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新しいAIの研究がコンピュータビジョンを通じてリチウムイオン電池の秘密を解き明かす

充電可能なリチウムイオン電池の電極に密に詰められた数十億の微粒子は、エネルギーの貯蔵と供給において重要な役割を果たしています。X線映画によるこのプロセスの可視化は有益な洞察を提供してきましたが、微粒子の挙動の複雑な詳細を理解することは依然として課題でした。緻密な映画から微妙な情報を抽出するための瓶口に直面していた研究者たちですが、それはこれまでのことです。エネルギー省のSLAC国立加速器研究所、スタンフォード大学、MIT、トヨタ研究所の研究者チームは、コンピュータビジョンを使用して、X線映画のすべてのピクセルを細心の注意で分析し、以前に見つけることができなかったバッテリーのサイクリングの物理的および化学的な詳細を明らかにしました。この研究では、多くのリチウムイオン電池の重要な成分であるリン酸鉄リチウム（LFP）微粒子に焦点を当てました。これらの微粒子は、電気伝導性を向上させるために薄い炭素層で覆われており、正極に存在します。透明セル電池が構築され、バッテリーの充電と放電時のリチウムイオンの流れを観察することができました。コンピュータビジョンを用いて、約490ピクセル含む62ナノスケールのX線映画が分析されました。ピクセルごとの分析を通じて、チームは計算モデルを学習し、リチウム挿入反応を正確に描写する方程式を生成しました。興味深いことに、LFP微粒子内のイオンの動きはBazantのコンピュータシミュレーションと非常に一致し、これまで見られなかった詳細なレベルが明らかになりました。最も重要な発見の一つは、LFP微粒子の炭素コーティングの厚さの違いがリチウムイオンの流れの速度に直接影響を与えることでした。この発見は、より効率的なリチウムイオン電池の充電と放電への道を提供しています。重要なことは、液体電解質と固体電極材料の間のインタフェースがバッテリープロセスを統治することを強調しています。この知見は、バッテリーの性能向上のためにこのインタフェースの設計に注力することを促します。このパイオニア的な研究は、リチウムイオン電池の機能の複雑さを理解するための重要な一歩です。コンピュータビジョンの応用により、研究チームは以前にアクセスできなかった情報の宝庫を開拓しました。電解質と電極材料のインタフェースにスポットを当てることで、研究はバッテリーの最適化に向けて注目すべき重要な領域に導きます。この新たな知識は、バッテリー技術の進歩だけでなく、化学や生物学の他の複雑なプロセスの解明への扉を開き、エネルギー貯蔵の領域を超えます。このブレークスルーは、6年にわたる献身的な共同作業の成果であり、エネルギー貯蔵技術の未来に大いなる希望を抱えています。

pd.read_htmlの良い点と悪い点、そして醜い点

pd.read_html（）やその仲間のpd.to_html（）にまだファンでないなんて...もったいないですねそして、もしチャンスをくれれば、この記事の終わりまでにあなたを変えることでしょうこの記事では、まず最初に...

