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「多言語音声技術の障壁の克服：トップ5の課題と革新的な解決策」

「Siri、Alexa、Googleアシスタントなどの音声アシスタントは一般的な名前ですが、まだ多言語環境ではうまく機能しませんこの記事では、まず音声アシスタントの動作の概要を説明し、次に、優れた多言語対応を提供する際の音声アシスタントのトップ5の課題について詳しく説明します...」

Natural language processing

「🤗 Transformersを使用してBarkを最適化する」

🤗 Transformersは、ドメインやタスクにわたる最新の最先端（SoTA）モデルを提供しています。これらのモデルから最高のパフォーマンスを引き出すには、推論速度とメモリ使用量を最適化する必要があります。 🤗 Hugging Faceエコシステムは、このような最適化ツールを提供し、ライブラリ内のすべてのモデルに一括して適用することができる簡単かつ使いやすいものです。これにより、わずか数行のコードでメモリの使用量を減らし、推論を改善することができます。このハンズオンチュートリアルでは、🤗 Transformersでサポートされているテキスト音声合成（TTS）モデルであるBarkを、3つのシンプルな最適化に基づいて最適化する方法を実演します。これらの最適化は、🤗エコシステムのTransformers、Optimum、Accelerateライブラリにのみ依存しています。このチュートリアルは、最適化されていないモデルとそのさまざまな最適化のベンチマークを行う方法をデモンストレーションするものでもあります。説明の少ないがコードが含まれている、より簡略化されたバージョンのチュートリアルは、関連するGoogle Colabを参照してください。このブログ投稿は次のように構成されています：目次 Barkアーキテクチャのリマインダー異なる最適化手法の概要とその利点ベンチマーク結果のプレゼンテーション Barkは、suno-ai/barkで提案された、トランスフォーマーベースのテキスト音声合成モデルです。音声、音楽、背景音、シンプルな効果音など、さまざまなオーディオ出力を生成することができます。さらに、笑い声、ため息、泣き声など、非言語コミュニケーションの音も生成することができます。 Barkは、v4.31.0以降の🤗 Transformersで利用可能です！ Barkで遊んでその能力を発見することができます。 Barkは4つの主要なモデルで構成されています： BarkSemanticModel（または「テキスト」モデルとも呼ばれる）：トークン化されたテキストを入力とし、テキストの意味を捉えるセマンティックなテキストトークンを予測する因果自己回帰トランスフォーマーモデルです。 BarkCoarseModel（または「粗い音響」モデルとも呼ばれる）：BarkSemanticModelモデルの結果を入力とし、EnCodecに必要な最初の2つのオーディオコードブックを予測する因果自己回帰トランスフォーマーモデルです。 BarkFineModel（「細かい音響」モデル）：非因果オートエンコーダートランスフォーマーで、前のコードブック埋め込みの合計に基づいて最後のコードブックを反復的に予測します。 EncodecModelからすべてのコードブックチャネルを予測した後、Barkはそれを使用して出力オーディオ配列をデコードします。…

３日間でAIアプリを作成しました

ChatGPTに感銘を受けた後、ユーザーのスキルを求人要件にマッチさせて、カスタマイズされた適切な応募書類を自動化する革新的なAIカバーレタージェネレーターを作成しました

