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QLoRAを使用して、Amazon SageMaker StudioノートブックでFalcon-40Bと他のLLMsをインタラクティブにチューニングしてください

大規模な言語モデル（LLM）の微調整により、オープンソースの基礎モデルを調整して、特定のドメインタスクでのパフォーマンスを向上させることができますこの記事では、Amazon SageMakerノートブックを使用して、最新のオープンソースモデルを微調整する利点について説明します私たちは、Hugging Faceのパラメータ効率の良い微調整（PEFT）ライブラリと、bitsandbytesを介した量子化技術を利用して、インタラクティブな微調整をサポートしています

ユーザーのコンテキストに基づいてアイテムを推奨し、動的にフィルタリングするAmazon Personalize

組織は、ユーザーにカスタマイズされた関連コンテンツを提供するために、知的な推奨ソリューションの開発に時間と労力を継続的に投資しています目標はさまざまです：ユーザーエクスペリエンスの変革、意味のあるインタラクションの生成、コンテンツの消費を促進することなどがありますこれらのソリューションの一部は、過去の相互作用パターンやユーザーの人口統計属性などに基づいて構築された一般的な機械学習（ML）モデルを使用しています

南アメリカにおける降水量と気候学的なラスターデータの活用

2023年にエルニーニョ現象が激化するにつれて、気候学的および降水データは、その気象パターンと地球全体または地域の気候ダイナミクスへの影響を解読するために基本的な要素となっています...

小さなオーディオ拡散：クラウドコンピューティングを必要としない波形拡散

2GB以下のVRAMを持つコンシューマーラップトップとGPUでオーディオ波形拡散を用いてモデルをトレーニングし、音を生成する方法を探索する

Hugging Face Datasets での作業

AIプラットフォームであるHugging Faceは、最先端のオープンソースの機械学習モデルの構築、トレーニング、展開を行いますこれらのトレーニング済みモデルをホスティングするだけでなく、Hugging Faceはデータセットもホスティングしています...

レコメンダーシステムにおけるPrecision@NとRecall@Nの解説

Accuracy Metrics（正解率指標）は、機械学習の全体的なパフォーマンスを評価するための有用な指標であり、データセット内の正しく分類されたインスタンスの割合を示します評価指標では…

テレグラムで自分自身のChatGPTボットを所有してください

今、ChatGPTへのアクセスを提供するミラーウェブサイトが人気です今日はTelegramメッセンジャーでChatGPTをベースにした独自のチャットボットを作成します

2023年にフォローすべきトップ10のAIインフルエンサー

イントロダクション先端技術と驚くべき可能性によって駆動される世界で、AIの絶えず進化する領域に遅れをとらないことは、スリリングで不可欠なものです。2023年という有望な年に足を踏み入れると、最も影響力のあるビジョナリーなAIの草分けたちの心の中を巡るエキサイティングな旅に出る時がきました。準備を整えて、2023年にフォローすべきAIのトップ10インフルエンサーと出会う準備をしましょう。彼らはAIの景色を形作り、可能性の限界を押し広げている前衛的な思想家や創造者です。画期的な研究から魅惑的な洞察まで、これらのAIインフルエンサーは、人工知能のエキサイティングな世界を照らす指針となる存在です。仮想のノートパッドを手に取り、シートベルトを締めてください。なぜなら、私たちは時代を超えてAIの未来を再定義するビジョンを明らかにするための、最も優れたAIの脳の探求に乗り出すからです。2023年以降のAIの未来を再定義するビジョンを明らかにするための、最も優れたAIの脳の探求に乗り出すからです。しかし、このトップ10リストに飛び込む前に、私たちはあなたに素晴らしい機会をご紹介したいと思います。データサイエンスとAI愛好家の皆さんに、大いに期待されるDataHack Summit 2023への独占的な招待状をお届けします。8月2日から5日まで、バンガロールの名門NIMHANSコンベンションセンターで開催されます。このイベントは、実践的な学習、貴重な業界の洞察、抜群のネットワーキングの機会が満載で、楽しい時間を過ごせること間違いありません。DataHack Summit 2023の詳細については、こちらでご確認ください。データ革命に参加してください。 AIインフルエンサーの定義 AIインフルエンサーとは、その専門知識、思想リーダーシップ、貢献を通じて、人工知能（AI）の分野で認識と影響力を得た個人のことです。彼らはAIコミュニティと積極的に関わり、ソーシャルメディアプラットフォームを活用しています。 AIインフルエンサーは単一のソーシャルメディアプラットフォームに限定されるものではありません。Instagramに加えて、彼らはTwitter、YouTube、LinkedIn、ブログなど、さまざまなプラットフォームで強力な存在感を持っており、AIに関連する洞察、研究結果、業界のトレンド、思考を刺激するコンテンツを共有しています。これらのインフルエンサーは多くのフォロワーを持ち、自身の観衆と関わりながら、ディスカッションを促進し、ガイダンスを提供し、AI分野での革新を促し、インスピレーションを与えています。ハッカソンの開催からライブコーディングセッションの実施まで、これらのインフルエンサーは自身の専門知識を披露し、大きな人気と視聴数を獲得しています。彼らのインタラクティブなセッションとイベントは、価値ある学習の機会を提供し、AIのスキルを向上させ、最新の進歩に遅れずにいることを奨励しています。人工知能の分野におけるAIインフルエンサーの重要性人工知能の分野におけるAIインフルエンサーの重要性は過小評価できません。彼らはいくつかの側面で重要な役割を果たしています：知識の普及 AIインフルエンサーは、広範な観衆に対して知識、洞察、業界の最新情報を普及させます。彼らは複雑なAIの概念を簡単に説明し、AIの専門家志望者、愛好家、一般の人々にもアクセスしやすくします。トレンドセッターや意見リーダー AIインフルエンサーは、最新のAIのトレンド、ブレークスルー、技術の最前線に常に接しています。彼らの意見と推奨事項は重要であり、AIの研究、応用、業界の実践に影響を与えることができます。ネットワーキングとコラボレーション AIインフルエンサーは、AIコミュニティ内でのネットワーキングとコラボレーションの場を提供します。彼らはプロフェッショナル、研究者、組織をつなぎ、革新を促進し、AI技術の開発を推進する協力的な環境を育成します。フォローすべきトップAIインフルエンサー 1. Andrew Ng Twitterで210万人以上のフォロワーを持つAndrew…