マイクロソフトとETHチューリッヒの研究者が「HoloAssist」を紹介：物理世界の次世代AIコパイロットのためのマルチモーダルデータセット

人工知能の分野において、対話型のAIアシスタントを開発し、現実世界のタスクを効果的にナビゲートし、支援することは、ずっと課題となっていました。言語モデルなどのデジタルドメインでは重要な進展がなされてきましたが、物理的な世界にはAIシステムにとって困難な要素があります。研究者たちがよく直面する主な障害は、AIアシスタントが物理的な世界での直接の経験を持たないことであり、それによって物理的なタスクの認識、推論、アクティブな支援ができないというものです。この制約は、物理的なタスクのAIモデルの訓練に特定のデータが必要であるという点によるものです。この問題に対処するため、マイクロソフトとETHチューリッヒの研究チームは、画期的なデータセット「HoloAssist」を開発しました。このデータセットは、現実世界の第一人称視点でのヒューマンインタラクションのシナリオに焦点を当てて構築されています。タスク実行者がミックスリアリティヘッドセットを着用し、タスクインストラクターがリアルタイムで観察し、言語による指示を提供する状況を含んでいます。 HoloAssistは、222人の多様な参加者と共に166時間の録音データを収集し、20のオブジェクト中心の操作タスクを完了する350のインストラクターとパフォーマーよるユニークなペアを形成しました。これらのタスクには、日常の電子機器から特殊な産業用品まで幅広いオブジェクトが含まれています。データセットは、RGB、デプス、ヘッドポーズ、3Dハンドポーズ、アイゲイズ、オーディオ、IMUなど、7つの同期したセンサーモダリティをキャプチャし、ヒューマンアクションと意図の包括的な理解を提供しています。さらに、テキストの要約、介入タイプ、間違いの注釈といった第三者によるマニュアルアノテーションも提供されています。 HoloAssistは、従来のデータセットとは異なり、複数の人物が関わる対話型のタスク実行環境を持つという特徴があります。これにより、予測的で主体的なAIアシスタントの開発が可能となります。これらのアシスタントは、環境に根ざしたタイムリーな指示を提供し、従来の「チャットベース」のAIアシスタントモデルをより高度にすることができます。研究チームは、データセットのパフォーマンスをアクション分類と予測タスクで評価し、さまざまなタスクにおける異なるモダリティの重要性を示す経験的な結果を提供しました。さらに、間違い検出、介入タイプの予測、および3Dハンドポーズの予測といった、インテリジェントアシスタントの開発に不可欠な要素に焦点を当てた新たなベンチマークを導入しました。まとめると、この研究は、インテリジェントエージェントが現実世界のタスクで人間と協力する方法を探求するための初のステップを踏み出したものです。HoloAssistデータセットと関連するベンチマークとツールは、日常の現実世界のタスクに強力なAIアシスタントを構築するための研究の推進に寄与し、数多くの未来の研究方向を開くことが期待されています。

