Search Results 記事

「現実の応用における一般線形モデルの自己相関問題の解決方法」

線形回帰分析における最大の問題の1つは自己相関のある残差ですこの文脈で、この記事では線形回帰分析を再考し、Cochrane-Orcutt手続きを解決策として詳しく取り上げます

AIとMLによる株式取引の革命：機会と課題

「AI/MLは、予測分析、効率性、市場適応性と倫理の課題を通じて株式取引を変革し、Pythonの例を示す」となります

「設定パラメータを使用して、ChatGPTの出力を改善する方法」

最近、私はManning Publicationsから出版されたDavid Clintonの「The Complete Obsolete Guide to Generative AI」という非常に興味深い本を読んでいます第2章では、著者は...

KNNクラシファイアにおける次元の呪い

この記事では、KNNアルゴリズムにおけるカース次元の影響について詳しく紹介しますKNNアルゴリズムの概要から始め、その仕組みを簡単に説明し、適切な直感を身につけることを目指します

ミストラルの最先端言語モデル、Mixtral 8x7bをご紹介しますGPT-3.5を超えるオープンアクセスAIです

大容量の言語モデルの領域は、Mixtral 8x7bの登場により、大きな進歩を遂げました。 Mistral AIは、印象的な機能と独自のアーキテクチャを持つこの新しいモデルを開発しました。このモデルは、Transformerモデルにおいて革新的なアプローチであるフィードフォワードレイヤーをスパースなエキスパート混合 (MoE) レイヤーで置き換えています。 Mixtral 8x7bは、1つのフレームワーク内に8つのエキスパートモデルを持つモデルです。このモデルはMixture of Experts（MoE）であり、Mixtralは卓越したパフォーマンスを実現できます。エキスパートの混合は、モデルが著しく少ない計算能力で事前学習されることを可能にします。これにより、モデルやデータセットのサイズを大幅に拡大することができるため、計算予算を増やさずに行うことができます。 MoEレイヤーにはルーターネットワークが組み込まれており、どのエキスパートがどのトークンを効率的に処理するかを選択します。12Bパラメータの密なモデルよりも4倍のパラメータを持っているにもかかわらず、Mixtralのモデルは、各タイムステップごとに2つのエキスパートが選択されるため、高速でデコードできます。 Mixtral 8x7bは32,000トークンのコンテキスト長の容量を持ち、Llama 2 70Bを上回り、さまざまなベンチマークでGPT3.5と比較可能または優れた結果を示しています。研究者は、このモデルがさまざまなアプリケーションに対して柔軟に対応できると述べています。それは多言語対応であり、英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語で流暢さを示しています。また、コーディングの能力も優れており、HumanEvalテストで40.2%のスコアを獲得し、包括的な自然言語処理ツールであることが確認されました。 Mixtral Instructは、MT-BenchやAlpacaEvalなどの業界標準でのパフォーマンスを示しました。MT-Benchでは、他のどのオープンアクセスモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。また、7,000,000,000のパラメータを持っているにもかかわらず、このモデルは8つのアンサンブルのように機能します。56,000,000,000のスケールには達しませんが、総パラメータ数はおよそ45,000,000,000です。また、Mixtral Instructはインストラクションやチャットモデルの領域で優れた性能を発揮し、その支配的な地位を確立しています。 Mixtral Instructのベースモデルには、他のベースモデルと整合する特定のプロンプト形式がありません。この柔軟性により、ユーザーは入力シーケンスをスムーズに信憑性のある継続に拡張したり、ゼロショット/フューショットの推論に利用したりすることができます。ただし、事前トレーニングのデータセットの寸法、構成、および前処理方法についての完全な情報はまだ不明です。同様に、Mixtral InstructモデルのDPO（ドメイン提供目的）およびSFT（いくつかのファインチューニング）に使用されるファインチューニングデータセットと関連するハイパーパラメータも不明です。要約すると、Mixtral…

『ジェネラティブAIの電力消費の定量化』

更新日：2023年12月11日—アナウンスメントにおいてAMDが予想する売上高の倍増を反映するため、アナウンスメントの付録に改訂された分析Generative AIにはグラフィックス処理ユニット（GPU）が必要であり、それらはたくさん必要とされます計算が…

MLがDevOpsと出会うとき：MLOpsの理解方法

この記事では、機械学習とDevOpsの統合、モデルの管理、ベストプラクティス、成功した解決策について取り上げています

「ガードレールを使用して安全で信頼性のあるAIを設計する方法」

もしデザイン、構築、またはAIの実装に真剣に取り組んでいるのであれば、ガードレールの概念についてはすでに聞いたことがあるかもしれませんAIのリスクを緩和するためのガードレールの概念は新しいものではありませんが、最近の生成型AIの応用の波は、これらの議論をデータエンジニアや学者だけでなく、すべての人にとって関連性のあるものにしました...

「2024年を定義する7つのデータサイエンス＆AIのトレンド」

約1年前のこの時期に、私は2023年にAIで大きなトレンドになると思われることについての意見記事を投稿しましたその7つのアイデアのうち、私はすべて正しかったと思います生成的AIが流行りましたし、採用と解雇も乱れました...

2024

「プロンプトチューニングとは何ですか？」

即興チューニングでは、注意深く設計された「プロンプト」と呼ばれるテキストを大規模言語モデル（LLM）に作成・入力しますこのプロンプトは、モデルの応答を本質的にガイドし、希望の出力スタイル、トーン、または内容に向かって誘導します従来のモデルのトレーニングとは異なり、大規模なデータセットでモデルを再トレーニングする必要があるのに対し、プロンプトのチューニングはわずかなセットのみが必要です

Learn more about Search Results 記事 - Page 15