Search Results 調査

デヴオプスにおけるジェネレーティブAI：ピークなデヴオプスパフォーマンスを実現するスマートな（そして効果的な）方法

ジェネレーティブAIがDevOpsでチームワークを改善し、手続きを迅速化し、よりアジャイルかつ効率的な職場を作り出す方法を調査してください

In Japanese 「可視化フレームワークの種類」

あなたのニーズと理想的なビジュアライゼーションフレームワークをマッチさせる

Data science

「ChatGPTのような言語モデルに関するプライバシー上の懸念：このAI論文が潜在的なリスクと保護対策を明らかにする」

ChatGPTが記録を塗り替えている間に、OpenAIのChatGPTで使用される個人情報のセキュリティについて疑問が出されています。最近、Google DeepMind、ワシントン大学、コーネル大学、CMU、UCバークレー、ETHチューリッヒの研究者たちが可能な問題を発見しました。特定の指示を使用することで、ChatGPTが機密情報を漏洩させる可能性があります。リリースからわずか2か月で、OpenAIのChatGPTは1億人以上のユーザーを集め、その人気の高さを示しています。書籍、雑誌、ウェブサイト、投稿、記事など、さまざまなインターネットソースから計3000億以上のデータがプログラムで使用されています。OpenAIはプライバシーを保護するための最善の努力をしていますが、定期的な投稿や会話により、公に開示されるべきではないかなりの量の個人情報が追加されます。 Googleの研究者たちは、ChatGPTが公開用には意図されていないトレーニングデータにアクセスしてリvealする方法を見つけました。指定されたキーワードを適用することで、1万以上の異なるトレーニングインスタンスを抽出しました。これにより、執念を持った敵が追加データを取得する可能性があると示唆されます。研究チームは、ChatGPTを無制限に繰り返し使わせることで、モデルが個人情報をさらすことができる方法を示しました。たとえば、「詩」や「会社」といった単語を無限に繰り返させることで、住所、電話番号、名前などを抽出した可能性があります。これはデータ漏洩につながる可能性があります。一部の企業は、これらの懸念に対応してChatGPTなどの大型言語モデルの使用に制限を設けています。たとえば、Appleは社員にChatGPTや他のAIツールの使用を禁止しています。さらに、予防措置として、OpenAIは会話履歴を無効にする機能を追加しました。ただし、保持データは30日間保管され、その後永久に削除されます。 Googleの研究者は、プライバシーに敏感なアプリケーションに大規模な言語モデルを展開する際に、特別な注意が必要であることを強調しています。彼らの調査結果は、将来のAIモデルの開発において慎重な検討と向上したセキュリティ対策、およびChatGPTや類似のモデルの広範な使用に関連する潜在的なリスクの重要性を強調しています。結論として、ChatGPTにおける潜在的なデータの脆弱性の暴露は、ユーザーや開発者にとって戒告となります。数百万人の人々が定期的にそれとやり取りしているこの言語モデルの広範な利用は、プライバシーの優先順位付けと不正なデータ開示を防ぐための堅牢な保護策の実施の重要性を強調しています。

