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OpenAIのモデレーションAPIを使用してコンテンツのモデレーションを強化する

プロンプトエンジニアリングの台頭や、言語モデルの大規模な成果により、私たちの問いに対する応答を生成する際の大変な成果を上げたLarge Language Modelsの注目すべき成果により、ChatGPTのようなチャットボットは私たちの日常生活の重要な一部となりつつあります...

RAPIDS：簡単にMLモデルを加速するためにGPUを使用する

はじめに人工知能（AI）がますます成長するにつれて、より高速かつ効率的な計算能力の需要が高まっています。機械学習（ML）モデルは計算量が多く、モデルのトレーニングには時間がかかることがあります。しかし、GPUの並列処理能力を使用することで、トレーニングプロセスを大幅に加速することができます。データサイエンティストはより速く反復し、より多くのモデルで実験し、より短い時間でより良い性能のモデルを構築することができます。使用できるライブラリはいくつかあります。今日は、GPUの知識がなくてもMLモデルの加速化にGPUを使用する簡単な解決策であるRAPIDSについて学びます。学習目標この記事では、以下のことについて学びます： RAPIDS.aiの概要 RAPIDS.aiに含まれるライブラリこれらのライブラリの使用方法インストールとシステム要件この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 RAPIDS.AI RAPIDSは、GPU上で完全にデータサイエンスパイプラインを実行するためのオープンソースのソフトウェアライブラリとAPIのスイートです。RAPIDSは、最も人気のあるPyDataライブラリと一致する使い慣れたAPIを持ちながら、優れたパフォーマンスと速度を提供します。これは、NVIDIA CUDAとApache Arrowで開発されており、その非凡なパフォーマンスの理由です。 RAPIDS.AIはどのように動作するのですか？ RAPIDSは、GPUを使用した機械学習を利用してデータサイエンスおよび分析ワークフローのスピードを向上させます。GPU最適化されたコアデータフレームを持っており、データベースと機械学習アプリケーションの構築を支援し、Pythonに似た設計となっています。RAPIDSは、データサイエンスパイプラインを完全にGPU上で実行するためのライブラリのコレクションを提供します。これは、2017年にGPU Open Analytics Initiative（GoAI）と機械学習コミュニティのパートナーによって作成され、Apache Arrowのカラムメモリプラットフォームに基づいたGPUデータフレームを使用して、エンドツーエンドのデータサイエンスおよび分析ワークフローをGPU上で加速するためのものです。RAPIDSには、機械学習アルゴリズムと統合されるDataframe APIも含まれています。データの移動量を減らした高速データアクセス…

