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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…

「ローカルCPU上の小規模言語モデルのためのステップバイステップガイド」

紹介自然言語処理において、言語モデルは変革の道を歩んできました。GPT-3のような巨大なモデルに関心が集まりがちですが、小規模な言語モデルの実用性とアクセシビリティを過小評価してはなりません。本記事は、小規模な言語モデルの重要性を理解するための包括的なガイドであり、ローカルCPU上での実行方法についての詳細な手順を提供しています。出典: Scribble Data 言語モデルの理解言語モデルの定義言語モデルは、人間のような言語を理解し生成するために設計されたシステムです。データサイエンスの広範な分野では、これらのモデルはチャットボット、コンテンツ生成、感情分析、質問応答などのタスクで重要な役割を果たしています。異なる種類の言語モデル小規模な言語モデルは、その小さなサイズにもかかわらず、独自の利点を持っています。効率的で計算速度も速く、ドメイン固有のタスクにカスタマイズ可能であり、外部サーバーを使用せずにデータのプライバシーを維持します。データサイエンスにおける言語モデルの用途その汎用性は、さまざまなデータサイエンスの応用に現れます。リアルタイムの高トラフィックタスクにおいても、ドメイン固有の要件に合わせることができます。実践的な学習でGenerative AIのレベルを上げましょう。当社のGenAI Pinnacle Programで高度なデータ処理のためのベクターデータベースの素晴らしさを発見してください！ローカルCPU上で小規模な言語モデルを実行する手順ステップ1：環境の設定ローカルCPU上で言語モデルを正常に実行するための基盤は、適切な環境を構築することにあります。これには必要なライブラリや依存関係のインストールが含まれます。TensorFlowやPyTorchなどのPythonベースのライブラリは人気があり、機械学習やディープラーニングのための事前構築ツールを提供しています。必要なツールとソフトウェア Python TensorFlow PyTorch このためにはPythonの仮想環境を使用しましょう:…

「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 Essentials：必要なデータサイエンスのチートシート」

イントロダクション広大なデータセットから意味のある情報を抽出するために、アルゴリズム、統計学、および専門知識が交わるデータサイエンスの世界へようこそ。この技術の進歩の時代において、的確なツールを手にすることは、複雑なデータ分析の風景を航行する上で大きな違いを生むかもしれません。そこで、「CHATGPT for Data Science Cheat sheet」という包括的なガイドが登場します。このガイドは、データサイエンスコミュニティ向けに特別に調整された、従来とは異なるChatGPTの洞察を提供します。経験豊富なプロフェッショナルからデータサイエンスの旅を開始する方まで、このチートシートは、ワークフローの効率化、分析の向上、データの処理における熟練度向上のために設計されています。 ChatGPTはGPT（Generative Pre-trained Transformer）という最先端の言語モデルを基に構築されています。GPTは自然言語処理に優れており、人間に近いテキストの理解と生成が可能です。CHATGPTはこれに加えて対話的な会話能力を組み込んでおり、データサイエンティストにとって理想的なツールとなっています。フルスタックのデータサイエンティストになりたいですか？ AI＆MLのキャリアを加速するために、BlackBelt Plusプログラムを活用しましょう！ CHATGPTの特徴と機能自然言語処理：CHATGPTは高度な自然言語処理技術を活用してテキストを理解し生成するため、複雑なデータサイエンスクエリにも適応できます。コンテキストの理解：Transformerアーキテクチャを持つCHATGPTは会話の文脈を捉えることができ、関連性のある正確な応答を提供します。言語生成：CHATGPTは文脈に即した適切なテキストを生成することができ、データの探索、分析、レポート作成などのタスクに役立ちます。対話的な会話能力：CHATGPTは対話的な会話ができるため、データサイエンティストは問題解決や探索のためのダイナミックで反復的なやり取りを行うことができます。データサイエンスでのCHATGPTの応用例データの探索と分析探索的データ分析：CHATGPTはデータセットの探索と理解を支援し、さらなる分析のための洞察や提案を提供します。データの可視化：CHATGPTは視覚化のテキスト説明を生成することで、データのストーリーテリングを向上させ、データの理解を促進します。統計分析：CHATGPTは統計的なクエリに答えたり、計算や統計的な概念の説明を行ったりすることができ、データ分析に役立ちます。機械学習…