「ジェンAIの時代：新たな始まり」

イントロダクション急速に進化するテクノロジーの世界で、我々は新たな時代の予感に包まれています。それは、かつて人間にしか備わっていなかったような知性を持つかのように見える機械が存在する時代です。私たちはこの時代を、「ジェン・AI時代」と呼びたいと思います。この時代は、AIの成長の継続だけでなく、本当に変革的なものの始まりを象徴しています。この記事では、大規模言語モデル（LLM）の成長、それらの実用的な企業ソリューションでの応用、それらを支えるアーキテクチャやサービス、そしていくつかの優れたLLMの比較について詳しく掘り下げていきます。学習目標：大規模言語モデル（LLM）の成長と採用の拡大、およびジェン・AI時代の到来における役割を理解する。 LLMの実用的な企業ソリューションでの応用（コンテンツ生成、データ要約、さまざまな産業の自動化など）を特定する。 LLMの使用に関連する倫理的考慮事項と責任あるAIの実践について、ガイドライン、データプライバシー、従業員の意識などを理解する。大規模言語モデル（LLM）の成長を探る LLMの実用的な応用に入る前に、この分野が最近どれほど成長してきたかを理解することが重要です。LLMは、マイクロソフトやグーグルなどの企業がその開発に多額の投資をしていることで、テック界隈を席巻しています。LLM APIを試験的に利用する企業数は急増しており、自然言語処理（NLP）とLLMの採用も増加しており、年間成長率は驚異の411%です。特にインドはLLMへの投資のホットスポットとなっており、マイクロソフトやグーグルなどの主要プレイヤーがこの領域で大きな進展をしています。テック巨人たちは互いに優れたモデルを作り出すことを競い合っており、その結果、テック・マヒンドラの「インダス」というインド特化のカスタムLLMなどのイノベーションが生まれています。リライアンスもLLMレースに参入し、インド固有のアプリケーションに注力しています。この関心と投資の増加は、ジェン・AI時代の幕開けを告げています。企業ソリューションにおけるLLMの実用的な応用ここからは、企業ソリューションにおけるLLMの実用的な応用に焦点を移しましょう。消費者がLLMを詩やレシピの生成などの創造的なタスクに使用するのとは異なり、企業世界は異なるニーズを持っています。ここでの応用範囲は、詐欺検出のための財務データの分析から、営業やマーケティングにおける顧客行動の理解まで多岐にわたります。LLMは、コンテンツの生成、応答の自動化、さまざまなビジネス領域（金融、人事、法務、保険など）での意思決定プロセスの支援において重要な役割を果たしています。 LLMベースのソリューションのアーキテクチャとサービス LLMベースのソリューションのアーキテクチャは複雑でありながら魅力的です。LLMは要約と検索モデルです。効率的にコンテンツを処理するためには、プロンプトでそのフォーカスを定義し、トークンでコンテンツを処理する必要があります。アーキテクチャでは、Form RecognizerやFAISS Indexなどのサービスを使用して、大量のドキュメントをベクトル化して格納します。これらのサービスは、ユーザーが定義したプロンプトに基づいて類似性検索を行い、正確な応答を提供します。言語モデルとクラウドサービスの選択は、ドキュメントのサイズや場所などの要素によって異なります。 LLMの比較：OpenAI、マイクロソフト、グーグルなど OpenAI、マイクロソフト、グーグルなどのLLMを比較すると、それらが提供する多様な能力と応用が明らかになります。OpenAIのモデルであるGPT-3は、Q&Aシナリオで優れたパフォーマンスを発揮します。一方、Codexは開発者向けに特化し、自然言語をコードに変換します。DALL-Eはプロンプトに基づいて画像を生成することに特化し、ChatGPT-4はチャットボットやコールセンターなどのアプリケーションに最適な会話エンジンです。 MicrosoftのLLMスイートには、GPT-3.5などのLLMが含まれており、これらはForm Recognizerなどの他のAzureサービスと組み合わせてエンドツーエンドのソリューションを提供しています。Microsoftは、消費者の検索、マッチング、およびメール管理に焦点を当てつつ、チームやコールセンターなどの他の領域にも徐々に拡大しています。一方、Googleは、 BARDなどのモデルを使用し、消費者および法人のニーズに対応しています。彼らの基本モデルはテキスト、チャット、コード、画像、ビデオをサポートし、会話型AIからエンタープライズ検索、Vortex AIを介したエンドツーエンドのソリューションまでさまざまなアプリケーションに対応しています。これらの巨大なLLM以外にも、LLaMA-1-7B、Falcon、WizardLMなどの他のLLMも独自の機能とパラメータを備えています。LLMが真実の回答を提供することを保証することは、信頼性を評価する上で重要な要素です。…

