Search Results クラウド

このAIニュースレターはあなたが必要とするものです＃76

今週、私たちはトランスフォーマーや大規模な言語モデル（LLM）の領域を超えた重要なAIの進展に焦点を当てました最近の新しいビデオ生成拡散ベースのモデルの勢いについて…

イントロダクションテクノロジーの進化する世界において、人工知能（AI）は変革的な力として登場しました。基本的なアルゴリズムから最新の機械学習モデルの洗練まで、AIの旅路は確かに革命的であった。そして、ジェネレーティブAIライブラリの出現により、魅惑的な章が展開されています。しかし、ジェネAIとは一体何でしょうか？ジェネレーティブAIと共に未来に踏み出しましょう！従来のモデルとは異なり、ジェネAIは産業を再構築するため新たなデータを生成します。ChatGPTのようなツールが道を切り開き、ビジネスの景観を変えています。最新のAIツールの「2024年のトップ5ジェネレーティブAIライブラリ」を探索し、革新を再定義し、ユーザーエクスペリエンスを革命化するパワーと潜在能力を解き放ちましょう。これらのライブラリは、AIの進化の最前線を示しています。ジェネレーティブAIの未来へ、一緒にこのエキサイティングな旅に参加しましょう！ジェネレーティブAIライブラリとは何ですか？ジェネAIライブラリは、ジェネレーティブ人工知能の基盤となる、事前学習済みのモデルとアルゴリズムのリポジトリです。これらのライブラリは、AIの創造的なポテンシャルに一から始めることなく、開発者や企業がアクセスできるようにするものです。学習されたパターンとデータの基盤を提供することで、ジェネAIライブラリはテキストや音楽、ビジュアルなど多様な出力の生成を可能にします。これらのライブラリを活用することで、開発プロセスが効率化され、革新と効率性が促進されます。ジェネAIライブラリは、幅広いアプリケーションと産業に対して、高度なAIの機能を民主化する役割を果たしています。実践的な学習でジェネレーティブAIのゲームをアップグレードしましょう。当社のジェネAI Pinnacle Programで、ベクトルデータベースの驚異を発見しましょう！ 2024年に使用するトップ5ジェネレーティブAIライブラリ 1. Open AI OpenAIのAPIは、ジェネAIの世界に没入した専門家にとって、革新的なツールとして位置づけられます。柔軟な「テキストイン、テキストアウト」のインターフェースを提供するこのAPIは、一般的な解決策として際立っており、ジェネAIの専門家が日常の業務やプロジェクトにシームレスに統合することが可能です。ほとんどの英語のタスクに適用可能な柔軟性があり、実験、開発、探索に使える広範なプレイグラウンドを提供します。 APIは、最小限の例での理解とタスクの実行に優れています。ジェネAIのプログラミングにおいて直感的な選択肢であり、プロフェッショナルは複雑なシステムの問題ではなく、創造的な出力に集中することができます。タスク固有のトレーニングによるパフォーマンスの向上も、ユーザーが提供したデータセットやフィードバックに基づくカスタマイズを可能にします。OpenAIはシンプルさに重点を置くことで、さまざまなユーザーベースにアクセス可能な状態を確保しており、その技術の継続的なアップグレードは、機械学習の急速な進化に適応することへの献身を示しています。さらに、OpenAIは負の影響を及ぼすアプリケーションに対して慎重なモニタリングとアクセスの終了を行う責任あるAIの使用に重点を置いています。プライベートベータ版のリリースはユーザーの安全性への取り組みを反映し、言語技術の安全関連の研究を継続して行っています。OpenAIのAPIを使用するジェネAIの実践者は、ポジティブなAIシステムへの貢献となる強力なツールを作成しています。このAPIは、収益を超えて一般的なAIの進歩を推進し、障壁を取り除き、ジェネAIコミュニティをさまざまな可能性へと前進させるのです。 2. PandasAI PandasAIは、革新的なジェネAIパワーを備えたデータ分析ライブラリであり、ジェネAIの専門家にとって日常の業務の風景を再構築します。広く使われているPandasライブラリを基盤に構築されたPandasAIは、ジェネAIモデルをシームレスに統合することで生産性を向上させます。前処理やデータの可視化などの伝統的なPandasタスクは、ジェネAIの能力によって高められ、データフレームに会話の要素を導入します。 PandasAIの魅力は、複雑なコーディングプロセスを自然な言語インターフェースに変換することにあります。ジェネAIによって、データサイエンティストは自然な言語でデータセットと会話するだけで簡単にクエリを実行することができます。この革新により、前処理や分析フェーズが大幅に迅速化し、従来のコーディングプラクティスとは異なるアプローチが可能となります。このライブラリは、テック系とノンテック系の両方のプロフェッショナルがデータセットと簡単にやりとりできる新たな可能性を開きます。パンダのAIの中心には、ジェネレーティブ人工知能（GenAI）があります。GenAIは既存のデータのパターンを特定することで、多様なデータタイプを生成することができる一部の人工知能です。GenAIを活用することで、パンダのAIはユーザーが複雑なコードを書く必要なく、自然言語で意図を表現し、その指示が正確に実行される新しい時代をもたらします。この変革的なアプローチは、日常のタスクを効率化するだけでなく、ジェネレーティブAIの領域で包括的かつ効率的なデータ分析プロセスの道を開きます。 3. HuggingFace Transformers HuggingFace…