コーネル大学の研究者たちは、言語モデルのプロンプトについての洞察を明らかにしました：次のトークンの確率が隠れたテキストを明らかにする方法についての深い探求

コーネル大学の研究者による調査では、言語モデルの逆転問題に取り組んでいます。彼らは、次のトークンの確率にはそれに先行するテキストに関する重要な情報が含まれていることを発見しました。この問題を解決するために、彼らはモデルの現在の分布出力のみを使用して不明なプロンプトを再構築する方法を導入しました。この方法は非常に正確であることがわかりました。言語モデルの逆転方法は、コンピュータビジョンの深い埋め込みを逆転させる過去の研究を基にした新しい技術です。これは、エンコーダモデルからのテキスト埋め込みにおけるプライバシー上の懸念を解消するために、言語モデルの出力から隠されたプロンプトを回復することを目指しています。このアプローチは、NLPモデルの逆転、メンバーシップ推論、およびモデルのスティーリングに関する事前の研究と関連があります。この研究では、プライバシー上の懸念に対処する手段としてのプロンプトの回復を重要視しています。この研究は、モデルの次のトークンの確率から入力プロンプトを回復することを目指して、言語モデルの逆転問題に取り組んでいます。この問題解決は、ユーザーが元のプロンプトにアクセスできないシナリオにおいて重要です。この研究では、類似または完全に一致するプロンプトの回復を実証することで、言語モデルの予測の逆転可能性を強調しています。さらに、テキストのみのアクセスを含むさまざまなアクセスパターンを探索し、制限された情報でのプロンプトの回復の実現可能性を示しています。この研究では、言語モデルの分布出力から不明なプロンプトを回復する方法を紹介しています。Transformerベースのモデル上でトレーニングされた条件付き言語モデルが使用され、次のトークンの確率をトークンにマッピングします。エンコーダデコーダTransformer内のクロスアテンションを利用して、ベクトルを疑似埋め込みに展開します。Llama-2 7bデータセットでの実験では、逆プロンプトの質的な例が示されています。メソッドのパフォーマンス比較のために、jailbreak文字列などをベースラインとして確立しています。この研究で提案された逆転方法は、Instructions-2Mテストセットからプロンプトを回復することが優れ、フューショットプロンプティングを超えてさらにGPT-4を上回っています。さまざまなモデルアクセスシナリオで成功を収め、Llama-2 7bデータセットでのBLEUスコアやトークンレベルのF1などの注目に値する成果を達成しています。異なるサイズのモデルへの転送性を探索し、コード生成タスクでの優れたパフォーマンスを示しています。質的分析では、トピックに関連する構文的に類似した再構築されたプロンプトが示されており、言語モデルの出力からプロンプトを正確に回復するための逆転方法の効果を示しています。まとめると、この研究では、言語モデルの逆転はモデルの出力分布からプロンプトを回復するための信頼性のある方法であることが示されています。逆転攻撃に対抗するためには、ノイズの追加や制限されたアクセスなどの防御メカニズムを実装することが重要です。実験では、サンプリングが有効に再構築されたモデルの確率分布を復元することが示されました。ただし、プロンプトの保護のためには、上位のロジットアクセスを制限し、温度を0に設定することが推奨されます。結果は、言語モデルの逆転は、言語モデルから隠されたプロンプトを正確に回復するための効果的な方法であることを確認しています。言語モデルの逆転における将来の研究では、単一の接尾辞を入力して複数の次のトークン予測を生成するという方針に取り組むことができます。さらに、異なるサイズやドメインのモデルへの逆転の転移性の評価に重点を置いた研究が行われる可能性があります。ノイズの追加や上位のロジットアクセス制限など、さまざまな防御メカニズムの影響を調査することは、貴重な研究のテーマとなります。トークン埋め込みと確率値を統合するパラメータ化は、逆転モデルの性能を向上させる可能性があります。コード生成などのさまざまなタスクへの方法の適用を探索することで、より広範なユーティリティについての洞察が得られるでしょう。プロンプトの回復における制約や課題を理解するために、固有名詞の扱いや構文的な類似性の向上についてさらなる分析が必要です。

