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「カスタムレンズを使用して、よく設計されたIDPソリューションを構築する-パート4パフォーマンス効率性」

「顧客がプロダクション用のインテリジェントドキュメント処理（IDP）のワークロードを持っている場合、よくWell-Architectedレビューの依頼を受けますエンタープライズソリューションを構築するためには、開発リソース、コスト、時間、ユーザーエクスペリエンスをバランスさせて、望ましいビジネスの成果を達成する必要がありますAWS Well-Architectedフレームワークは、組織が運用およびアーキテクチャの学習を行うための体系的な方法を提供します...」

「カスタムレンズを使用して、信頼性のあるよく設計されたIDPソリューションを構築する」シリーズの第3部：信頼性

IDPウェルアーキテクチャのカスタムレンズは、AWSを使用してインテリジェントドキュメント処理（IDP）ソリューションを実行しているすべてのAWSのお客様を対象としており、AWS上で安全で効率的かつ信頼性のあるIDPソリューションを構築する方法に関するガイダンスを探していますクラウドでの本番対応のソリューションを構築するには、リソース、時間、顧客の間で一連のトレードオフが必要です

カスタムレンズを使用してウェルアーキテクチュアIDPソリューションを構築する – パート2：セキュリティ

「AWSで本番用のソリューションを構築するには、リソース、時間、顧客の期待、およびビジネスの結果との間でトレードオフを繰り返す必要がありますAWS Well-Architectedフレームワークは、AWS上でワークロードを構築する際に行う決定の利点とリスクを理解するのに役立ちますフレームワークを使用することで、現在の運用レベルと設計に関する推奨事項を学ぶことができます...」

「Amazon SageMaker JumpStart、Llama 2、およびAmazon OpenSearch Serverless with Vector Engineを使用して、金融サービス向けのコンテキスト重視のチャットボットを構築する」

「金融サービス（FinServ）業界は、ドメイン固有のデータ、データセキュリティ、規制コントロール、業界のコンプライアンス基準に関連する独自の生成AIの要件を持っています加えて、顧客は最も高性能かつ費用対効果の高い機械学習（ML）モデルを選択し、ビジネスユースケースに合わせて必要なカスタマイズ（ファインチューニング）を行うための選択肢を求めていますアマゾン[...]」

「カスタムレンズを使用して、優れたアーキテクチャのIDPソリューションを構築する – パート1：運用の優秀さ」

「IDPウェルアーキテクチャーレンズは、AWSを使用してインテリジェントドキュメント処理（IDP）ソリューションを実行するすべてのAWSのお客様を対象としており、AWS上で安全かつ効率的で信頼性の高いIDPソリューションを構築する方法についてのガイダンスを探している方々に向けて提供されていますクラウド上で本番用のソリューションを構築するには、リソース、時間、顧客の期待などのトレードオフが必要です...」