「Pythonで座標からサイトの距離行列を計算する」

現在の記事は、スプリント3が終わったところから旅を続けますここで、スプリント4ではモデリングから少し逸れて、ジオスペーシャル機能を持つクラスを開発しますそれは非常に...

リトリーバルオーグメンテッドジェネレーション（RAG）推論エンジンは、CPU上でLangChainを使用しています

「リトリーバル増強生成（RAG）は広範にカバーされており、特にチャットベースのLLMへの応用については詳しく語られていますが、本記事では異なる視点からそれを見て、その分析を行うことを目指しています...」

「インド、人工知能を利用し言語の壁を解消へと向かう」

インドは人工知能（AI）を活用し、言語の壁を乗り越え、多様な人口の包括的参加を確保しようとしています。南西部の州であるカルナータカ州の村人たちは、結核のための国家初のAI駆動のチャットボットの作成に貢献することで、この取り組みに重要な役割を果たしています。このプロジェクトは、121以上の言語がそれぞれ10,000人以上によって話される国において、言語の多様性に対処することを目指しています。言語の多様性とAIの課題インドは、4000万以上のネイティブのカンナダ語話者を抱え、自然言語処理（NLP）でカバーされていない主要な言語を超える言語の多様性に対応するAIソリューションを提供するという重要な課題に直面しています。数億人ものインド人が言語の壁により貴重な情報や経済的な機会から排除されていることから、革新的な解決策が求められています。 AIモデルのためのデータセットの構築テック企業のKaryaは、カンナダ語を含むさまざまなインドの言語の話者数千人を巻き込み、音声データを生成することでこの言語の革命の最前線に立っています。これらのデータセットは、マイクロソフトやGoogleなどの大手テック企業によって、教育や医療などの分野でAIモデルを向上させるために利用されています。政府のイニシアチブであるBhashiniも、クラウドソーシングプラットフォームを介してAIツール向けのオープンソースデータセットの作成に取り組んでいます。データ収集の課題の克服インドの言語でデータセットを作成することへの熱意はあるものの、困難な課題が存在します。多くのインドの言語は口承の伝統を持ち、限られた電子記録と広範なコードミキシングがあります。一般的ではない言語でデータを収集するには特別な努力が必要です。マイクロソフトリサーチインドのカリカ・バーリなどの専門家は、言語、文化、社会経済的なニュアンスを考慮に入れた倫理的なクラウドソーシングの重要性を強調しています。経済価値と地域コミュニティのエンパワーメント Karyaは音声データの経済的な潜在能力に焦点を当てています。非営利団体と協力し、貧困線以下の労働者をエンパワーメントしています。最低賃金を上回る報酬を支払い、データの一部を所有させることで、Karyaは医療や農業などのコミュニティにおける経済的な価値と潜在的なAI製品開発を展望しています。多言語の包括的参画のためのAIアプリケーションインドの人口の約11％しか英語を話せず、話し言葉や音声認識に特化したAIモデルの必要性が強調されています。Googleの支援を受けたプロジェクトVaaniやAI4BharatのJugalbandiチャットボットなどのプロジェクトは、AIが言語の壁を打破することができることを示しています。Gram Vaaniなどの社会企業は、AIを活用したチャットボットを利用して福祉給付に関する質問に応答し、地域社会をエンパワーメントしています。他にも読む：インドのBharatGPTがGoogleの注目を集める私たちの意見まとめとして、インドのAIによる多言語の包括的参画への取り組みは、技術の変革力を示しています。インドは多様な人口の声を活用し、言語の壁を乗り越え、経済的な機会を創造し、コミュニティをエンパワーメントしています。AIの多様な言語への需要が高まる中で、倫理的なデータ収集とモデル開発が重要となります。インドの先駆的な取り組みは、言語の多様性に直面する国々に対してAIの包括性の可能性を示しています。