Artificial Intelligence

トランスフォーマーにおけるセルフアテンション

「初心者にやさしいセルフアテンションガイドセルフアテンションは、AIの現在の進歩の中で鍵となる「トランスフォーマー」のコアです」

「40以上のクールなAIツールをチェックアウトしましょう（2023年8月）」

DeepSwap DeepSwapは、説得力のあるディープフェイクのビデオや画像を作成したい人向けのAIベースのツールです。ビデオ、写真、ミーム、旧作映画、GIFなど、さまざまなコンテンツをリフェイシングして簡単にコンテンツを作成することができます。アプリにはコンテンツの制限がないため、ユーザーはどんなコンテンツでもアップロードすることができます。さらに、初めて製品のサブスクライバーになると、50%オフで利用できます。 Aragon Aragonを使用して、簡単に見栄えの良いプロフェッショナルなヘッドショットを手に入れましょう。最新のAI技術を活用して、瞬時に自分自身の高品質なヘッドショットを作成します！写真スタジオの予約やドレスアップの手間を省きましょう。写真の編集や修正も迅速に行われます。次の仕事を得るためにあなたに優位性を与えるHD写真40枚を受け取りましょう。 AdCreative.ai AdCreative.aiを使用して、広告やソーシャルメディアのゲームを向上させましょう。究極の人工知能ソリューションであるAdCreative.aiを使用すると、数秒で変換率の高い広告やソーシャルメディアの投稿を生成することができます。AdCreative.aiを使って、成功を最大化し、努力を最小限に抑えましょう。 Otter AI 人工知能を活用したOtter.AIは、共有可能で検索可能でアクセス可能で安全なリアルタイムの会議の議事録を提供します。音声を記録し、メモを書き、スライドを自動的にキャプチャし、要約を生成する会議のアシスタントを手に入れましょう。 Notion Notionは、高度なAI技術を活用してユーザーベースを増やすことを目指しています。最新の機能であるNotion AIは、ノートの要約、会議でのアクションアイテムの特定、テキストの作成と変更などのタスクを支援する強力な生成AIツールです。Notion AIは、退屈なタスクを自動化し、ユーザーに提案やテンプレートを提供することで、ワークフローを効率化し、ユーザーエクスペリエンスを簡素化し、改善します。 Docktopus AI Docktopusは、100以上のカスタマイズ可能なテンプレートを備えたAIパワープレゼンテーションツールで、数秒でプロのプレゼンテーションを作成することができます。 SaneBox AIは未来ですが、SaneBoxでは、AIが過去12年間にわたって電子メールを成功裏に支えており、平均ユーザーの週間の受信トレイ管理時間を3時間以上節約しています。 Promptpal AI Promptpal AIは、ChatGPTなどのAIモデルを最大限に活用するための最適なプロンプトをユーザーに提供します。 Quinvio AI…

「Lab Sessions 実験的なAIの新しいコラボレーションのシリーズ」

Lab Sessionsは、アーティストから学者、科学者から学生まで、さまざまな人々との実験的なAIコラボレーションのシリーズです

AI

「DeepMind AIが数百万の動画のために自動生成された説明を作成することで、YouTube Shortsの露出を大幅に向上させる」

DeepMindは、YouTubeとの共同作業で、YouTube Shortsビデオの検索性を向上させるために設計された最先端のAIモデル「Flamingo」を発表しました。これらの短い動画クリップは、人気のあるプラットフォームTikTokに似ており、より具体的な内容を見つけやすくするために、より説明的なテキストと意味のあるタイトルが必要です。しかし、Flamingoの導入により、ユーザーはこれらの動画をより簡単に発見する方法を持つようになりました。 Flamingoは、YouTube Shortsビデオの初期フレームを分析して説明的なテキストを生成するために、高度なビジュアル言語モデルを使用しています。たとえば、「猫が羊毛のボールで遊んでいる」というように、シーンを説明することができます。この生成されたテキストはメタデータとして保存され、効率的なビデオ分類と検索エンジンのアクセシビリティの向上を可能にします。 Flamingoの影響はすでに見られており、数十万件の新しくアップロードされたShortsビデオがAIによる説明を受けています。YouTubeは徐々にこの技術をすべてのShortsビデオに導入する予定であり、世界中の視聴者にとって見つけやすくすることを目指しています。 Flamingoは、DeepMindとYouTubeの最新の共同作業であり、Googleが4月に発表したDeepMindとGoogle Brainの統合AIビジネスグループへの融合をさらに固めています。彼らの以前の共同事業には、DeepMindのAIモデルMuZeroを利用して、YouTubeのVP9コーデックの圧縮伝送を向上させるものがあります。さらに、DeepMindとYouTubeは2018年に、広告とYouTubeのポリシーを一致させることによって収益を最大化する方法をビデオクリエーターに教育するために協力しました。このパートナーシップにより、ラベル品質モデル（LQM）の開発が行われ、精度の向上した広告の正確なコンテンツラベリングが保証され、プラットフォーム上の視聴者、クリエーター、広告主の信頼を築きました。フルーツフルな共同作業を続けるDeepMindとYouTubeは、ビデオチャプターの導入によりユーザーエクスペリエンスを向上させるために取り組んできました。この開発により、ビデオとオーディオのコンテンツの転写を自律的に処理し、チャプターのセグメンテーションとタイトルの提案を行うAIシステムが作成されました。この革新的な機能であるAutoChaptersは、Google I/O 2022でCEOのSundar Pichaiによって発表されました。AutoChaptersにより、ユーザーは手間のかかる長いビデオを検索する必要がなくなり、AIシステムが迅速に重要なセクションを特定します。この機能はすでに800万件のビデオで使用されており、DeepMindは今後1年間で8000万件のビデオにその実装を拡大する予定です。 Flamingoに関して、YouTube Shorts制作チームは、AIモデルによって生成されるメタデータはクリエーターには表示されないことを明確にしています。主な焦点は、検索の正確性を大幅に向上させることです。また、Googleは、Flamingoによって生成されるテキストが厳格な責任基準に準拠しており、ビデオコンテンツのネガティブな表現を避けていることを保証しています。 YouTube Shortsビデオの検索性を革新するFlamingoが始動するにあたり、そのAIラベリングの精度は厳密に監視されるでしょう。AI技術の進化する時代において、FlamingoはDeepMindとYouTubeの共同作業の証です。彼らの共同の努力により、彼らはAIイノベーションの境界を再定義し、クリエーターと視聴者の両方にとってより魅力的でアクセスしやすい環境を育んでいます。