「LeNetのマスタリング：アーキテクチャの洞察と実践的な実装」

はじめに LeNet-5は、1990年代にYann LeCunと彼のチームによって開発された画期的な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）であり、コンピュータビジョンとディープラーニングにおいて画期的な存在となりました。この画期的なアーキテクチャは、手書きおよび機械印刷の文字認識を革新するために明示的に作成されました。従来の手法とは異なり、LeNet-5は手動の特徴量エンジニアリングの必要性を排除し、畳み込み層、サンプリング、完全接続層を介してピクセル画像を直接処理する革新的なアプローチを導入しました。その成功は文字認識を超え、現代のディープラーニングモデルの基盤として機能し、コンピュータビジョン、物体認識、画像分類の後続のアーキテクチャに影響を与えました。 Yann LeCunがバックプロパゲーションアルゴリズムを実用的な問題に適用したことがLeNet-5の基礎を築き、米国郵便公社が提供する郵便番号の識別において優れた成果を上げました。その後のバージョンや応用では、1日に何百万枚もの小切手を読み取る能力などが開発され、研究者の間での関心が高まり、ニューラルネットワークの風景を形作り、ディープラーニングの進化を刺激しました。 LeNet-5の成功とその後の応用、例えば1日に何百万枚もの小切手を読み取れるシステムなどは、研究者たちの間でニューラルネットワークへの普及に火をつけました。現在のトップパフォーマンスのニューラルネットワークアーキテクチャはLeNet-5を超えて進化していますが、その画期的な設計と成果は数多くの後続モデルの基盤となり、ディープラーニングの形成と進化の象徴となっています。LeNet-5はイノベーションの証しであり、機械学習と画像認識の進化の持続的なシンボルとなっています。学習目標 LeNet-5の深層学習とコンピュータビジョンの進化における歴史的な意義と影響を探求する。現代のニューラルネットワークアーキテクチャとLeNet-5を比較し、現在の深層学習モデルへの基本的な影響を調査する。畳み込み層、サンプリング、完全接続層を含むLeNet-5のアーキテクチャを理解する。 LeNet-5の画像認識タスクにおける効果を示す実践的な応用と事例を分析する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LeNetの理解 LeNet、またはLeNet-5は、1990年代にYann LeCunと彼のチームによって開発された画期的な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）アーキテクチャであり、手書きおよび機械印刷の文字認識タスクに特化して設計されました。LeNet-5の重要性は、階層的な特徴学習の成功したデモンストレーションと文字認識における効果にあります。その影響は元の目的を超えており、現代のディープラーニングモデルの開発に影響を与え、コンピュータビジョン、画像認識、さまざまな機械学習アプリケーションの後続の進歩に基盤として機能しています。 LeNetのアーキテクチャ LeNet-5は、文字認識タスクにおいて使用される特定のアーキテクチャを持つ畳み込みニューラルネットワーク（CNN）です。入力層を除いた複数の層から構成され、学習可能なパラメータを持っています。特に32×32ピクセルの画像を処理し、そのデータベースの文字よりも大きな領域に重点を置いた、特徴的な特徴の抽出に焦点を当てています。入力ピクセル値は、学習効率を向上させるために正規化されます。 LeNetのアーキテクチャは、畳み込み層、サンプリング層、完全接続層を特定の接続パターンで組み合わせたものです。入力ピクセルの正規化とデータから特徴的な特徴を抽出するための一連の層を使用します。さらに、活性化関数の飽和を防ぐためのユニークな戦略を実装し、効率的なトレーニングのための特定の損失関数を使用します。飽和を防ぐユニークな戦略入力層: LeNetは32×32ピクセルの画像を処理し、データベースの文字よりも大きく、画像の中心に潜在的な特徴を捉えることを目指しています。畳み込みおよびサブサンプリング層:…