ドキュメント指向エージェント：ベクトルデータベース、LLMs、Langchain、FastAPI、およびDockerとの旅

ChromaDB、Langchain、およびChatGPTを活用した大規模ドキュメントデータベースからの強化された応答と引用されたソース

Google AIは、MediaPipe Diffusionプラグインを導入しましたこれにより、デバイス上で制御可能なテキストから画像生成が可能になります

最近、拡散モデルはテキストから画像を生成する際に非常に成功を収め、画像の品質、推論のパフォーマンス、および創造的な可能性の範囲の大幅な向上をもたらしています。しかし、効果的な生成管理は、特に言葉で定義しにくい条件下では依然として課題となっています。 Googleの研究者によって開発されたMediaPipe拡散プラグインにより、ユーザーの制御下でデバイス内でのテキストから画像の生成が可能になります。本研究では、デバイスそのもの上で大規模な生成モデルのGPU推論に関する以前の研究を拡張し、既存の拡散モデルおよびそのLow-Rank Adaptation（LoRA）のバリエーションに統合できるプログラマブルなテキストから画像の生成の低コストなソリューションを提供します。拡散モデルでは、イテレーションごとに画像の生成が行われます。拡散モデルの各イテレーションは、ノイズが混入した画像から目標の画像までを生成することで始まります。テキストのプロンプトを通じた言語理解は、画像生成プロセスを大幅に向上させています。テキストの埋め込みは、テキストから画像の生成のためのモデルにリンクされ、クロスアテンション層を介して結びつけられます。ただし、物体の位置や姿勢などの詳細は、テキストのプロンプトを使用して伝えるのがより困難な例です。研究者は、条件画像からの制御情報を拡散に追加することで、拡散を利用して制御を導入します。 Plug-and-Play、ControlNet、およびT2Iアダプターの方法は、制御されたテキストから画像を生成するためによく使用されます。Plug-and-Playは、入力画像から状態をエンコードするために、拡散モデル（Stable Diffusion 1.5用の860Mパラメータ）のコピーと、広く使用されているノイズ除去拡散暗黙モデル（DDIM）逆推定手法を使用します。これにより、入力画像から初期ノイズ入力を導出します。コピーされた拡散からは、自己注意の空間特徴が抽出され、Plug-and-Playを使用してテキストから画像への拡散に注入されます。ControlNetは、拡散モデルのエンコーダーの訓練可能な複製を構築し、ゼロで初期化されたパラメータを持つ畳み込み層を介して接続し、条件情報をエンコードし、それをデコーダーレイヤーに渡します。残念ながら、これによりサイズが大幅に増加し、Stable Diffusion 1.5では約450Mパラメータとなり、拡散モデル自体の半分となります。T2I Adapterは、より小さなネットワーク（77Mパラメータ）であるにもかかわらず、制御された生成で同等の結果を提供します。条件画像のみがT2I Adapterに入力され、その結果がすべての後続の拡散サイクルで使用されます。ただし、このスタイルのアダプターはモバイルデバイス向けではありません。 MediaPipe拡散プラグインは、効果的かつ柔軟性があり、拡張性のある条件付き生成を実現するために開発されたスタンドアロンネットワークです。訓練済みのベースラインモデルに簡単に接続できる、プラグインのようなものです。オリジナルモデルからの重みを使用しないゼロベースのトレーニングです。モバイルデバイス上でほとんど追加費用なしにベースモデルとは独立して実行可能なため、ポータブルです。プラグインはそのネットワーク自体であり、その結果はテキストから画像への変換モデルに統合されます。拡散モデル（青）に対応するダウンサンプリング層は、プラグインから取得した特徴を受け取ります。テキストから画像の生成のためのモバイルデバイス上でのポータブルなオンデバイスパラダイムであるMediaPipe拡散プラグインは、無料でダウンロードできます。条件付きの画像を取り込み、多スケールの特徴抽出を使用して、拡散モデルのエンコーダーに適切なスケールで特徴を追加します。テキストから画像への拡散モデルと組み合わせると、プラグインモデルは画像生成に条件信号を追加します。プラグインネットワークは、相対的にシンプルなモデルであるため、パラメータはわずか6Mとなっています。モバイルデバイスでの高速推論を実現するために、MobileNetv2は深度方向の畳み込みと逆ボトルネックを使用しています。基本的な特徴自己サービス機械学習のための理解しやすい抽象化。低コードAPIまたはノーコードスタジオを使用してアプリケーションを修正、テスト、プロトタイプ化、リリースするために使用します。 Googleの機械学習（ML）ノウハウを使用して開発された、一般的な問題に対する革新的なMLアプローチ。ハードウェアアクセラレーションを含む完全な最適化でありながら、バッテリー駆動のスマートフォン上でスムーズに実行するために十分に小さく効率的です。

PIDを使用したバイナリツリーを用いた衝突しない乱数の生成

この記事では、APIを使用せずにPID（プロセスID）を持つバイナリツリーを使用して、衝突しない疑似乱数を生成する方法について説明します

API管理を使用してAIパワードJavaアプリを管理する

OpenAIのChatGPT APIをSpring Bootアプリケーションに統合し、オープンソースのAPIゲートウェイであるApache APISIXを使用してAPIを管理する方法を探索してください

FastAPI、AWS Lambda、およびAWS CDKを使用して、大規模言語モデルのサーバーレスML推論エンドポイントを展開します

データサイエンティストにとって、機械学習（ML）モデルを概念実証から本番環境へ移行することは、しばしば大きな課題を提供します主な課題の一つは、良好なパフォーマンスを発揮するローカルトレーニング済みモデルをクラウドに展開して、他のアプリケーションで使用することですこのプロセスを管理することは手間がかかる場合がありますが、適切なツールを使用することで、...

