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時系列のLSTMモデルの5つの実践的な応用とコード
「2022年1月に『時系列のためのLSTMニューラルネットワークモデルの探求』を書いたとき、私の目標は、高度なニューラルネットワークを簡単にPythonで実装できることを示すことでしたscalecastを使用していました」
Twitter用の15の最高のChatGPTプロンプト(X)
急速に進化するソーシャルメディアの世界で、Twitter(X)は簡潔で効果的なコンテンツが最も重要視されるプラットフォームとして際立っていますブランドやインフルエンサーを含め、誰もがエンゲージメントと可視性を競っており、独自のコンテンツ作成のアプローチが必要ですChatGPTは、その多機能性を活かして、高品質で魅力的なTwitterコンテンツの作成を支援することができますこの[…]
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『LangChain & Flan-T5 XXL の解除 | 効率的なドキュメントクエリのガイド』
はじめに 大規模言語モデル(LLM)として知られる特定の人工知能モデルは、人間のようなテキストを理解し生成するために設計されています。”大規模”という用語は、それらが持つパラメータの数によってしばしば定量化されます。たとえば、OpenAIのGPT-3モデルは1750億個のパラメータを持っています。これらのモデルは、テキストの翻訳、質問への回答、エッセイの執筆、テキストの要約など、さまざまなタスクに使用することができます。LLMの機能を示すリソースやそれらとチャットアプリケーションを設定するためのガイダンスが豊富にありますが、実際のビジネスシナリオにおける適用可能性を徹底的に検討した試みはほとんどありません。この記事では、LangChain&Flan-T5 XXLを活用して、大規模言語ベースのアプリケーションを構築するためのドキュメントクエリングシステムを作成する方法について学びます。 学習目標 技術的な詳細に踏み込む前に、この記事の学習目標を確立しましょう: LangChainを活用して大規模言語ベースのアプリケーションを構築する方法を理解する テキスト対テキストフレームワークとFlan-T5モデルの簡潔な概要 LangChain&任意のLLMモデルを使用してドキュメントクエリシステムを作成する方法 これらの概念を理解するために、これらのセクションについて詳しく説明します。 この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。 LLMアプリケーションの構築におけるLangChainの役割 LangChainフレームワークは、チャットボット、生成型質問応答(GQA)、要約など、大規模言語モデル(LLM)の機能を活用したさまざまなアプリケーションの開発に設計されています。LangChainは、ドキュメントクエリングシステムを構築するための包括的なソリューションを提供します。これには、コーパスの前処理、チャンキングによるこれらのチャンクのベクトル空間への変換、クエリが行われたときに類似のチャンクを特定し、適切な回答にドキュメントを洗練するための言語モデルの活用が含まれます。 Flan-T5モデルの概要 Flan-T5は、Googleの研究者によって商業的に利用可能なオープンソースのLLMです。これはT5(Text-To-Text Transfer Transformer)モデルの派生モデルです。T5は、”テキスト対テキスト”フレームワークでトレーニングされた最先端の言語モデルです。さまざまなNLPタスクを実行するために、タスクをテキストベースの形式に変換することでトレーニングされます。FLANは、Finetuned Language Netの略です。 ドキュメントクエリシステムの構築に入りましょう LangChainとFlan-T5 XXLモデルを使用して、Google Colabの無料版でこのドキュメントクエリシステムを構築することができます。以下の手順に従ってドキュメントクエリシステムを構築しましょう: 1:必要なライブラリのインポート 以下のライブラリをインポートする必要があります:…
「リンカーン研究所の4つの技術が2023年のR&D 100賞を5つ受賞」
医療画像、エアクルーのスケジューリング、データセキュリティ、および量子ネットワーキングの分野での発明が、今年の最も革新的な新製品として名づけられています
「Amazon SageMakerとHugging Faceを使用して、FetchはML処理の遅延を50%削減します」