2024年にデータアナリストになるための学習パス

イントロダクション 2023年は、データ分析と洞察の形成を形作る転機となりました。2024年の有望な地平に足を踏み入れる中で、データ分析は新たな機会と進化する課題をもたらします。このダイナミックな領域を進むためには、専門知識と戦略的なロードマップが必要です。データ探索と解釈の複雑な部分をナビゲートするための青写真を提供するのが、「2024年にデータアナリストとしての能力を磨くための学習パス」です。この包括的なガイドは、野心的なアナリストがこの絶えず進化する分野で成功するための不可欠なスキルと知識を提供します。我々とともに、変革的な旅の階層を解き明かし、将来の年における熟練したデータアナリストへの航海を形作る重要なマイルストーンと洞察を明らかにしていきましょう。なぜデータアナリストとしてのキャリアをスタートすべきなのか？近年、データアナリストとなる情報を探している人々の数が急増しています。これは、私たちが今日生成する膨大なデータに起因するものであり、それには理由があります。あらゆる業界の企業は、データを収集し、評価し、貴重なデータ駆動型の洞察を導き出し、それらの洞察を活用して重要なビジネスの課題に対処できる専門家を求めています。そのため、データアナリストとして働くことを選択する理由はいくつかあります：高い需要：歴史的に、熟練したデータアナリストの不足があり、複雑なデータセットから洞察を抽出し解釈できる専門家の需要が高いです。労働統計局によると、データアナリストの雇用は2021年から2031年までに23%増加する見込みで、全職種の平均よりもはるかに速いペースで成長すると予測されています。競争力のある給与：データアナリストは、専門知識とデータ駆動型意思決定の価値の向上により、競争力のある給与を受けることが多いです。データアナリストの中央値年収は88,240ドルです。多様な業界の機会：データ分析のスキルは業界を超えて転職が可能です。これにより、プロフェッショナルは様々なセクターで仕事を探究し、多様なプロジェクトに取り組むことができます。効果的な洞察：データアナリストであることは、データ内のパターン、トレンド、相関関係を明らかにし、組織が成功に大きな影響を与える意思決定を行うことができるようにします。継続的な成長と学習：データ分析の分野は動的であり、最新のツール、技術、技法について常に最新情報を把握していることが求められます。そのため、継続的な学習の機会が提供されています。 2024年にデータアナリストになるために必要なスキルデータ分析のキャリアをスタートさせる絶好のタイミングです。このエッセーでは、2024年にデータアナリストになるための全プロセスを解説します。以下のスキルを習得する必要があります：テクニカルスキルデータによるストーリーテリング：このスキルは、データを魅力的かつ理解しやすくプレゼンテーションすることに関連しています。対象観衆を理解し、情報を構造化し、データ可視化ツールを使用して一貫したストーリーを語ることが含まれます。プログラミング：Python、R、SQLなどのプログラミング言語の習熟度は、データの操作、分析、自動化にクリティカルです。データ操作と分析のためのライブラリやフレームワークの知識も有益です。探索的データ分析（EDA）：このスキルは、さまざまな統計や可視化技術を使用してデータセットを探索し理解することです。EDAはデータ内のパターン、外れ値、関係性を特定するのに役立ちます。基礎統計学：平均値、中央値、標準偏差、確率、仮説検定、回帰分析などの基礎統計学の概念の理解は、データを正確に解釈するために不可欠です。ソフトスキル構造化思考：問題に論理的かつ体系的にアプローチする能力は重要です。構造化思考は、複雑な問題を管理可能な部分に分割して分析し解決するのに役立ちます。分析スキル：これには、批判的思考と情報の分析、トレンドの特定、結論の導出、データに基づく意思決定の能力が含まれます。強力な分析スキルは、複雑な問題の解決やデータから有益な洞察を導く際に役立ちます。コミュニケーションスキル：明確なコミュニケーションは、調査結果を提示し、複雑な分析を説明し、チームメンバーとの共同作業において重要です。これにはディスカッションのための口頭コミュニケーションや報告書やドキュメンテーションのための書面コミュニケーションが含まれます。情報を効果的に伝えるためにはプレゼンテーションのスキルも必要です。出典：Springboard 圧倒されていますか？心配しないでください。私たちはこれらの能力を身に付けるための6ヶ月の計画を立てました。作業を容易にするために、このロードマップを2つのクォーターに分けました。この計画では、週に5日、1日あたり最低4時間の勉強を前提としています。この戦略に従うと、次のことができるはずです：最初の四半期の終わりからエントリーレベルのデータアナリストの役割に応募を開始し、…