MIT-Pillar AI Collectiveが初めてのシードグラント受賞者を発表

人工知能、データサイエンス、機械学習の研究を行う6つのチームが、商業的な応用の可能性を持つプロジェクトに対して資金援助を受けます

DeepMindの研究者たちは、任意のポイントを追跡するための新しいAIモデルであるTAPIRをオープンソース化しましたこのモデルは、ビデオシーケンス内のクエリポイントを効果的に追跡します

コンピュータビジョンは、人工知能の最も人気のある分野の1つです。コンピュータビジョンを使用したモデルは、デジタル画像、動画、またはその他の視覚的入力など、さまざまな種類のメディアから有意義な情報を導き出すことができます。それは、機械が視覚情報を知覚・理解し、その詳細に基づいて行動する方法を教えるものです。新しいモデルであるTracking Any Point with per-frame Initialization and Temporal Refinement（TAPIR）の導入により、コンピュータビジョンは大きく前進しました。TAPIRは、ビデオシーケンスで特定の関心点を効果的に追跡することを目的として設計されました。 TAPIRモデルの背後にあるアルゴリズムは、Google DeepMind、VGG、エンジニアリングサイエンス学科、そしてオックスフォード大学の研究者チームによって開発されました。TAPIRモデルのアルゴリズムは、2つのステージ、すなわちマッチングステージとリファインメントステージから構成されています。マッチングステージでは、TAPIRモデルは各ビデオシーケンスフレームを個別に分析し、クエリポイントに適した候補点マッチを見つけます。このステップは、各フレームでクエリポイントの最も関連性が高い点を特定することを目的としており、TAPIRモデルがビデオ全体でクエリポイントの移動を追跡できるようにするため、フレームごとにこの手順を実行します。候補点マッチが特定されるマッチングステージには、リファインメントステージの使用が続きます。このステージでは、TAPIRモデルは、局所的相関に基づいて軌跡（クエリポイントがたどるパス）とクエリ特徴を更新し、各フレームの周囲の情報を考慮してクエリポイントの追跡の精度と正確性を向上させます。リファインメントステージにより、局所的相関を統合することで、モデルのクエリポイントの動きを正確に追跡し、ビデオシーケンスの変動に対応する能力が向上します。 TAPIRモデルの評価には、ビデオトラッキングタスクの標準化された評価データセットであるTAP-Vidベンチマークが使用されました。その結果、TAPIRモデルは、ベースライン技術よりも明らかに優れた性能を発揮しました。性能改善は、平均ジャッカード（AJ）という指標を用いて測定され、DAVIS（Densely Annotated VIdeo Segmentation）ベンチマークにおいて、TAPIRモデルは他の手法に比べてAJで約20％の絶対的な改善を達成したことが示されました。モデルは、長いビデオシーケンスでの高速な並列推論を容易にするように設計されており、複数のフレームを同時に処理できるため、トラッキングタスクの効率を向上させます。チームは、モデルをライブで適用できるように設計し、新しいビデオフレームが追加されるたびにポイントを処理・追跡できるようにしています。256×256ビデオで256ポイントを約40フレーム/秒の速度で追跡でき、解像度の高い映画を処理できるように拡張することもできます。チームは、ユーザーがインストールせずにTAPIRを試すことができる2つのオンラインGoogle Colabデモを提供しています。最初のColabデモでは、ユーザーが自分のビデオでモデルを実行し、モデルのパフォーマンスをテストして観察するインタラクティブな体験を提供します。2番目のデモでは、オンラインでTAPIRを実行することに焦点を当てています。また、提供されたコードベースをクローンし、モダンなGPUで自分自身のWebカメラのポイントを追跡することによって、ユーザーはTAPIRをライブで実行することができます。

