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「デベロッパー用の15以上のAIツール（2023年12月）」

“`html GitHub Copilot GitHub Copilotは、市場をリードするAIによるコーディングアシスタントです。開発者が効率的に優れたコードを作成できるように設計され、CopilotはOpenAIのCodex言語モデルを基に動作します。このモデルは自然言語と公開コードの広範なデータベースの両方でトレーニングされており、洞察に満ちた提案を行うことができます。コードの行や関数を完全に補完するだけでなく、コメント作成やデバッグ、セキュリティチェックの支援など、開発者にとって大変貴重なツールとなっています。 Amazon CodeWhisperer AmazonのCodeWhispererは、Visual StudioやAWS Cloud9などのさまざまなIDEでリアルタイムのコーディング推奨事項を提供する、機械学習に基づくコード生成ツールです。大規模なオープンソースコードのデータセットでトレーニングされており、スニペットから完全な関数までを提案し、繰り返しのタスクを自動化し、コードの品質を向上させます。効率とセキュリティを求める開発者にとって大変便利です。 Notion AI Notionのワークスペース内で、AIアシスタントのNotionがさまざまな執筆関連のタスクをサポートします。創造性、改訂、要約などの作業を助け、メール、求人募集、ブログ投稿などの作成をスピードアップさせます。Notion AIは、ブログやリストからブレストセッションや創造的な執筆まで、幅広い執筆タスクの自動化に使用できるAIシステムです。NotionのAI生成コンテンツは、ドラッグアンドドロップのテキストエディタを使用して簡単に再構成や変換ができます。 Stepsize AI Stepsize AIは、チームの生産性を最適化するための協力ツールです。プロジェクトの履歴管理やタスク管理の役割を果たし、Slack、Jira、GitHubなどのプラットフォームと統合して更新を効率化し、コミュニケーションのミスを防ぎます。主な機能には、活動の統一した概要、質問への即時回答、堅牢なデータプライバシーコントロールが含まれます。 Mintlify Mintlifyは、お気に入りのコードエディタで直接コードのドキュメントを自動生成する時間の節約ツールです。Mintlify Writerをクリックするだけで、関数のための良く構造化された、コンテキストに即した説明を作成します。開発者やチームにとって理想的であり、複雑な関数の正確なドキュメントを生成することで効率と正確性が高く評価されています。 Pieces for Developers…

新しいデータサイエンスの問題に取り組むための5つのステップ

イントロダクションデータサイエンスは問題解決に基づくダイナミックなフィールドです。新しい問題ごとに、データドリブンの手法を用いて革新的な解決策を適用する機会があります。ただし、新しいデータサイエンスの問題を解決するには、効率的な分析と解釈を確保するために構造化されたアプローチが必要です。以下に、このプロセスをスムーズに進めるための5つの重要なステップをご紹介します。新しいデータサイエンスの問題にアプローチするための5つのステップステップ1：問題を定義する問題を定義することは、データサイエンスのプロセス全体の始まりです。このフェーズでは、問題領域について包括的な理解が求められます。問題を認識し、その意味と広いシナリオの中での文脈を把握することが含まれます。重要な要素は以下の通りです：問題領域の理解：問題が存在する業界やフィールドについての洞察を得ることです。これにはその領域の微妙さ、課題、複雑さを理解することが含まれます。目的の特定：分析の目的と目標を明確に述べます。これは顧客の行動を予測する、リソースの最適化、製品のパフォーマンスの向上など、測定可能な成果を生み出すことができます。アクション可能な文言の作成：問題を明確に定義し、アクション可能な文言に変換します。この文言は問題の本質を述べ、ビジネスやプロジェクトの目標と調整されていることを示す必要があります。目的は、次のステップをフォーカスされた方向に導くロードマップを作成し、すべての努力が効果的に中核の課題を解決するために結集されることを確保することです。ステップ2：アプローチの決定データサイエンスの問題が明確に定義された後、適切なアプローチの選択が重要になります。この決定プロセスにはさまざまな要素が影響します：問題の性質：教師あり学習(予測モデリング)、教師なし学習(クラスタリング)、または他のパラダイムのいずれかに問題が該当するかを理解することは、適切なテクニックの選択に役立ちます。リソース制約：使用可能なリソース（計算能力、データの利用可能性、専門知識）を考慮して、実現可能な手法を選択します。複雑性の評価：問題の複雑さを評価することは、所与の制約内で望ましい結果を達成するために適切なアルゴリズムと技術を選択するのに役立ちます。時間の制約：時間制約を特定することは重要です。いくつかのアプローチは時間を要するかもしれませんが、より正確な結果を生み出す一方、他のアプローチはより迅速ですが、正確性に欠けるかもしれません。このステップは、問題の性質と制約に最も適合するアプローチを選択することにより、プロジェクトの技術的側面の基盤を築くことを目指しています。ステップ3：データの収集データの収集は、データサイエンスのプロジェクトの成功に必要不可欠です。これにはさまざまなソースからの関連データの取得とその品質の確保が含まれます。主なアクションは以下の通りです：データのソーシング：データベース、API、ファイル、その他のリポジトリからデータを収集し、問題の必要な側面をカバーすることを確保します。データの品質保証：データの正確性、完全性、一貫性の検証です。これには欠損値、外れ値、その他の異常値との取り扱いも含まれます。データの前処理：データを分析のために整理し、クリーニングします。これには正規化、変換、特徴量エンジニアリングなどのタスクが含まれます。整備されたデータセットは、正確かつ意味のある分析の基盤を形成します。ステップ4：データの分析クリーンなデータセットを用意した後、焦点は洞察とパターンの抽出に移ります。データの分析には以下のものがあります：…

「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

「ChatGPTを使ったデータサイエンスワークフローのマスター」

この記事では、データサイエンティストがChatGPTの能力を最大限に活用するために学べるスキルに焦点を当てています

language models

「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。

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「デベロッパー用の15以上のAIツール（2023年12月）」

新しいデータサイエンスの問題に取り組むための5つのステップ

「生成AIのキーワードを解説する」

「ChatGPTを使ったデータサイエンスワークフローのマスター」

「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）」

「データ駆動方程式発見について」という文章です

Pythonコードの行数を100行未満で使用した動的プログラミングによる在庫最適化

LangChainの発見：ドキュメントとのチャット、チャットボット翻訳、ウィキペディアとのチャット、合成データ生成

ブログ執筆のための20の最高のChatGPTプロンプト

「Pythonにおける数理最適化入門」

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