データを中心に：Srikanth Velamakanniと共にデータドリブンの組織を築く

Analytics Vidhyaの「データを活用したリーダーシップ（Leading With Data）」は、業界のリーダーが自身の経験、キャリアの道のり、興味深いプロジェクトなどを共有するインタビューシリーズです。このシリーズの第5回エピソードでは、私たちは非常に特別なゲストであるフラクタルアナリティクスのグループのCEO、共同創設者、副会長であるSrikanth Valamakanni氏を迎えます。フラタルアナリティクスは、インドで最大のAI企業の1つです。彼はこのインタビューで、データ駆動型組織の構築についての洞察と観察を共有しています。国内のデータ分析のパイオニアの一人として、彼は数年間の間におけるAIの変化する風景についても語っています。さらに、彼のアナリティクス、データサイエンス、教育への深い情熱もAnalytics Vidhyaの創設者兼CEO、Kunal Jain氏との対話で強調されています。以下は、インタビューの抜粋です。フルインタビューはこちらでご覧いただけます。 AIの進化 Kunal J: まずは、あなたの初期の日々から始めましょう。Fractalを23年前に立ち上げたとき、アナリティクスはほとんど知られていなかった時代です。ですので、あなたはこの業界が非常にニッチな存在から今のような存在に進化する様子を見てきました。その旅がどのようなものだったのでしょうか？ Srikanth V: 私たちの旅の魅力的な点は、それがAIの進歩の旅と鏡像のようになっているところです。AIは皆さんもご存知の通り、1956年のダートマスの夏の会議で生まれた用語です。私は2006年に行われたダートマス会議の記録とメモにアクセスする機会がありました。この会議はダートマス会議から50年後のことでした。1956年からの参加者のうち、マービン・ミンスキーやその他の一部の人々が、2006年の会議に出席し、その50年間のAIの進歩について議論していました。そして、次の数年間に何が起こるかを理解しようとしていました。私はその議論の進行状況を見て、興味を持ちました。なぜなら、実際に2006年には、AIが最初のオーダーロジックのルール作成や例外処理の方向に向かうのか、それとも当時はニューラルネットワークと呼ばれていたディープラーニングの方向に向かうのか、ということが議論されていたからです。以前、私が電気工学を学んでいたころ、私の大学のコンピュータサイエンス学科ではAIを学んでいました。彼らはAIの授業を持っていましたが、私たちはニューラルネットワークについての授業を受けていました-それらはまったく異なるものでした。AIはルールを意味し、ぼんやりとしたロジックのルールの作成などに使用され、私たちは指紋認識や署名の検証など、非常に基本的なニューラルネットワークを使用していました。これは90年代の話です。ですので、2006年においても、定義と区別はあまり明確ではありませんでした。そしてわずか4年後、突然、ニューラルネットワークとディープラーニングが世界中で主要なトピックとして現れました。IBMやMicrosoft、Googleなどの研究所から印象的な結果を見るようになりました。そして2011-2012年に、非常に興味深いことが起こりました- Googleは、この技術が非常に重要な変化をもたらすことに気付きました。そこで、彼らはジェフリー・ヒントンを雇い、彼がGoogleを変革し、AIを彼らの製品に追加しました。私が数年間にわたって目撃したAIの進化について言えば、グーグルの初期の日々がありました。そして2010年までに、AIネイティブまたはデジタルネイティブの最大の企業がAIの可能性に気付き始めました。そして2015年には、世界中のFortune 100およびFortune 500企業がこのことに目覚め始めました。2014-2015年ごろ、多くの取締役会がCEOに対してデータ戦略やAI戦略を提示するよう要求し始めたのを見ました。ただし、インドではそこまで大きな話題ではありませんでした。しかし、2020年になると、それがどこに行っても本当に大きなものになりました。特にCOVIDの後、急速に広まり、そして2023年になると、ChatGPTの登場後、もう話題に上らない日はありません。フラクタルのAIの道のり…