不正行為はこれで終わり！Sapia.aiがAIによる回答をリアルタイムで検出！

Sapia.aiは、ChatGPTなどの生成AIモデルによって作成された応答をリアルタイムで特定およびフラグ付けする新機能を発表し、興奮を呼んでいます。Sapia.aiは、深層学習AIによって駆動される世界最先端のスマートチャットプラットフォームです。この先駆的な機能により、Sapia.aiは競合他社と差別化され、AIパワードチャットプラットフォームの領域で重要なアドバンテージを提供します。この革新的な開発がオンラインチャット面接の景色を変える方法を深く理解しましょう。また、2023年のデータサイエンス面接の準備方法を読むゲームチェンジング機能を発表する Sapia.aiの最新機能は、生成AIモデルからの応答を素早く検出およびフラグ付けするという前例のない能力を導入します。Sapia.aiは、2.5百万人の候補者による壮大な12百万応答から収集された10億語の独自のデータセットを活用することで、AIによる対話型プラットフォームで驚異的なマイルストーンを達成しました。グローバルブランドの信頼世界的に有名なブランドは、採用や昇進プロセスを迅速かつ効果的にするためにSapia.aiを利用しています。会話型自然言語処理（NLP）に基づくAI面接により、Sapia.aiは大規模に候補者をスクリーニングおよび評価します。使いやすいメッセージングプラットフォームがこの技術を実現します。この新技術により、無意識的な偏見を取り除き、多様性の結果を改善します。また、企業は候補者のスクリーニングに費やす数時間を、より価値のあるタスクに再割り当てすることができます。また、EUはDeepfakesおよびAIコンテンツの識別措置を求めています。正確な応答をするための候補者のエンパワメント Sapia.aiによって新たに導入された機能は、候補者がプラットフォーム内のプロンプトに応答するために生成AIツールを使用することを防止します。リアルタイムで、候補者は回答がAI生成コンテンツ（AGC）である可能性があるときにアラートを受け取り、最終提出前に修正して正確な回答を提供する機会を得ることができます。変更されなかった場合、システムはすぐに決定者に候補者の応答にAGCの存在がある可能性を通知し、徹底的なレビュープロセスを確保します。バーブ・ハイマンのビジョン Sapia.aiのCEO兼創業者であるバーブ・ハイマンは、この革新的な機能の独自性に重点を置き、競合他社とは異なると述べています。ハイマンは、「これは競合他社ができないことです。これが私たちの競争上の優位性です。ChatGPTを分析して生成AIを検出することは可能ですが、リアルタイムで実行しています。また、私たちのデータセットにより、新しい生成AIのイテレーションにすぐに適応できます」と述べています。無類の精度と専門知識 Sapia.aiのチーフデータサイエンティストであるDr. Buddhi Jayatillekeは、AGCフラグの信頼性を確保するために行われた厳密なテストプロセスを強調しています。チームは、異なる役割ファミリーに関連するさまざまなプロンプトに対して、GPT-2、GPT-3、ChatGPTなどの人気のある生成AIモデルを使用して数千の生成された回答を広範囲にテストしました。ROC-AUC（受信者動作特性-曲線下面積）スコアが95％以上という驚異的な成果は、分類器の優れた精度を示しています。この驚異的な精度は、Sapia.aiの人間が書いた応答データの豊富な収集によって磨かれた、人間が書いたテキストとAIモデルによって生成されたコンテンツの公式化された性質との微妙な違いを区別する能力によるものです。また、AI-Detectorは米国憲法をAI生成としてフラグ表示しました。当社の見解 Sapia.aiによるオンラインチャット面接でのAI生成コンテンツの検出能力は、AIパワード会話型プラットフォームの分野を革新しています。生成AIモデルからの応答をリアルタイムで特定するという前例のない能力により、Sapia.aiは競合他社よりも重要なアドバンテージを確保しています。この成果により、チャットベースの面接の信頼性が向上し、候補者のより正確かつ信頼性の高い評価が提供されます。新しい生成AIのイテレーションにシームレスに適応するAI革新の限界を押し広げ続けるSapia.aiにご期待ください。

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