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「ChatGPTの新たなライバル：Googleのジェミニ」

グーグルは、ChatGPTを上回ると言われるリニューアルされたAIモデルを導入しました詳しく見てみましょう

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マイクロソフトの研究者が提案するTaskWeaver：LLMを活用した自律エージェントの構築のためのコード優先の機械学習フレームワーク

大規模言語モデル（LLMs）は、印象的な自然言語生成および解釈能力を示しています。これらのモデルの例には、GPT、Claude、Palm、Llamaがあります。チャットボット、バーチャルアシスタント、コンテンツ生成システムなど、様々な応用でこれらのモデルが広く使用されています。LLMsは、より直感的かつ自然な体験を提供することで、人々がテクノロジーとのインタラクションを完全に変えることができます。エージェントは、自律的なエンティティであり、タスクの計画、環境の監視、適切な対応策の実施が可能です。LLMsやその他のAI技術を使用するエージェントも、このカテゴリに該当します。 Langchain、Semantic Kernel、Transformers Agent、Agents、AutoGen、およびJARVISなど、多くのフレームワークがタスク指向の対話にLLMsを使用しようと試みています。これらのフレームワークを使用すると、ユーザーは自然言語で質問をして回答を得ることで、LLMパワードのボットと対話することができます。ただし、多くのフレームワークには、データ分析活動や特定の領域に固有の状況にうまく対応できる機能が制約されているという欠点があります。現在のほとんどのフレームワークには、洗練されたデータ構造を処理するためのネイティブサポートの不足がその主な欠点の一つです。データ分析アプリケーションや他の多くのビジネスシナリオでは、LLMパワードエージェントはネストされたリスト、辞書、またはデータフレームなどの複雑なデータ構造を処理する必要があります。ただし、現在の多くのフレームワークは、特にデータを複数のプラグインやチャットラウンド間で共有する場合に、これらの構造の管理に支援が必要です。これらの状況では、フレームワークは複雑な構造を文字列またはJSONオブジェクトとしてエンコードし、プロンプトに保持するかデータをディスクに永続化します。これらの手法は機能しますが、特に大規模なデータセットで作業する場合には困難になり、エラーレートを上げることがあります。現在の方法がドメイン知識を組み込むために設定可能ではないという別の欠点もあります。これらのフレームワークは、迅速なエンジニアリングツールとサンプルを提供する一方で、ドメイン固有の情報を計画とコード生成プロセスに組み込むための体系的な手段を提供する必要があります。特定のドメインニーズに合わせて計画とコード生成プロセスを制御することは制約のために難しいです。現在の多くのフレームワークには、ユーザーの要件の広範な範囲に対応することが困難になる可能性があるという別の問題もあります。プラグインは一般的な要件を処理できますが、臨時の要求を処理するためには支援が必要です。臨時のクエリごとに別のプラグインを作成することは現実的ではありません。ユーザーのクエリを実行するために独自のコードを開発できるエージェントの能力は、これらの場合には重要になります。この問題を解決するには、独自のコードの実行とプラグインの実行をスムーズに統合するソリューションが必要です。これらの欠点を克服するために、Microsoftの研究チームはTaskWeaverというLLMパワードの自律エージェントを作成するためのコードファーストフレームワークを提案しました。TaskWeaverの特徴的な機能は、ユーザー定義のプラグインを呼び出し可能な関数として扱うことで、各ユーザーリクエストを実行可能なコードに変換することができることです。TaskWeaverは、洗練されたデータ構造のサポート、柔軟なプラグインの使用、および動的なプラグインの選択を提供し、他のフレームワークの制約を克服するのに役立ちます。TaskWeaverはLLMsのコーディング能力を活用して複雑なロジックを実装し、例を通じてドメイン固有の知識を統合します。さらに、TaskWeaverは開発者に直感的なインターフェースを提供し、作成されたコードの安全な実行を大幅に向上させています。研究チームは、TaskWeaverのアーキテクチャと実装について説明し、さまざまなジョブをどのようにうまく処理するかを示すいくつかの事例研究を紹介しています。TaskWeaverは、課題の多いジョブを処理し、特定のドメイン条件に適合するために変更することが可能な知能を持つ会話エージェントを作成するための強力で柔軟なフレームワークを提供しています。

「部分情報分解とは何か、そして特徴がどのように相互作用するのか」

ターゲット変数が複数の情報源に影響を受ける場合、各情報源が全体的な情報にどのように寄与しているかを理解することは重要です（しかし、単純な問題ではありません）この中で...