このAI研究は「カンディンスキー1」という新しい手法を発表しました：COCO-30Kで優れたFIDスコアを持つ潜在拡散テキストから画像生成

“` 近年、コンピュータビジョンと生成モデリングは驚異的な進歩を遂げ、テキストから画像を生成する技術の発展につながっています。拡散ベースのモデルを含む様々な生成アーキテクチャが、生成される画像の品質と多様性の向上において重要な役割を果たしています。この記事では、33億のパラメータを持つ強力なモデル、Kandinsky1の原理、特徴、能力を探求し、測定可能な画像生成品質の最高レベルのパフォーマンスを強調します。テキストから画像を生成するモデルは、内容レベルのアーティファクトを持つ自己回帰的なアプローチからDALL-E 2やImagenといった拡散モデルへと進化しました。これらの拡散モデルは、ピクセルレベルと潜在レベルのカテゴリに分類され、信頼性と多様性においてGANを上回る画像生成の能力を持っています。これらのモデルは敵対的なトレーニングなしでテキスト条件を統合し、GLIDEやeDiff-Iなどのモデルによって示されるように、低解像度の画像を生成し、スーパーレゾリューション拡散モデルを使用して拡大します。これらの進展によってテキストから画像を生成する技術は大きく変容しました。 AIRI、Skoltech、およびSber AIの研究者らは、Kandinskyという新しいテキストから画像を生成するモデルを紹介しました。このモデルは、潜在拡散手法と画像事前モデルの組み合わせを特長としています。Kandinskyは、画像オートエンコーダーコンポーネントとして改良されたMoVQの実装を採用し、また、テキスト埋め込みをCLIPの画像埋め込みにマッピングするために画像事前モデルを別途トレーニングします。彼らの手法は、多様な生成モードをサポートし、モデルのソースコードとチェックポイントをリリースするユーザーフレンドリーなデモシステムを提供しています。 Kandinskyは、画像事前モデルと潜在拡散技術を組み合わせたテキストから画像を合成するための潜在拡散アーキテクチャを導入しています。CLIPとXLMRのテキスト埋め込みを使用して、拡散と線形マッピングを組み込んだ画像事前アプローチを採用しています。モデルは、テキストのエンコーディング、埋め込みマッピング（画像事前）、および潜在拡散の3つの主要なステップで構成されます。フルデータセットの統計に基づく視覚埋め込みの要素ごとの正規化は実装されており、拡散プロセスの収束を早めます。 Kandinskyのアーキテクチャは、256×256の解像度でCOCO-30Kバリデーションデータセットにおいて8.03の素晴らしいFIDスコアを達成するなど、テキストから画像を生成する際に強力なパフォーマンスを発揮します。また、線形事前構成は最も優れたFIDスコアを示し、視覚的およびテキストの埋め込み間に潜在的な線形関係が存在する可能性を示しています。彼らのモデルは、一部の猫の画像のサブセットで「猫事前」をトレーニングすることによっても、優れた画像生成能力を発揮します。全体的に、Kandinskyはテキストから画像を生成する最先端モデルと競合しています。 Kandinskyは、拡散ベースのシステムとして、画像生成および処理のタスクにおける最先端のパフォーマーとして浮上しています。彼らの研究は、線形事前が有望であり、視覚的およびテキストの埋め込み間に線形な関係が存在する可能性を示しています。ウェブアプリやTelegramボットなどのユーザーフレンドリーなインターフェースはアクセシビリティを向上させます。今後の研究の方向性としては、高度な画像エンコーダの活用、UNetアーキテクチャの向上、テキストプロンプトの改善、より高解像度の画像の生成、ローカル編集や物理ベースのコントロールなどの機能の探索が挙げられます。研究者らは、望ましくない出力の軽減のためにリアルタイムのモデレーションや頑健な分類器の導入が必要であるとの課題にも言及しています。 “`

このAI研究は「Kosmos-G」という人工知能モデルを提案していますこれは、マルチモデルLLMsの特性を活用して、一般的なビジョン-言語入力から高品質なゼロショット画像生成を行うものです