「BI-LSTMを用いた次の単語予測のマスタリング：包括的なガイド」

はじめに次の単語を特定することは、次の単語の予測、または言語モデリングとしても知られています。自然言語処理のベンチマークタスクの一つは、言語モデリングです。基本的な形式では、特定の単語の後に続く単語を、それらに基づいて最も起こりやすいものとして選ぶことを意味します。言語モデリングは、さまざまな分野でさまざまな応用があります。学習目標統計分析、機械学習、データサイエンスで使用される多くのモデルの基本的なアイデアと原則を認識する。回帰、分類、クラスタリングなどの予測モデルを作成し、データに基づいて正確な予測とタイプを生成する方法を学ぶ。過剰適合と適合不足の原則を理解し、精度、適合率、再現率などの指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価する方法を学ぶ。データの前処理とモデリングに関連する特性を特定する方法を学ぶ。グリッドサーチと交差検証を使用して、ハイパーパラメータを調整し、モデルを最適化する方法を学ぶ。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。言語モデリングの応用以下は言語モデリングの注目すべき応用例です。モバイルキーボードのテキスト推奨スマートフォンのキーボードには、モバイルキーボードのテキスト推奨、予測テキスト、またはオートサジェストと呼ばれる機能があります。入力すると、単語やフレーズを提案します。これにより、タイピングがより速く、エラーが少なくなり、より正確で文脈に適した推奨が行われます。また読む：コンテンツベースのレコメンデーションシステムの構築 Google検索の自動補完 Googleなどの検索エンジンを使用して何かを検索するたびに、多くのアイデアが表示され、フレーズを追加すると、推奨がより良く、現在の検索に関連性が高くなります。それはどのように実現されるのでしょうか？自然言語処理（NLP）技術が可能にします。ここでは、自然言語処理（NLP）を使用して、双方向LSTM（長短期記憶）モデルを利用して、文の残りの単語を予測する予測モデルを作成します。さらに詳しくはこちら：LSTMとは？長短期記憶の紹介必要なライブラリとパッケージのインポート次の単語の予測モデルを作成するために、双方向LSTMを使用するために必要なライブラリとパッケージをインポートするのが最も良いでしょう。一般的に必要なライブラリの一部を以下に示します： import…

「LangChainを使用して、強力な大規模言語モデルを使用してデータフレームをクエリしてください」

「前回の記事では、ChromaDBのようなベクトルデータベースを使って情報を保存し、Hugging FaceのLarge Language Modelsへのクエリにパワフルなプロンプトを作成する方法を説明しました…」

「会話型AIのLLM：よりスマートなチャットボットとアシスタントの構築」

イントロダクション言語モデルは、技術と人間が自然な会話を行う魅力的なConversational AIの世界で中心的な役割を果たしています。最近、Large Language Models（LLMs）という注目すべきブレークスルーがありました。OpenAIの印象的なGPT-3のように、LLMsは人間のようなテキストを理解し生成するという非凡な能力を示しています。これらの素晴らしいモデルは、特によりスマートなチャットボットやバーチャルアシスタントの作成において、ゲームチェンジャーとなりました。このブログでは、LLMsがConversational AIにどのように貢献しているかを探求し、その潜在能力を示すための理解しやすいコード例を提供します。さあ、LLMsが仮想的なインタラクションをより魅力的で直感的にする方法を見てみましょう。学習目標 Large Language Models（LLMs）の概念と、Conversational AIの能力向上における重要性を理解する。 LLMsがチャットボットやバーチャルアシスタントが人間のようなテキストを理解し生成することを可能にする方法を学ぶ。プロンプトエンジニアリングの役割を探求し、LLMベースのチャットボットの動作をガイドする。伝統的な方法に比べてLLMsの優位性を認識し、チャットボットの応答を改善する。 LLMsを活用したConversational AIの実用的な応用を発見する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Conversational AIの理解 Conversational AIは、人工知能の革新的な分野であり、自然で人間らしい方法で人間の言語を理解し応答する技術の開発に焦点を当てています。自然言語処理や機械学習などの高度な技術を使用して、Conversational…

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