「データビジュアライゼーションを簡略化するためのスロープチャートの使用」

私たちは視覚化にできるだけ多くの概念を含めるためにチャートを作成するかもしれませんその結果、私たちのチャートは読みづらく、気を散らすことがありますそのため、何かをプロットする前に座って考えることが重要です...

チャットGPT vs Gemini：AIアリーナでのタイタン同士の激突

はじめに人工知能の世界では、GoogleのGemini AIとOpenAIのChatGPTの2つの巨人の間で魅惑的な一戦が繰り広げられています。ChatGPTは注目を浴びていますが、Gemini AIは静かに強力な武器を作り上げ、攻撃の瞬間を待っていました。そして、その瞬間がやってきて、驚くべきベンチマークの連続がAIの世界の基盤を揺るがすことになりました。Googleは過去1年間、OpenAIのChatGPTが世界を席巻するのを静かに見守ってきました。しかし今、Googleの輝く番です。画期的なAIモデルであるGeminiの登場により、GoogleはAIの競技場に進出するだけでなく、それを再定義しようとしています。AIの世界でのタイタン同士の激突、ChatGPT対Geminiについて掘り下げてみましょう。 GoogleのCEOであるSundar Pichaiは、Geminiのリリースにより「新たなAIの時代」の到来を大胆に宣言しました。Geminiは最も高度な大規模言語モデル（LLM）であり、優れた「推論能力」を誇っており、複雑な問いにもより正確かつ深い理解で取り組むことができます。これにより、他のAIモデル（Google自身を含む）が抱える「幻覚」のリスクを最小限に抑えます。この飛躍的な進歩により、知的かつ微妙な思考プロセスが可能な新世代のAIが道を切り拓かれます。 Geminiの異なるバージョン Geminiはデータセンターからモバイルデバイスまで効率的に実行するように設計されています。これにより、開発者やあらゆる規模の企業が簡単に製品やサービスにAIを統合することができます。 Gemini Ultra Gemini Pro Gemini Nano Geminiの最も重要で強力なバージョンは、科学研究や薬物発見などの複雑なタスクに向けて設計されています。この最も強力なバージョンは現在一般公開されていません。Googleは2024年にリリースすることを発表しましたが、具体的な日付はまだ発表されていません。これはChatbotsやバーチャルアシスタント、コンテンツ生成など、さまざまなタスクに拡張可能なGeminiの最良のバージョンです。このモデルはBard（ぜひ試してみてください）の基盤となっており、2023年12月13日からGoogle Generative AI StudioまたはVertex AI in Google Cloudを介して開発者やエンタープライズのお客様が利用できるようになります。これはモバイル電話やスマートホームデバイスなどのデバイス上で実行するために設計された、最も効率的なGeminiのバージョンです。この軽量バージョンは現在、Pixel…

「SageMakerエンドポイントとしてカスタムMLモデルを展開する」

「機械学習（ML）モデルを開発するには、データ収集からモデルの展開までの重要なステップがありますアルゴリズムの改善やテストを通じてパフォーマンスを確認した後、最後の重要なステップは...」

「2人が同じイニシャルを持っている確率はどのくらいですか？」

先週、共同プロジェクトに参加するためにチームに加わりましたチームは既に数か月前に設立されており、いくつかの科学者がプロジェクトに取り組んでいました簡単のために、彼らは以前に…