“`html 最近、テキストの説明から画像を作成したり、テキストと画像を組み合わせて新しい画像を生成したりすることにおいて、大きな進歩がありました。しかし、未開拓の領域として、一つの舞台や複数の物体や人物を含むシーンの説明から画像を生成するというものがあります。Microsoft Research、ニューヨーク大学、ウォータールー大学の研究チームが、この問題に取り組むためにマルチモーダルLLMを活用したモデルであるKOSMOS-Gを提案しました。 KOSMOS-Gは、複雑なテキストと複数の画像の組み合わせから詳細な画像を生成することができます。例えそれがこれまでに見たことのない組み合わせであっても、問題ありません。これまでにないモデルであり、ある説明に基づいてさまざまな物体や事物が写っている画像を生成することができます。KOSMOS-Gは、CLIPの代わりに使用することができ、ControlNetやLoRAなどの他の技術を使用するための新しい可能性を開拓します。 KOSMOS-Gは、テキストと画像から画像を生成するための賢いアプローチを使用しています。まず、テキストと画像を理解することができるマルチモーダルLLMをトレーニングします。次に、テキストを理解することに優れたCLIPテキストエンコーダと整列させます。 KOSMOS-Gにテキストとセグメント化された画像のキャプションを与えると、指示に合った説明を持つ画像を生成するためにトレーニングされます。事前にトレーニングした画像デコーダを使用し、さまざまな状況で正確な画像を生成するために学んだ内容を活用します。 KOSMOS-Gは、指示と入力データに基づいて画像を生成することができます。トレーニングには3つのステージがあります。第一ステージでは、モデルはマルチモーダルコーパスに対してプリトレーニングされます。第二ステージでは、AlignerNetがKOSMOS-Gの出力空間をU-Netの入力空間にCLIPの指示によって整列させるようにトレーニングされます。第三ステージでは、KOSMOS-Gはキュレーションされたデータに基づいた構成生成タスクによって微調整されます。ステージ1では、MLLMのみがトレーニングされます。ステージ2では、MLLMは固定されたままでAlignerNetがトレーニングされます。ステージ3では、AlignerNetとMLLMの両方が共同でトレーニングされます。画像デコーダはすべてのステージで固定されたままです。 KOSMOS-Gは、さまざまな設定でのゼロショット画像生成において本当に優れています。意味を成し、良く見え、異なるカスタマイズが可能な画像を作成することができます。文脈を変えたり、特定のスタイルを加えたり、変更を加えたり、画像に追加の詳細を追加するなどの機能があります。KOSMOS-Gはゼロショット設定でのマルチエンティティVL2Iを実現した最初のモデルです。 KOSMOS-Gは、画像生成システムにおいてCLIPの代わりに簡単に使用することができます。これにより、以前は不可能だったアプリケーションへの新しい可能性が広がります。CLIPの基盤を築くことで、KOSMOS-Gはテキストに基づく画像生成からテキストと視覚情報の組み合わせに基づく画像生成への移行を進め、多くの革新的なアプリケーションのチャンスを提供することが期待されています。要約すると、KOSMOS-Gはテキストと複数の画像から詳細な画像を生成するモデルです。そのトレーニングでは、「指示を行う前に整列する」という独自の戦略が使用されています。KOSMOS-Gは個々のオブジェクトの画像生成に優れており、複数のオブジェクトに対しても同様のことを行う最初のモデルです。また、CLIPの代わりに使用することができ、ControlNetやLoRAなどの他の技術と組み合わせて使用できます。要するに、KOSMOS-Gは画像生成において言語のような画像を作成するための初歩的なステップです。 “`

