深い結果を生み出しますが、シーンのテクスチャを生成するためにスケールアップすることはまだいくつかの困難をもたらします。一方、2Dビューを3Dオブジェクト表面に逐次的に変形する自己回帰アルゴリズムでは、テクスチャの継ぎ目、蓄積されたアーティファクト、ループクロージャの問題などが一般的な問題です。画像全体でスタイルの一貫性を保つことは、各オブジェクトごとにテクスチャが存在する場合には難しいです。逆に、スコア蒸留ベースの方法を使用して低解像度の潜在空間でテクスチャ最適化が行われるため、誤ったジオメトリの詳細とかすんだRGBテクスチャが生じる場合があります。したがって、従来のテキスト駆動型アプローチでは、高品質の3Dシーンテクスチャを生成することはできません。ミュンヘン工科大学とSnap Researchの研究チームは、シーンテクスという独自の設計を提案し、深度から画像への拡散事前知識を使用して、内部シーンメッシュの高品質かつスタイルの一貫性のあるテクスチャを生成することで、上記の問題を克服します。研究チームは、テクスチャの作成を既存の技術とは異なり、RGB空間でテクスチャの最適化課題としてフレーム化するという独自の戦略を採用しています。基本的に、研究グループは、メッシュの外観を微妙に描写するための多解像度テクスチャフィールドを導入します。研究チームは、多解像度テクスチャを使用して、テクスチャの詳細を正確に描写するために複数のサイズでテクスチャ要素を保持します。その結果、彼らの設計では、低周波数と高周波数で適応的に外観情報を学習することができます。研究チームは、自己遮蔽によるスタイルの不整合を軽減するためにクロスアテンションデコーダを使用し、作成されたテクスチャのスタイルの一貫性を確保します。具体的には、各デコードされたRGB値は、各オブジェクトに分散されたプリサンプルされた参照面の位置と相互参照することで生成されます。各可視場所が全体のインスタンスルックに対してグローバルな参照を受けるため、研究チームは各モデル内でグローバルなスタイルの一貫性をさらに保証することができます。研究チームは、SceneTexが言語信号に基づいて内部シーンの正確な柔軟なテクスチャ作成を可能にすることを示しています。…

「研究者がドメイン固有の科学チャットボットを開発」

科学的な研究では、協力と専門家の知見は非常に重要ですが、特に専門分野では得ることが困難なことがよくありますこれに対応して、ブルックヘブン国立研究所の機能性ナノ材料センター（CFN）の電子ナノ材料グループのリーダーであるケビン・イエーガー氏は、画期的なソリューションである特化型AIチャットボットを開発しましたこのチャットボットは、一般的なチャットボットとは異なる点で注目されます

chatbot

「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...」

良いエンジニア、悪いエンジニア、悪意のあるエンジニア──データリーダーのための逸話

私たちは皆、優れたエンジニアが大好きです彼らは素晴らしい橋や道路、ロケット、アプリケーション、データ構造を構築しますこれらは私たちの日常をより簡単で楽しいものにします同じロジックによれば、不出来なエンジニアは...

Learn more about Search Results コミュニティ - Page 14