「データ駆動方程式発見について」という文章です

「実験を通じて検証された分析的な表現を用いて自然を説明することは、特に物理学の基礎的な引力の法則から始まる科学の成功の象徴です...」

「AIは本当に私たちの感情を理解できるのか？このAIの論文では、ビジョン・トランスフォーマーモデルを用いた高度な顔の感情認識について探求されています」

以下のHTMLコードを日本語に翻訳してください: FERはヒューマンコンピュータインタラクション、感情分析、感情計算、仮想現実において重要な役割を果たしています。それは機械が人間の感情を理解し、対応するのを支援します。手法は、マニュアルの抽出からCNNおよびトランスフォーマーベースのモデルへと進化しています。応用にはヒューマンコンピュータインタラクションの改善やロボットの感情応答の向上などがあり、FERは人間と機械のインターフェース技術において重要です。 FERの最先端の手法は大きく変化してきました。初期のアプローチは手動で作成された特徴量とサポートベクターマシンやランダムフォレストなどの機械学習アルゴリズムに大きく依存していました。しかし、ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の登場により、FERは複雑な表情の空間パターンを巧みに捉えることができるようになりました。それらの成功にもかかわらず、画像の品質、照明条件の変動、人間の表情の複雑さなど、対照度の変動、クラス間のバランスの取れていないデータセット、目隠しなどの課題が依然として存在しています。さらに、FER2013リポジトリなどのデータセットのバランスの取れていない性質がモデルの性能に影響を及ぼしています。これらの課題の解決は、FERの精度と信頼性を向上させることを目指す研究者にとっての焦点となっています。これらの課題に対応するため、最近の論文「Augmented Balanced Datasetsを使用した顔の感情認識におけるVision Transformerモデルの比較分析」は、FER2013のような既存のデータセットの制限に対処するための新しい手法を紹介しています。この研究では、異なるVision Transformerモデルのパフォーマンスを顔の感情認識において評価することを目的としています。また、拡張とバランスの取れたデータセットを使用してこれらのモデルを評価し、顔の表情に正確に感情を認識する能力を確認することに重点を置いています。具体的には、提案された手法は、FER2013リポジトリから品質の低い画像を洗練させ、水平反転、トリミング、パディングなどの高度なデータ拡張手法を用いて新しいバランスの取れたデータセットを作成することが含まれています。この新しいバランスの取れたデータセットであるFER2013_balancedは、データの不均衡を正し、さまざまな感情クラスの間で公平な分布を確保することを目指しています。データの拡張と品質の低い画像の除去により、研究者はデータセットの品質を向上させ、したがってFERモデルのトレーニングを改善することを意図しています。この論文では、データセットの品質がバイアスの予測を緩和し、FERシステムの信頼性を高める上での重要性について詳しく説明しています。最初に、この手法ではFER2013データセットから品質の低い画像を特定し、除外しました。これには対比度の低い画像や目隠しのある画像などが含まれており、これらの要因はそのようなデータセットでトレーニングされたモデルのパフォーマンスに大きく影響します。その後、クラスの不均衡問題を軽減するために拡張が行われました。この拡張は、代表されていない感情の表現を増やすことを目指し、FER2013_balancedデータセット内の各感情カテゴリに対して画像数を均等にすることを目指しました。この後、この手法では幸せ、中立、悲しみなどの過剰なクラスから多くの画像を削除することでデータセットをバランスさせました。この手順により、FER2013_balancedデータセット内の各感情カテゴリについて画像の数を均等にすることを目指しました。バランスの取れた分布は、多数派クラスに対するバイアスのリスクを軽減し、FER研究のより信頼性のある基準を確保します。データセットの問題を解決することへの重点は、顔の感情認識の研究における信頼性の高いスタンダードを確立する上での重要な役割を果たしています。この手法により、バランスの取れたデータセットの構築後、Tokens-to-Token ViTモデルのパフォーマンスが顕著に向上しました。このモデルは、FER2013_balancedデータセットで評価された際に、オリジナルのFER2013データセットに比べて高い精度を示しました。分析はさまざまな感情カテゴリを網羅しており、怒り、嫌悪、恐怖、中立的な表現に対して大きな精度向上が示されています。Tokens-to-Token ViTモデルは、FER2013_balancedデータセットで74.20%の総合精度を達成し、FER2013データセットでの61.28%に対して、提案手法のデータセット品質の向上とそれによる顔の感情認識タスクのモデルのパフォーマンスの改善の効果を強調しています。まとめると、著者はデータセットの品質を向上させることによりFERを向上させる画期的な手法を提案しました。そのアプローチは品質の低い画像を入念にクリーニングし、高度なデータ拡張技術を用いてバランスの取れたデータセットFER2013_balancedを作成することを含んでいます。このバランスの取れたデータセットは、Tokens-to-Token ViTモデルの精度を大幅に向上させ、データセットの品質がFERモデルのパフォーマンス向上において重要な役割を果たすことを示しています。この研究は、データセットの入念なキュレーションと拡張がFERの精度向上に与える重要な影響を強調し、ヒューマンコンピュータインタラクションと感情計算の研究において有望な展望を開いています。記事「AIは本当に私たちの感情を理解できるのか？このAI論文はビジョントランスフォーマーモデルを使用した高度な顔の感情認識を探求します」は、MarkTechPostで最初に掲載されました。

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「デベロッパー用の15以上のAIツール（2023年12月）」

「ローカルCPU上の小規模言語モデルのためのステップバイステップガイド」

「生成AIのキーワードを解説する」

「ChatGPT Essentials：必要なデータサイエンスのチートシート」

コーネル大学の研究者たちは、言語モデルのプロンプトについての洞察を明らかにしました：次のトークンの確率が隠れたテキストを明らかにする方法についての深い探求

「データ駆動方程式発見について」という文章です

「AIは本当に私たちの感情を理解できるのか？このAIの論文では、ビジョン・トランスフォーマーモデルを用いた高度な顔の感情認識について探求されています」

「ベクターデータベースのベンチマークには、ストリーミングワークロードを使用してください」

変形者への鎮魂曲？

「Streamlit、OpenAI、およびElasticsearchを使用してインテリジェントなチャットボットを作成する」

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