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「LLaMA-v2-Chat対アルパカ：どのAIモデルを使用するべきですか？」

この記事は以下の質問に答えます：LLaMA-v2-Chat vs アルパカ、どちらを使うべきですか？両方のAIモデルの利点と欠点は何ですか？

もし3分しか時間がない場合、このChatGPT Dense Summary Promptはあなたのためです

強力な要約は短く、弱い要約は不必要に長くなります強力な要約にはソースドキュメントからの主要な実体（またはキャラクター）がありますが、弱い要約にはそれらが欠けています強力な要約には優れた...

「ChatGPTのためにNGINXを使用してOpenAIリバースプロキシを設定する」

「ChatGPT OpenAIリバースプロキシとNGINXのステップバイステップの手順で、Janitor AIや他のサービスへのシームレスな統合を実現します」

現代の生成的AIアプリケーションにおけるベクトルデータベースの役割

大規模な生成AIアプリケーションがうまく機能するためには、多くのデータを処理できる良いシステムが必要ですそのような重要なシステムの一つが、ベクトルデータベースですこのデータベースは特別なもので、テキスト、音声、画像、動画などの多様なデータを数値/ベクトル形式で扱いますベクトルデータベースとは何ですか？ベクトルデータベースは、...

バイトダンスとキング・アブドゥッラー科学技術大学のAI研究者が、静止したポートレート写真の髪の毛を揺らすための新しいフレームワークを発表します

髪は人間の身体の中でも最も印象的な特徴の1つであり、そのダイナミックな特性によってシーンが生き生きと表現されます。研究により、ダイナミックな要素が静止画像よりも強い魅力と興味を引き起こすことが一貫して証明されています。TikTokやInstagramのようなソーシャルメディアプラットフォームでは、人々が写真を魅力的で芸術的に魅力的にすることを望んで、広範なポートレート写真の共有が日常的に行われています。この動機は、静止画像内の人間の髪をアニメーション化する領域の探索を燃料としており、鮮やかで美しく景観的な視覚体験を提供することを目指しています。この分野での最新の進化により、静止画像に水、煙、火などの流動物質をアニメーション化する手法が導入されました。しかし、これらの手法は実生活の写真での人間の髪の複雑な性質をほとんど無視しています。この記事では、ポートレート写真内で人間の髪の芸術的な変換に焦点を当て、その写真をシネマグラフに変換することを目指しています。シネマグラフは、プロの写真家、広告主、アーティストの間で好まれる革新的な短いビデオ形式です。デジタル広告、ソーシャルメディア投稿、ランディングページなど、さまざまなデジタルVoAGIで利用価値があります。シネマグラフの魅力は、静止画像と動画の強みを融合させる能力にあります。シネマグラフの一部分には、短いループで繰り返し動作する微妙な動きがあり、残りの部分は静止しています。この静止と動きの要素の対比が、鑑賞者の注意を効果的に引きつけます。ポートレート写真をシネマグラフに変換することで、微妙な髪の動きを含めて、写真の魅力を高めることを目指しています。これにより、より魅力的で魅力的な視覚体験が生まれます。既存の手法や商用ソフトウェアは、入力ビデオから高品質なシネマグラフを生成するために、一部のビデオ領域を選択的に凍結するという手法を採用しています。残念ながら、これらのツールは静止画像の処理には適していません。対照的に、静止画像のアニメーション化に関心が高まっています。これらの手法の多くは、雲や水、煙などの流体要素をアニメーション化することに焦点を当ててきました。しかし、繊維状の材料から構成される髪のダイナミックな振る舞いは、流体要素と比較して独特の課題を提供します。広範な注目を集めている流体要素のアニメーション化とは異なり、実際のポートレート写真での人間の髪のアニメーション化は比較的未開拓の領域です。静止したポートレート写真で髪をアニメーション化することは、髪の構造とダイナミクスの複雑さにより、困難を伴います。人間の体や顔の滑らかな表面とは異なり、髪は数十万もの個別のコンポーネントから構成され、複雑で均一ではありません。この複雑さにより、髪内には髪の中での複雑な運動パターンや頭との相互作用が存在します。カメラアレイと高速カメラを使用するなど、髪のモデリングのための特殊な手法はありますが、コストと時間がかかるため、実世界での髪のアニメーションには制約があります。本記事で紹介する論文は、静止したポートレート写真内で髪を自動的にアニメーション化するためのAI手法を紹介しており、ユーザーの介入や複雑なハードウェアセットアップは不要です。この手法の背後にある考えは、実際のポートレートビデオ内の個々の髪のストランドとそれらの動きに対する人間の視覚システムの感度が、仮想環境内の合成ストランドと比較して低下していることです。提案されている解決策は、個々のストランドではなく「髪の房」をアニメーション化することで、視覚的に魅力的な視聴体験を創造することです。これを実現するために、本論文では髪の房のアニメーションモジュールを紹介し、効率的かつ自動化された解決策を提供しています。以下に、このフレームワークの概要を示します。この文脈での主な課題は、これらの髪の房をどのように抽出するかです。髪のモデリングなどの関連する研究では、主に髪の領域全体の抽出を対象としていますが、これは目的と異なります。意味のある髪の房を抽出するために、研究者は髪の房抽出をインスタンスセグメンテーション問題としてフレーム化し、静止画像内の個々のセグメントが髪の房に対応するようにしました。この問題定義を採用することで、研究者はインスタンスセグメンテーションネットワークを活用して髪の房の抽出を容易にしました。これにより、髪の房の抽出問題が簡素化されるだけでなく、効果的な抽出のために高度なネットワークの使用が可能になります。さらに、本論文では、ネットワークのトレーニングのための実際のポートレート写真を含む髪の房データセットの作成と、特定された髪の房のための正解注釈のためのセミアノテーションスキームの作成を紹介しています。以下の図には、本論文と先進的な手法を比較したいくつかのサンプル結果が報告されています。これは、美しい動きを持つ髪の毛を使って、静止したポートレートをシネマグラフに変換するための新しいAIフレームワークの要約でした。目立つ欠点なく魅力的なモーションを与えることができます。興味がある方は、以下に引用されたリンクを参照してください。