スターリング-7B AIフィードバックからの強化学習によるLLM

UCバークレーの研究チームが、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）であるStarling-7Bを導入しています。このモデルは人工知能フィードバック（RLAIF）からの強化学習を使用し、最新のGPT-4ラベル付きランキングデータセットであるNectarの力を活用しています。洗練された報酬トレーニングとポリシーチューニングパイプラインを組み合わせたStarling-7B-alphaは、言語モデルの性能において新たな基準を打ち立て、MT-Benchを除くすべてのモデルをしのぐ性能を発揮しています（ただし、OpenAIのGPT-4とGPT-4 Turboには及ばない）。強化学習の可能性教師あり微調整はチャットボットシステム開発において効果を示していますが、人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）またはAIフィードバック（RLAIF）の可能性は限定的に調査されてきました。Zephyr-7BやNeural-Chat-7Bのような既存のモデルは、主導的な微調整（SFT）モデルと比較してRLHFの潜在能力を十分に示していませんでした。この問題に対処するため、研究チームはNectarを導入しました。これは、チャットに特化した高品質なランキングデータセットであり、183,000のプロンプトと3,800,000のペアワイズ比較からなります。このデータセットはRLHFの研究をより詳細に行うことを目的とし、さまざまなモデルから収集されたさまざまなプロンプトを提供しています。報酬モデルであるStarling-RM-7B-alphaおよびファインチューンされたLLMであるStarling-LM-7B-alphaのHuggingFaceでのリリースは、オープンソースAI研究の重要な進展を示しています。このモデルのMT-Benchスコアは、7.81から印象的な8.09に向上し、チャットボットの助けになる度合いを測るAlpacaEvalの向上も88.51％から91.99％に大幅に改善されました。他にも読む: 強化学習とは何か、そしてそれはどのように機能するのか（2023年）モデルの評価 Starling-7Bの評価には独自の課題があります。このLLMは、RLHF後の助けや安全性の機能が向上していることを示すMT-BenchおよびAlpacaEvalスコアの改善が証明されています。ただし、知識ベースの質問応答や数学、コーディングに関連する基本的な機能は一貫しているか、わずかな回帰を経験しています。直接チャットや匿名の比較のためにLMSYSチャットボットアリーナに組み込まれることで、人間の選好をテストするプラットフォームが提供されます。評価はまた、チャットモデルのベンチマークとしてのOpenLLMリーダーボードの使用における制限を強調し、Alpaca EvalとMT-Benchによるニュアンスのある評価の重要性を強調しています。合成優先データのGoodhartの法則考慮すべき重要な点は、合成された優先データのGoodhartの法則です。より高いMT-Benchスコアは、GPT-4による改善されたモデルの性能を示していますが、それが必ずしも人間の選好と相関するわけではありません。RLHFは主に応答スタイルを向上させることに寄与しており、特に助けや安全性の側面でスケーリングオンラインRL方法のポテンシャルを示しています。制限事項 Starling-7Bは優れた性能を持っていますが、推論や数学に関わるタスクには苦労しています。また、ジェイルブレイキングのプロンプトへの感受性や出力の冗長さなどの制限も認識されています。研究チームは改善のためにコミュニティとの協力を求めており、RLHFを使用したオープンデータセット、報酬モデル、言語モデルの向上に取り組んでいます。私たちの意見 RLAIFアプローチと綿密なデータセット作成を備えたStarling-7Bは、言語モデルにおける強化学習のポテンシャルを示すものです。課題や制約はまだ残っていますが、改善への取り組みと大規模なコミュニティとの協力により、Starling-7BはAI研究の進展する風景において輝く存在となっています。RLHFメカニズムの洗練とAI安全性研究の最前線への貢献について、さらなるアップデートをお楽しみに。

「RetinaNetとKerasCVを使用した物体検出」

画像セグメンテーションをベースにしたミニプロジェクトを終えた後（こちらをご覧ください）、コンピュータビジョンの一環として、別の一般的なタスクに取り掛かる準備ができました：オブジェクト検出ですオブジェクト検出とは...

「GoとMetalシェーディング言語を通じてAppleのGPUをプログラミングする」

以下では、GoとネイティブCの間でcgoを使用してインターフェースを作成するプロセス、これを使用してAppleのMetal Performance ShadersフレームワークのObjective-Cバインディングとインターフェースを作成する方法について説明します

上海人工知能研究所とMITの研究チームが、階層的に制御された再帰ニューラルネットワーク（RNN）の開発を発表しましたこれは効率的な長期依存性モデリングにおける新たなフロンティアです