なぜGPUはAIに適しているのか

GPUは人工知能の希少な地球の金属、さらには金そのものとも呼ばれています。それは、今日の生成的AI時代において基盤となる存在であるためです。それは3つの技術的理由と数多くのストーリーによって説明され、それぞれの理由には多くの側面がありますが、大まかに言えば次のようなものです。 GPUは並列処理を使用します。 GPUシステムはスーパーコンピュータの高さにまでスケールアップします。 AIのためのGPUソフトウェアスタックは幅広く深いです。その結果、GPUはCPUよりも高速かつエネルギー効率が優れており、AIのトレーニングおよび推論においても優れたパフォーマンスを提供し、高速計算を使用するさまざまなアプリケーションにおいても利益をもたらします。スタンフォード大学のヒューマンセンタードAIグループの最近のレポートによれば、GPUのパフォーマンスは「2003年以来約7000倍」向上し、価格性能比は「5600倍」増加していると報告されています。 2023年のレポートは、GPUのパフォーマンスと価格性能の急激な上昇を捉えています。レポートはまた、AIの進展を測定し予測する独立系の研究グループであるエポックの分析も引用しています。「GPUは、機械学習ワークロードを高速化するための主要なコンピューティングプラットフォームであり、過去5年間のほとんど（もしくはすべて）の最大のモデルがGPU上でトレーニングされています… それにより、AIの最近の進歩に重要な貢献をしています」とエポックはサイトで述べています。また、米国政府のためにAI技術を評価した2020年の研究も同様の結論を導いています。「製造および運用コストを含めた場合、最先端のAIチップは生産性と運用コストをリーディングノードCPUよりも1〜3桁高いと予想されます」と述べています。「NVIDIAのGPUは、過去10年間にAI推論のパフォーマンスを1000倍向上させました」と同社の首席科学者であるビル・デーリー氏は、半導体およびシステムエンジニアの年次集会であるHot Chipsの基調講演で述べています。 ChatGPTがニュースを広める ChatGPTは、GPUがAIにとって優れたものであることを強力に示した例です。数千のNVIDIA GPUでトレーニングされ、実行される大規模な言語モデル（LLM）は、1億人以上の人々が利用する生成的AIサービスを提供しています。その2018年のリリース以来、AIの業界標準ベンチマークであるMLPerfは、NVIDIA GPUのトレーニングおよび推論のリーディングパフォーマンスを詳細に示しています。例えば、NVIDIA Grace Hopper Superchipsは最新の推論テストで圧倒的な成績を収めました。そのテスト以降にリリースされたNVIDIA TensorRT-LLM推論ソフトウェアは、パフォーマンスを最大8倍向上させ、エネルギー使用量と総所有コストを5倍以上削減します。実際、NVIDIA…

「2024年に注目すべきトップ5のWeb3企業」

「Web3において革新を牽引しているトップ企業を発見しましょう彼らの特徴的な能力について学び、彼らがブロックチェーン、暗号通貨、ソーシャルプラットフォーム、ゲーム、そして分散型インターネットを再定義している方法を探求しましょう」(Web3においてかくしんをひっぱっているトップきぎょうをはっけんしましょうかれらのとくちょうてきなのうりょくについてまなび、かれらがぶろっくちぇーん、あんごうつうか、そーしゃるぷらっとふぉーむ、げーむ、そしてぶんさんがたいんたーねっとをさいていぎているほうほうをたんきゅうしましょう)

「ゼロ-ETL、ChatGPT、およびデータエンジニアリングの未来」

変化が苦手な方には、データエンジニアリングは適していませんこの領域では、ほとんどのことが再構築されました最も顕著な最近の例は、SnowflakeとDatabricksがデータベースの概念を変革し、モダンデータスタックの時代を開いていますこの動きの一環として、Fivetranとdbtは基本的に...

小さいが強力：大型言語モデルの時代における小型言語モデルの飛躍

「小さな言語モデルの革命を探求し、効率的で費用対効果の高いAIの代替手段として、主要な大きな言語モデルに対抗するものを挑戦してください」

「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:…

Learn more about Search Results クラウド - Page 16