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知識管理3.0の解放、創発的AIと共に新たな洞察の時代へ

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僧侶の病気探偵：AI技術を活用した植物健康ガイド

イントロダクション農業は私たちの文明の生命線であり、地球上の数十億人に栄養と食物を提供しています。しかし、この重要な産業は絶え間ない敵、つまり植物の病気に直面しています。これらの微小な脅威は作物に甚大な被害をもたらし、経済損失や食料不足を引き起こします。私たちの農業の遺産を守るカギは、最新の技術が介入する早期の検出と適時の対応にあります。この包括的なガイドでは、強力な機械学習ライブラリであるMonkを使用した植物の病気分類の旅に出ます。この記事の最後までに、人工知能を活用して植物の病気を効果的に特定し、対処するための知識を身につけることができます。では、Monkがどのように私たちに力を与え、植物の病気分類のためのディープラーニングモデルを作成、訓練、最適化するかを探求していきましょう。しかし、技術的な側面に入る前に、この取り組みの重要性とMonkが重要な役割を果たす理由を理解するために舞台を設定しましょう。学習目標 Monkソフトウェア/ライブラリの基本を理解する。ローカルマシンまたは好きな開発環境にMonkをインストールして設定する方法を学ぶ。機械学習における高品質なデータの重要性を探求する。 Monkを使用して、植物の病気の画像データセットを取得、前処理、整理して分類タスクに使用する方法を学ぶ。植物の病気分類に適したディープラーニングモデルアーキテクチャの選択に対する洞察を得る。 Monk内でモデルを設定し微調整する方法を理解する。転移学習における事前学習済みモデルも含む。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。実践ガイド：Monkによる最初の病気分類モデルの作成このセクションでは、植物の病気分類のためのMonkモデルのステップバイステップのプロセスをご紹介します。機械学習に初めて取り組む方から経験豊富なデータサイエンティストまで、以下の手順に従って植物の病気分類の旅を始めましょう。ステップ1：データ収集この最初のステップでは、植物の病気分類プロジェクトに必要なデータセットを収集します。以下の手順に従ってデータを収集してください：すばらしいPlant Villageのチームがデータセットを収集しました 1. Kaggle APIトークンのアップロード：以下のコードを使用してKaggle APIトークンをアップロードしてください。このトークンは、Kaggleからデータセットをダウンロードするために必要です。…

