Search Results MPT

「ChatGPT for Parents — 生産性を高めるために必要なプロンプト」

「親として、自分自身が娘の宿題を手伝ったり、彼女が苦手とする練習問題をもう一度やり直すのを助けるために十分な時間を過ごしていないことに、私は深い罪悪感を感じていますこれは主に３つの要素から来ています...」

「SnapLogicがAmazon Bedrockを使用してテキストからパイプラインアプリケーションを構築し、ビジネスの意図を行動に変換します」

この投稿は、SnapLogicのChief ScientistであるGreg Benson、Sr. Product ManagerであるAaron Kesler、Enterprise Solutions ArchitectであるRich Dillと共同で執筆されました多くのお客様がAmazon BedrockとAmazon CodeWhisperer上で生成型AIアプリを構築し、自然言語に基づくコードアーティファクトを作成していますこのユースケースでは、大規模な言語モデル（LLM）がどのようにして[…]を行っているかを強調しています

数秒で見事なデータビジュアライゼーションを作成するためにChatGPTを使いましょう

データサイエンティストはこれが大好きです！ChatGPTがたった数語で驚くべきデータの可視化を作り出す様子をご覧ください - どれだけ簡単かはほとんど不公平です

Data science

Zephyr-7B：HuggingFaceのハイパーオプティマイズされたLLM、Mistral 7Bの上に構築

「Zephyr-7B」という画期的な大型言語モデルを詳しく見てみましょう「知識の蒸留」を活用して、AIの効率性とアクセシビリティの新基準を確立し、会話AIの未来を形作っている方法を発見しましょう

ポッドキャストのアクセシビリティを向上させる：LLMテキストのハイライト化ガイド

イントロダクションポッドキャストを愛して、最高の部分を覚えておきたいと思ったけれど、音声だけでテキストがない場合、どうすればいいでしょうか？そこで、LLMや音声からテキストへの翻訳などの便利なツールが登場します。これらのツールは、話された言葉を書かれたノートに魔法のように変換し、簡単に重要なポイントをピックアップして便利な箇条書きを作成します。そのため、お気に入りのポッドキャストの瞬間は、転写まであと一歩！ 2022年11月の最初のデビュー以来、LLMは大流行しています。LLMはさまざまなタスクに使用でき、テキストの要約化は重要なアプリケーションです。テキスト以外、オーディオやビデオなどの他のモードにも要約化できます。 LLMを使用してポッドキャストのアクセシビリティを向上させ、簡単に利用できる箇条書きのハイライトを生成したり、将来の参照のためにノートを取ることができます。 PaLM（Pathways Language LLM）は、2022年4月にGoogle AIによって確立された重要なLLMです。今年の2023年3月、PaLM 2の第2バージョンがリリースされ、改良された最新バージョンとなりました。優れたバイリンガル、コーディング、思考能力を持つことを目指しています。 PaLM 2 LLM APIの利点は、そのAPIが無料で利用できることです。 OpenAIのChatGPTとは異なり、他のLLMよりもパフォーマンスが向上し、推論能力も向上しています。この記事では、PaLM 2 APIとMaker Suiteという2つのツールを使用して、シンプルなポッドキャストテキストハイライトを作成し、LLMモデルの設定を最適化する方法を学びます。…

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「SnapLogicがAmazon Bedrockを使用してテキストからパイプラインアプリケーションを構築し、ビジネスの意図を行動に変換します」

数秒で見事なデータビジュアライゼーションを作成するためにChatGPTを使いましょう

Zephyr-7B：HuggingFaceのハイパーオプティマイズされたLLM、Mistral 7Bの上に構築

ポッドキャストのアクセシビリティを向上させる：LLMテキストのハイライト化ガイド

「ビルドの学び方 — Towards AI コミュニティニュースレター第2号」

「Rcloneを使用したクラウドベースのデータストレージの管理」

「Amazon Bedrock と Amazon Location Service を使用したジオスペーシャル生成AI」

『Amazon Search M5がAWS Trainiumを使用してLLMトレーニングコストを30%節約しました』

「カスタムレンズを使用して、信頼性のあるよく設計されたIDPソリューションを構築する」シリーズの第3部：信頼性

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