この記事は、元々2023年9月にAWSのウェブサイトで公開された記事のクロスポストです。 概要 消費者エンゲージメントと報酬会社であるFetchは、ユーザーがレシートをスキャンして購入に対して報酬を得ることができるアプリケーションを提供しています。同社はまた、これらのレシートを解析して消費者の行動に関する洞察を生成し、ブランドパートナーに提供しています。週ごとのスキャンが急速に増加するにつれて、Fetchはスピードと精度を向上させる必要がありました。 Amazon Web Services(AWS)上で、FetchはHugging FaceとAmazon SageMakerを使用して機械学習(ML)パイプラインを最適化しました。Amazon SageMakerは、完全に管理されたインフラストラクチャ、ツール、ワークフローを備えたMLモデルの構築、トレーニング、展開を行うためのサービスです。これにより、Fetchアプリはスキャンをより速く、かつ大幅に高い精度で処理することができます。 機会 | FetchのMLパイプラインを12か月でAmazon SageMakerを使用して高速化する Fetchアプリを使用して、顧客はレシートをスキャンし、ポイントを受け取り、それらのポイントをギフトカードと交換することができます。Fetchは、領収書のスキャンに対してユーザーに即座に報酬を与えるために、領収書からテキストをキャプチャし、関連するデータを抽出し、その他のシステムが処理および分析できるように構造化する必要がありました。ピークトラフィック時には週に8000万枚以上のレシートを処理する必要があり、秒間数百枚のレシートを素早く、正確に処理する必要がありました。 2021年、Fetchはアプリのスキャン機能を最適化することを決定しました。FetchはAWSネイティブの会社であり、MLオペレーションチームは既に多くのモデルでAmazon SageMakerを使用していました。これにより、モデルをAmazon SageMakerに移行してMLパイプラインを強化する決定は容易なものでした。 プロジェクト全体を通じて、FetchはAWSチームと週次の通話を行い、AWSがFetchとペアになった専門家からサポートを受けました。Fetchは12か月でAmazon SageMakerを使用して5つ以上のMLモデルを構築、トレーニング、展開しました。2022年末に、Fetchは更新されたモバイルアプリと新しいMLパイプラインをリリースしました。 「Amazon SageMakerはFetchにとって画期的なものです。ほぼすべての機能を広範に使用しています。新しい機能が登場すると、すぐに価値があります。Amazon SageMakerの機能なしでこのプロジェクトを行うことは想像できません。」 Sam Corzine、機械学習エンジニア、Fetch…
「マーケティングにChatGPTを利用する15の方法」
マーケティングは非常にダイナミックなセクターであり、常に先を行くために苦労するものです。成功を達成するためには、競争したり、ビジネスのライバルを上回る必要があります。成功を維持することは、それを達成することと同じくらい重要です。ChatGPTは成功への切符であり、今日の高速で常に進化するデジタルの風景における技術の贈り物です。それは効果的にあなたをガイドし、顧客を自動化し、関与させるための魅力的なコンテンツを作り上げる手助けをすることができます。それによって、コンバージョンとブランドの成功をもたらすことができます。ChatGPTのようなAIパワードツールは、ビジネスを育成するために無限の機会を提供してくれます。ここでは、マーケティングにChatGPTを活用する15の興味深い方法を紹介します。 マーケティングにChatGPTを活用する15の方法 前述の通り、マーケティングにChatGPTを活用する方法を紹介します。GPTマーケティングがあなたにとってゲームチェンジャーとなる方法を発見してください: コンテンツ生成 顧客サポート メールマーケティング SEO最適化 顧客データの洞察 ソーシャルメディアマーケティング コンテンツのアイデア出し A/Bテストのアイデア コンテンツのローカライズ マーケティングの自動化 コンテンツカレンダーの管理 リードジェネレーション チャットボット 製品説明 データ分析 また、読む:AIマーケティング戦略の作り方 コンテンツ生成 コンテンツ生成について話すと、ChatGPTはマーケターの最良のパートナーになるかもしれません。彼は非常に効率的に記事やブログ投稿、ソーシャルメディアのコピーを作成することができます!そのため、コンテンツの生成を効率化することができます。これにより、マーケターは戦略と創造性にさらに時間とお金を注ぐことができますが、興味深いコンテンツの一定の流れを維持します。これは、忙しいマーケティングチームにとっては恵みとなります。最新のコンテンツは視聴者を引き付け、SEOランキングを向上させ、ブランドへの信頼を築きます。 アイデアの要約 マーケティング記事、ブログ投稿、ソーシャルメディアの更新を作成する ランディングページのコンテンツや製品の説明を作成する…
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今週のAIでは、AI規制に関する進展がありましたエロン・マスクやマーク・ザッカーバーグなどのテックリーダーが60人以上の上院議員とAIについて話し合いましたが、彼らは皆同意しました-
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