「オートジェンへの参入：マルチエージェントフレームワークの基礎を探索する」

イントロダクション「自動生成に飛び込む：マルチエージェントフレームワークの基礎を探る」というテーマでソフトウェア開発の未来へのスリリングな旅に出ましょう。OpenAIのChatGPTに続く専門領域であるLLMエージェントは、AIエージェントの開発を革新する前例のない急激な急増を経験しています。単調なタスクの自動化から、動的な意思決定の課題への取り組みまで、LLMエージェントはかつて不可能と思われていた領域の限界を押し広げています。LLMエージェントは、私たちが想像することができる未来の世界において、コンピュータが現実とシームレスに融合し、AIエージェントの重要性がますます高まる世界を思い浮かべてください。言葉やジェスチャーを使ってエージェントに指示を出し、彼らが優れた推論力と行動能力でタスクを実行する様子を想像してください。しかし、私たちはAIエージェントの革命の夜明けを迎えており、ますます複雑なタスクに取り組むエージェントを力づけるための新しいインフラストラクチャ、ツール、フレームワークが生まれる様子を目の当たりにしています。マルチエージェントチャットシステムのための最先端のフレームワークであるAutogenが、今回の探求の中心になります。本記事では、革命の初期段階にあるAIエージェントの複雑さを解きほぐし、Autogenの能力を探求しながら、これらのインテリジェントな実体をどのように活かすかを発見していきます。学習目標 LLMエージェントとは何かを理解する Autogenとは何かを理解し、Autogenを使用してエージェントを構築する基礎を探る AutogenとOpenAI APIを使用してエージェントを構築する LLMエージェントの実世界での使用例を探索するこの記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LLMエージェントとは何か通常の言語モデルは、翻訳や質問応答など、多くのことに長けています。しかし、その知識と能力には限界があります。それは、家を建てるための道具を持たない職人のようなものです。しかし、LLM（俳句言語モデル）は、必要なツールさえ与えられれば、推論や行動が可能であることが観察されています。ほとんどのLLMは世界の知識が限られていますが、プロンプティングを介してカスタムソースからの情報を補完することができます。この目的を達成するには、2つの方法があります。検索付き生成（Retrieval Augmented Generation）とLLMエージェントです。RAGでは、モデルに情報をカスタムのハードコードパイプラインを通じて提供します。しかし、エージェントでは、LLMは推論に基づいて手元のツールを使います。たとえば、GPT-4にSerperツールを組み合わせれば、インターネットを検索して回答することができます。また、Yahoo Financeツールにアクセスできる場合は、株式のパフォーマンスを取得して分析することもできます。つまり、LLM、ツール、推論および行動のためのフレームワークの組み合わせがAIエージェントの特徴です。 LLMエージェントの構築には、プラットフォームやツールが急速に増えてきています。Autogenもそのようなツールの1つです。そのため、Autogenが何であり、それを使用してLLMエージェントを作成する方法を理解しましょう。 Autogenとは何か Autogenは、マイクロソフトのオープンソースツールで、堅牢なマルチエージェントアプリケーションを構築するためのツールです。複数のエージェント間のコミュニケーションを重視して、ゼロから設計されています。このツールを使用して、複数のエージェントが提供された問題の解決策を見つけるためにお互いに会話するLLMアプリケーションを作成することができます。エージェントは高度にカスタマイズ可能であり、特定のタスクを実行するために彼らをガイドすることができます。また、Langchainツールエコシステムとも非常に統合されており、既存のLangchainツールを活用してエージェントを補完することができます。タスクを達成するために、Autogenはさまざまなタイプのエージェントを提供しています。例えば、アシスタントエージェント：コーディング、レビューなどのタスクを達成する責任を持つエージェントです。ユーザープロキシエージェント：その名前の通り、これらのエージェントはユーザーの代わりに行動します。人間がエージェントループに参加し、会話をガイドするためのものです。…

