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ボイジャーAGIニュース、10月11日：仕事を得るための3つのデータサイエンスプロジェクト • NLPマスタリングの7つのステップ

今週のテーマ：どの３つのデータサイエンスプロジェクトを選ぶことで、仕事を確保できるか？ • 機械学習とPythonの基礎から、トランスフォーマー、最新の自然言語処理の進歩などに進むための７ステップガイド

「AIとエネルギー効率：持続可能な革命」

「エネルギー管理におけるAIによる持続可能な革命を探求し、エネルギー効率、スマートビルディング、産業プロセス、再生可能エネルギーに焦点を当て、倫理的および環境的な側面を考慮します」

取りましょう NVIDIA NeMo SteerLMは、推論中にモデルの応答をカスタマイズすることができるようにします

開発者は、強力な大規模な言語モデル（LLMs）を自分たちの目的地に到達する際に、AIパワードステアリングホイールを利用して道路にしっかりと踏み入れることができます。 NVIDIA NeMo SteerLMは、会社がモデルの応答をプロダクション中にダイアルインするためにノブを定義することができるようにし、それを推論と呼ばれるプロセスとして実行できるようにします。LLMをカスタマイズするための現在の手法とは異なり、単一のトレーニングランは、何十も、または何百ものユースケースに対応できるモデルを作成し、時間とお金を節約することができます。 NVIDIAの研究者は、SteerLMを作成し、AIモデルにユーザーが関心を持つ内容、たとえば特定のユースケースや市場での従うべき道路標識やユーザー定義の属性を教えるために使用しました。これらの属性はほぼ何でも評価できます-例えば、モデルの応答の有用さやユーモアの程度などです。 1つのモデル、多岐にわたる用途 その結果、新たな柔軟性が生まれました。 SteerLMを使用すると、ユーザーは望む属性をすべて定義し、それらを1つのモデルに組み込むことができます。そして、モデルが実行されている間に、特定のユースケースに必要な組み合わせを選択することができます。 例えば、特定の会計、販売、またはエンジニアリング部門、または特定の市場の固有のニーズに合わせてカスタムモデルを調整することができます。 この方法は、継続的な改善サイクルも可能にします。カスタムモデルの応答は、将来のトレーニングランのデータとして使用でき、モデルをより有用なレベルに調整する際に役立ちます。 時間とお金の節約 これまで、特定のアプリケーションのニーズに合わせた生成型AIモデルの適合は、エンジンのトランスミッションを再構築するのと同等でした。開発者は、データセットに労力をかけてラベルを付け、たくさんの新しいコードを書き、ニューラルネットワークのパラメータを調整し、モデルを何度も再トレーニングする必要がありました。 SteerLMは、このような複雑で時間のかかるプロセスを次の3つの簡単なステップに置き換えます： 基本的なプロンプト、応答、および目的の属性を使用して、これらの属性のパフォーマンスを予測するAIモデルをカスタマイズする。 このモデルを使用してデータセットを自動生成する。 標準の監督付き微調整技術を使用してデータセットでモデルをトレーニングする。 多岐にわたる企業のユースケース 開発者は、SteerLMをテキスト生成を必要とするほとんどの企業のユースケースに適応させることができます。 SteerLMを使用することで、会社はリアルタイムに顧客の態度、人口統計情報、または状況に合わせて調整できる単一のチャットボットを作成することができます。さまざまな市場や地域で提供される顧客に合わせた独自の新しい体験を提供するためのツールとして、SteerLMはすぐれています。 SteerLMはまた、1つのLLMが企業全体の柔軟な執筆補助として機能することも可能にします。 例えば、法律関係者は、法的なコミュニケーションに対して公式なスタイルを採用するために、推論の間にモデルを変更することができます。また、マーケティングスタッフは、対象とする観客に対してより会話的なスタイルを選択することができます。 SteerLMでゲームをエンジョイ SteerLMの潜在能力を示すために、NVIDIAはそのクラシックアプリケーションの1つ、ゲームにおいてデモンストレーションを行いました(下記の映像をご覧ください)。 現在、いくつかのゲームには、プレーヤーが制御できないキャラクター、つまりユーザーや状況に関係なく機械的に事前録音されたテキストを繰り返す非プレイアブルキャラクターが数多く存在します。…

「将来的にAIが医療請求の補完をどのように行うのか？」

私たちの急速に発展するデジタル時代において、医療部門は変化においては馴染みがありません革新的な技術の影響を受けて、伝統的な手続きも着実に変容しつつありますこれらの革新の中で、人工知能（AI）は医療請求を含むいくつかの専門分野の未来を形作る、強力なゲームチェンジャーとして際立っていますこの記事では、AIが将来の医療請求担当者をどのように補完するかを探求します詳しくはこちらをご覧ください

「機械学習とAIが偽のレビューを迅速に検出する方法」

「偽のレビューは、消費者や企業が評判を維持しようとする際に深刻な問題となっています幸いにも、機械学習（ML）と人工知能（AI）の台頭により、偽のレビューを迅速かつ効果的に検出し、オンラインフィードバックの真正性を保護する強力なツールが登場しました偽のレビューの普及問題については、... 機械学習とAIがどのように偽のレビューを迅速に検出できるのか？ 詳細を読む」

高度なAIの約束とリスクについて、ジェフリー・ヒントンが語る

「2019年ACM A.M.チューリング賞の受賞者であるイギリスのコンピュータ科学者であるジェフリー・ヒントンは、進化した人工知能（AI）は、そのすべての約束にもかかわらず、悪影響を及ぼす可能性があると述べました」

AMDの戦略的なプレイ：Nvidiaの支配に挑戦するためのNod.aiの買収

AI業界の指数関数的な成長が続く中で、ハードウェア部門での支配権を巡る競争が激化していますマイクロプロセッサとグラフィックスプロセッサ市場で重要なプレイヤーであるAMDは、業界の巨人であるNvidiaに対抗するために重要な一歩を踏み出しました Nod.aiの買収を強化することでアーセナルを強化するAMDの計画された買収[…]

「GANによって生成された画像をどのように評価すればいいのか、一体どうやって評価するのでしょうか？」

GANは、ジェネレータとディスクリミネータの2つの主要なネットワークで構成されていますGANジェネレータモデルは、リアルまたは...として画像を分類するために学習するディスクリミネータと呼ばれる2番目のモデルを使用してトレーニングされます

サステイナブルな銀行業務のための生成AI – 炭素フットプリントの削減とエコフレンドリーな消費の促進

「AWSソリューションアーキテクチャーを利用することで、銀行がカスタマーの炭素排出量を削減/オフセットするのをサポートするGenerative AIの利用例を探索してください」

LLM応募を強化するための最良のツールは、RAGとFinetuningのどちらですか？

「あなたのユースケースに適した方法を選ぶための決定版ガイド」

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