「深層学習による遺伝子制御の解明：オルタナティブスプライシングの理解に向けた新たなAIアプローチ」

オルタナティブスプライシングは、遺伝子の制御において基本的なプロセスであり、単一の遺伝子が複数のmRNAバリアントと様々なタンパク質アイソフォームを生産できるようにするものです。このメカニズムは、細胞の多様性の生成および生物学的プロセスの調節において重要な役割を果たしています。ただし、複雑なスプライシングパターンを解明することは、科学者にとって長い間課題でした。最近公開された研究論文では、この課題に取り組み、新しい深層学習モデルを用いてオルタナティブスプライシングの調節に光を当てています。研究者は、遺伝子制御の領域でオルタナティブスプライシングを研究するために、従来の方法に頼ってきました。これらの方法は、煩雑な実験技術やスプライシングイベントの手動注釈を伴うことが多いです。これらの方法は有益な洞察を提供してきましたが、現在生成される膨大なゲノムデータを分析する能力はより時間のかかる制約されたものとなる可能性があります。本論文の背後にいる研究チームは、より効率的かつ正確なアプローチの需要を認識しました。彼らは、オルタナティブスプライシングの複雑さを解明するために設計された先端的な深層学習モデルを導入しました。このモデルはニューラルネットワークの力を活用してスプライシングの結果を予測するため、この分野の研究者にとって貴重なツールとなります。提案された深層学習モデルは、従来の方法からの著しい転換を表しています。このモデルは、学習可能なパラメータを段階的に組み込むことで解釈可能性を高める多段階のトレーニングプロセスで動作します。その効果の鍵は、さまざまな情報源を統合する能力にあります。このモデルでは、シーケンスおよび構造データにおいて強度演算モジュール（SCM）を利用します。これらのモジュールは、モデルが異なるスプライシング結果に関連付けられる強度を計算するための重要なコンポーネントです。モデルはシーケンス情報を処理するために畳み込み層を使用し、重要なシーケンスモチーフを捉えます。シーケンスデータに加えて、モデルは構造特徴も考慮します。RNA分子はしばしば複雑な二次構造を形成し、スプライシングの意思決定に影響を及ぼすことがあります。モデルは、ドットブラケット表記を使用してこれらの構造要素を捉え、ポテンシャルなG-Uワブル塩基対を特定します。この構造情報の統合により、スプライシングプロセスのより包括的な視点が提供されます。モデルの特徴の1つは、非線形活性化関数であるTuner関数です。Tuner関数は、挿入とスキップスプライシングイベントに関連付けられる強度の差を確率スコアにマッピングし、スプライスイン（PSI）値の割合を予測します。この予測は重要な出力となり、研究者が特定の文脈でのオルタナティブスプライシングの調節方法を理解するのに役立ちます。研究チームは、さまざまなアッセイとデータセットを用いてモデルのパフォーマンスを厳密に評価しました。予測を実験結果と比較することで、モデルが正確に重要なスプライシング特徴を識別する能力を示しました。特に、モデルは本物のスプライシング特徴とデータ生成中に導入される潜在的なアーティファクトを区別することに成功しており、予測の信頼性を確保しています。結論として、この画期的な研究論文は、遺伝子のオルタナティブスプライシングの理解に関する長年の課題に対する魅力的な解決策を提案しています。深層学習能力を活用したこの研究チームによるモデルは、シーケンス情報、構造特徴、ワブル塩基対指標を組み合わせてスプライシング結果を正確に予測します。この革新的なアプローチは、スプライシングプロセスの包括的な視点を提供し、遺伝子発現の調節メカニズムに対する洞察を提供します。モデルの解釈可能性は、注意深く設計されたトレーニングプロセスとTuner関数によって実現され、これが従来の方法とは異なる特徴です。このツールを使用することで、研究者はオルタナティブスプライシングの複雑な世界を探索し、遺伝子の制御を規定するメカニズムを明らかにすることができます。

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