このAI論文は、「サブセンテンスエンコーダーを紹介します：テキストの細かい意味表現のための対照的に学習されたコンテクスト埋め込みAIモデル」という意味です

ペンシルベニア大学、ワシントン大学、テンセントAI Labの研究者は、サブセントエンコーダーを提案しています。これは対照的に学習された文脈に関連する埋め込みモデルであり、テキストシーケンス内の原子的な命題に対して異なる埋め込みを生成します。従来の文埋め込みとは異なり、意味の異なるさまざまなユニットの文脈埋め込みの学習により、細粒度な意味表現に焦点を当てています。このモデルは、サポートする事実の検索や条件付き意味類似性の認識などのタスクにおいて効果があります。サブセントエンコーダーは、文エンコーダーと同じ推論コストと空間複雑度を維持しつつ、実用性を示しています。サブセントエンコーダーは、テキストシーケンス内の原子的な命題に対して異なる埋め込みを生成することにより、細粒度な意味表現に焦点を当てています。応用例には、サポートする事実の検索や条件付き意味類似性の認識が含まれます。細部まで効率的にエンコードする能力は、テキストの評価、帰属、真実性の推定に影響を与えることが期待されています。テキストの帰属ニーズに影響を受けたサブセントエンコーダーの設計には、異なる文書間の情報リンキングにおける潜在的な応用があります。この研究は、テキスト全体を固定長のベクトルにエンコードする一般的な慣行に挑戦し、サブセントエンコーダーを導入しています。異なる情報の粒度に対応するさまざまなタスクに対して柔軟性を提供するサブセントエンコーダーのアーキテクチャは、文書間の情報リンキングにおける潜在的な応用があります。この研究は、サポートする事実の検索や条件付き意味テキスト類似性の認識などのタスクにおけるサブセントエンコーダーの有用性を評価することを目的としています。このモデルは、テキストシーケンス内の異なる原子的な命題に対して異なる文脈埋め込みを生成します。バイナリトークンマスクを入力として使用し、トランスフォーマベースのアーキテクチャは、サブセントエンコーダーを適用してテキストの帰属に対するサポートする事実を取得し、条件付き意味テキスト類似性を認識します。英語テキストの実験の制約を認識しつつも、この研究は、より広範な言語適用性の可能性を概説し、サブセントエンコーダーのトレーニングデータを作成するための自動プロセスを導入します。サブセントエンコーダーは、同じ文脈内の命題間の微妙な意味の違いを認識する点で、文エンコーダーよりも優れた精度と再現率を示します。サブセントエンコーダーは、原子的な事実の取得においてドキュメントレベルおよび文レベルモデルと同等のパフォーマンスを発揮し、メモリを向上させます。この研究は、異なる粒度のマルチベクトルリトリーバルにおけるサブセントエンコーダーの可能性を強調し、さまざまなリトリーバルタスクでの柔軟性を示唆しています。このアーキテクチャは、異なる粒度を持つクロスドキュメント情報リンキングやさまざまなタスクにおいて有望です。原子的な事実の取得の評価においてその有用性が示されており、サブセントエンコーダーは、マルチベクトルリカバリーにおいてリコールを向上させ、テキストの帰属における粒度の課題に対する潜在的な可能性を強調しています。この研究では、実証された結果が長文のテキスト評価、帰属、真実性推定の更なる研究への道を開けると言及しています。英語テキストの実験の規模の制約を認識しつつも、この研究は、多言語のサブセントエンコーダーの探索や他の言語への拡張の潜在的な展開についての将来の研究を提案しています。探求の必要性を強調し、この研究がサブセントエンコーダーアプリケーションの進展に触発を与え、この領域での更なる研究を促進することを望んでいます。

「あなたのLLM + Streamlitアプリケーション用のベクトルデータベース」

「Streamlit AI プロジェクトのためにベクトルデータベースを探索してくださいこのガイドでは、Streamlit と最高のベクトルデータベースを紹介し、AI アプリの開発を強化します」

簡単なアプリの統合に最適な安定した拡散APIのトップ5

イントロダクション APIは人工知能の時代における解決策であり、AIモデルをソフトウェアやアプリケーションに統合する際の高い計算要件を管理する企業にとって重要な課題です。その解決策として、Application Programming Interfaces（API）が存在します。APIはメンテナンスの手間を省き、ビジネスロジックとユーザーエクスペリエンスに集中できるようにしてくれます。つまり、誰でもこれらのAPIを活用してアプリを構築し、商品化できます。本記事では、画像生成に焦点を当てた一連のGenerative AIモデルであるStable Diffusion APIsについて詳しく説明します。まずは非常に効率的かつ効果的なオプションであるSegmind APIについて見ていきましょう。これらのAPIは、開発者、デザイナー、クリエイターが視覚コンテンツの生成に取り組む方法を革新しました。トップ5のStable Diffusion APIsを探求し、その特徴、使用用途、価格などをハイライトします。学習目標 Stable Diffusionモデルに関する洞察を得る。 Stable Diffusionモデルの基礎を理解する。それには、その応用も含まれます。現代のソフトウェア開発におけるAPIの理解。 APIがソフトウェアおよびアプリケーションの開発を簡素化する際に果たす重要な役割の探求。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Stable Diffusionモデルの理解 Stable…

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