上海人工知能研究所とMIT CSAIの研究者によって開発された階層的ゲート付き再帰ニューラルネットワーク（HGRN）技術は、線型RNNに忘却ゲートを組み込むことで、シーケンスモデリングの向上の課題に取り組んでいます。目的は、上位層が長期依存関係を捉える一方、下位層が短期依存関係に焦点を当てることを可能にし、特に非常に長いシーケンスの処理を効果的に行うことです。この研究では、並列トレーニングと長期依存性の能力によるトランスフォーマーの優位性をシーケンスモデリングにおいて探求しており、線型RNNを使用した効率的なシーケンスモデリングに対する再興にも注目しています。特に、忘却ゲートの重要性を強調しています。長いシーケンスに対して自己注意モジュールの代わりに線型再帰と長い畳み込みの代替手法を考慮し、長い畳込みの課題を明示しています。RNNの長期依存性モデリングとゲートメカニズムの制約も取り上げられています。シーケンスモデリングは、自然言語処理、時系列分析、コンピュータビジョン、音声処理など、さまざまな領域で重要です。トランスフォーマーの登場前には、RNNが一般的に使用されていましたが、トレーニングが遅く長期依存関係のモデリングには課題がありました。トランスフォーマーは並列トレーニングに優れていますが、長いシーケンスに対して二次時間の複雑性を持っています。この研究では、効率的なシーケンスモデリングのためのHGRNを提案しています。これは、トークンとチャネルのミキシングモジュールからなるスタックされたレイヤーで構成されています。線型再帰レイヤー内の忘却ゲートは、上位層での長期依存性のモデリングと下位層での局所依存性を可能にします。トークンミキシングモジュールは、状態空間モデルに着想を得た出力ゲートと射影を組み込んでいます。ゲートメカニズムと動的減衰率は勾配消失の問題に対処します。言語モデリング、画像分類、長距離ベンチマークの評価により、HGRNの効率と効果を示しています。提案されたHGRNモデルは、言語モデリング、画像分類、長距離領域ベンチマークで優れた性能を発揮します。バニラトランスフォーマー、MLPベース、RNNベースの手法よりも優れた性能を示し、オリジナルトランスフォーマーと同等の性能を言語タスクで発揮します。Commonsense ReasoningやSuper GLUEなどのタスクでは、より少ないトークンを使用してトランスフォーマーベースのモデルと同等の性能を発揮します。HGRNはLong Range Arenaベンチマークで長期依存関係の扱いにおいて競争力のある結果を達成します。ImageNet-1K画像分類では、HGRNはTNNやバニラトランスフォーマーなどの従来の手法を上回ります。結論として、HGRNモデルは言語モデリング、画像分類、長距離ベンチマークなど、さまざまな課題やモダリティで高い効果を発揮しています。忘却ゲートとその値の下限の使用により、長期依存関係の効率的なモデリングが可能です。HGRNは、バニラトランスフォーマー、MLPベース、RNNベースの手法のバリエーションに比べて言語タスクで優れた性能を発揮し、ImageNet-1K画像分類ではTNNやバニラトランスフォーマーなどの手法と比較して優れた性能を示しています。 HGRNモデルの将来の展望には、様々な領域や課題での広範な探索が含まれ、その汎用性と効果を評価します。さまざまなハイパーパラメータとアーキテクチャの変化の影響を調査することで、モデルの設計を最適化します。追加のベンチマークデータセットの評価と最先端のモデルとの比較により、性能をさらに検証します。注意力や他のゲートメカニズムの組み込みなど、長期依存性のキャプチャを向上させるための改善点を探求します。さらに長いシーケンスの拡張性とパラレルスキャン実装の利点も調査します。解釈可能性と説明可能性のさらなる分析により、意思決定の洞察を得て透明性を向上させることを目指します。

「初期ランキング段階への原則的なアプローチ」

「レコメンデーションシステムでは、レコメンドの構築にはいくつかの段階があるとよく知られていますまずは候補生成、またはリトリーバルとも呼ばれるステージがあり、それに続いて1つ以上の...」

エグゼクティブアーキテクトのFinOpsへのアプローチ：AIと自動化がデータ管理を効率化する方法

フィンオプスは進化するクラウド金融管理の学問と文化的実践であり、組織が最大のビジネス価値を得ることを可能にします

Learn more about Search Results 調査 - Page 14