マイクロソフトの研究者がKOSMOS-2を紹介：視覚世界に根付くことができるマルチモーダルな大規模言語モデル

マルチモーダル大規模言語モデル（MLLMs）は、言語、ビジョン、ビジョン言語のタスクを含むさまざまな活動で一般的なインターフェースとしての成功を示しています。ゼロショットおよびフューショットの条件下では、MLLMsはテキスト、画像、音声などの一般的なモダリティを知覚し、自由な形式のテキストを使用して回答を生成することができます。本研究では、マルチモーダルな大規模言語モデルに自己を基礎付ける能力を付与します。ビジョン言語の活動では、基礎付け能力はより実用的かつ効果的な人間-AIインターフェースを提供することができます。モデルは、地理座標と一緒にその画像領域を解釈することができ、ユーザーが長いテキストの説明を入力する代わりに、アイテムや領域を画像上で直接指すことができます。図1：KOSMOS-2を使用して生成された選択されたサンプルが表示されます。ビジュアル基礎付け、基礎付け質問応答、バウンディングボックスを使用したマルチモーダル参照、基礎付け画像キャプション、ビジュアル基礎付けなどがあります。モデルの基礎付け機能は、視覚的な応答（つまり、バウンディングボックス）の提供も可能にし、参照表現の理解などの他のビジョン言語のタスクを支援することができます。テキストベースの応答と比較して、視覚的な応答はより正確で、共参照の曖昧さを解消します。結果として得られる自由形式のテキスト応答の基礎付け能力は、名詞句や参照表現などを画像領域に関連付けて、より正確で情報量のある応答を生成します。Microsoft Researchの研究者は、基礎付け機能を備えたKOSMOS-1をベースにしたマルチモーダルな大規模言語モデルKOSMOS-2を紹介しています。次単語予測タスクを使用して、Transformerに基づく因果的言語モデルKOSMOS-2をトレーニングします。彼らは、基礎付けの潜在能力を十分に活用するために、基礎付けられた画像テキストのペアデータセットをウェブスケールで構築し、KOSMOS-1のマルチモーダルコーパスに統合します。LAION-2BおよびCOYO-700Mからの画像テキストの一部のペアリングが、基礎付けられた画像テキストのペアの基盤となります。彼らは、キャプションから名詞句や参照表現などのテキストスパンを抽出し、それらのオブジェクトや領域のバウンディングボックスなどの空間的な位置に接続するためのパイプラインを提供します。バウンディングボックスの地理座標を位置トークンの文字列に変換し、それらを対応するテキストスパンの後に追加します。データ形式は、画像の要素をキャプションにリンクする「ハイパーリンク」として機能します。実験の結果、KOSMOS-2は、基盤タスク（フレーズの基盤と参照表現の理解）および参照タスク（参照表現の生成）だけでなく、KOSMOS-1で評価された言語およびビジョン言語のタスクでも競争力を持っています。図1は、基礎付け機能を含めることで、KOSMOS-2を基盤とする画像キャプションとビジュアル質問応答をはじめとする追加のダウンストリームタスクに利用する方法を示しています。GitHubでオンラインデモが利用可能です。

データサイエンスの成功への道は、学習能力にかかっていますしかし、何を学ぶべきでしょうか？

過去10年間で、データサイエンスの多くの大きな進展がありましたが、これらの成果にもかかわらず、多くのプロジェクトは実現されることはありません私たちデータサイエンティストとしては、強力な成果を示すだけでなく、プロジェクトを実現させるためにも努力しなければなりません

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