Amazon AlexaのAI研究者がQUADRoを発表：QAシステムの向上に向けた画期的なリソースで、440,000以上のアノテーション付きの例があります

人工知能（AI）と機械学習（ML）の能力は、あらゆる可能な産業に進出することを成功裏に可能にしました。最近では、大規模言語モデル（LLM）と質問応答システムの導入により、AIコミュニティは大きな進歩を遂げています。事前計算されたデータベースから効率的に応答を取得することは、自動質問応答（QA）システムの開発における一般的なステップです。主なQAパラダイムには、オープンブック型とクローズドブック型の2つがあります。オープンブック型、またはリトリーブアンドリード型は、適切な素材を大量の文書コーパス、頻繁にインターネットから取得する2つの手順を経て、異なるモデルや手法を適用して取得された素材から解決策を取り出す手法です。一方、クローズドブック型は最近の手法であり、外部のコーパスを利用せずにT5などのSeq2Seqモデルを基にしたモデルを訓練することで、結果を生成します。クローズドブック技術は優れた結果を示しているものの、多くの産業アプリケーションに対してリソースが過剰であり、システムのパフォーマンスに重大なリスクをもたらす可能性があります。質問応答型データベース（DBQA）は、パラメータや大規模なコーパスの情報に頼るのではなく、事前生成された質問応答のデータベースから応答を取得する方法です。これらのシステムの主要な部分は、質問と回答のデータベース、データベースのクエリに対する検索モデル、および最適な回答を選ぶランキングモデルです。DBQA技術により、迅速な推論と再学習モデルなしで新しいペアを追加できる能力が可能となり、新しい情報を導入することができます。 DBQA技術の課題の一つは、検索およびランキングモデルの開発における充分なトレーニングデータの不足です。既存のリソースはスコープと内容の面で不足しており、注釈プロセスの品質を向上させる必要があるものや、質問と質問の類似性に焦点を当て、回答を無視するものが多数存在しています。これらの課題に対処するため、研究者チームは質問応答データベースの検索に関するデータセットとモデルであるQUADRoを提案しました。これは訓練と評価のために特別に作成された新しいオープンドメインの注釈リソースです。リポジトリの15,211の入力質問には、各質問に関連する30の質問応答ペアがあります。このコレクションには合計で443,000の注釈付きサンプルが含まれています。入力クエリに対する各ペアの重要性を示すバイナリインジケータがラベル付けされています。研究チームはまた、このリソースの品質と特性をいくつかの重要なQAシステムコンポーネントに関して評価するための徹底した実験も行いました。これらの要素には、トレーニング方法、入力モデルの構成、および回答の関連性が含まれます。実験は、このデータセットで訓練されたモデルの挙動とパフォーマンスを検討することで、関連する応答を取り出すために提案された方法がどれだけうまく機能するかを示しました。まとめると、この研究は、自動品質保証システムにおけるトレーニングとテストデータの不足を解決するために、有用なリソースを導入し、リソースの属性を慎重に評価することで、包括的な理解を支援しています。トレーニング戦略と回答の関連性のような重要な要素に重点を置くことで、評価が補完されます。

シミュレーション最適化：友人の会社のサポートデスクをモデル化し最適化の手助けをする

それは比較的シンプルな依頼から始まりました私の友人は、サポートセンターの運営を手伝っており、いくつかの困難を抱えていました支援デスクのエージェントはいつでも効率的でないようで…

エンドツーエンドの労働力管理を取得する： Amazon ForecastおよびAWS Step Functions

この記事は、Nafi Ahmet Turgut、Mehmet İkbal Özmen、Hasan Burak Yel、Fatma Nur Dumlupınar Keşir、Mutlu PolatcanおよびGetirのEmre Uzel共著によるゲスト投稿ですGetirは、超高速の食品宅配の先駆けですこのテクノロジー企業は、最後の一マイル配送を飛躍的に改革し、数分で食品を届ける提案をしましたGetirは2015年に設立され、運営しています...

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