OpenAIのGPT-4V(ision) AIのマルチモーダルフロンティアにおける大発見

画期的な人工知能の領域を再構築する画期的な展開として、OpenAIはGPT-4Vと称されるGPT-4のビジョンを披露しました。この新たな進化により、ユーザーは言語と視覚データの組み合わせた強力さを手に入れ、AIとのインタラクションに革命的な可能性をもたらすことができます。ここでは、この最新の進歩について詳しく調べ、それが私たちの生活のさまざまな側面に与える潜在的な影響を探求します。また、次もお読みください：GPT-4と説明可能なAI（XAI）によるAIの未来を明らかにするビジョナリーな飛躍画像入力を大きな言語モデル（LLM）に統合することは、AI研究と開発の画期的なマイルストーンを示しています。GPT-4Vは、単なる言語システムをマルチモーダルなパワーハウスに変えることを目指して設計されており、新たなインターフェースと画期的な機能をもたらします。画像を分析し解釈する能力により、GPT-4Vはユーザーに新たな可能性を開くのです。テキストからテキストとビジュアルへ GPT-4 Visionにより、ChatGPTはテキストとビジュアル情報の融合を実現しました。ユーザーは今や画像を探索し、その地理的な起源について詳細な洞察を得ることができます。これは、視覚データを通じて世界についてより多く学びたいという好奇心の強い人々にとって貴重なツールとなっています。 GPT-4Vのユースケースを明らかにする GPT-4Vの真の魔法は、その多様な応用にあります。以下に、エンドユーザーがGPT-4Vを利用している注目すべき方法のいくつかをご紹介します： ChatGPTによる画像の起源の特定：画像解析を通じて世界の秘密を解き明かすことで、GPT-4 VisionはChatGPTの画像の地理的起源の特定能力を向上させます。複雑な数学的概念の解明：GPT-4Vは複雑な方程式やグラフを解析する数学の天才であり、学生や研究者にとって欠かせないパートナーとなっています。手書き入力をLaTeXコードに変換：GPT-4Vの手書きの記述をLaTeXコードに変換する能力により、研究者や学生が手書きの技術情報をデジタル化する必要がある場合に役立ちます。テーブルの詳細の抽出：データ分析の能力により、GPT-4Vはテーブルから情報を効率的に抽出し解釈することができます。これにより、データ操作のプロセスが簡素化されます。視覚的な指し示しの理解：GPT-4Vは視覚的な手がかりを理解し、より高い文脈理解力で応答することで、ユーザーのインタラクションを新たなレベルに引き上げます。絵を使ったシンプルなモックアップのウェブサイト構築：GPT-4Vは、絵をウェブレイアウトに変換して基本的なウェブサイトを作成するためのユニークなツールを提供します。品質保証の重要性 OpenAIは、GPT-4Vの信頼性と安全性を確保するためにあらゆる手を尽くしています。幅広いシナリオをカバーするために、定性的および定量的評価が行われました。評価プロセスには、内部テストや専門家によるレビューが含まれており、有害なコンテンツの特定、人口の認識、プライバシーの懸念、地理位置情報、サイバーセキュリティ、マルチモーダルなジェイルブレイクなどの課題におけるモデルのパフォーマンスが評価されました。制約と注意事項 GPT-4VはAI技術の重要な進歩ですが、その制約を認識することが重要です。モデルは誤った推論を生成することがあり、画像のテキストや文字を見落とすことがあり、幻覚的な事実を生成することもあります。特に、危険物を画像で識別するための適切なツールではなく、しばしば誤認識します。医療の場では一貫した回答を提供せず、標準的な手法に対する認識が欠けるため、誤診断の原因となる可能性があります。さらに、GPT-4Vは特定の記号の理解に課題を抱えており、視覚的な入力に基づく不適切なコンテンツの生成の可能性があり、特に敏感な文脈では懸念が生じます。将来を期待する GPT-4 Vision（GPT-4V）の登場により、可能性と課題を抱えた世界が到来します。リリースの前に、潜在的なリスクに対処するために注意深い努力が払われました。特に個人の画像の使用に関しては、利点が欠点をはるかに上回るように細心の注意が払われています。…

「Amazon SageMakerを使用して、ファルコンモデルのパフォーマンスを向上させる」

大型言語モデル（LLM）をテキスト生成AIアプリケーションのホスティングするための最適なフレームワークと設定は何ですか？ LLMを提供するための選択肢が豊富であるにもかかわらず、モデルの大きさ、異なるモデルアーキテクチャ、アプリケーションのパフォーマンス要件などにより、この問題に答えることは困難です Amazon SageMaker Large Model Inference[…]

新しいAmazon KendraのWebクローラーを使用して、ウェブにクロールされたコンテンツをインデックス化します

この記事では、ウェブサイトに保存された情報のインデックス化方法と、Amazon Kendraのインテリジェント検索を使用して、内部および外部のウェブサイトに保存されたコンテンツから回答を検索する方法を紹介しますさらに、機械学習によるインテリジェント検索は、キーワード検索があまり効果的ではない、自然言語のナラティブコンテンツを持つ非構造化ドキュメントから質問に対する回答を正確に取得することができます

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