Search Results メール

キャルレールの最高製品責任者、ライアン・ジョンソンへのインタビューシリーズ

ライアンは、初期のスタートアップからフォーチュン100の組織まで、多様なテクノロジーと製品開発のリーダーシップ経験を15年以上持っていますCallRailのチーフプロダクトオフィサーとして、彼は最高のテクノロジーソリューションを開発し、現実世界の問題を解決することに情熱を傾けていますCallRailへの参加前は、リーダーシップチームの重要メンバーでした...

「LLMsにおけるエンタープライズ知識グラフの役割」

紹介大規模言語モデル（LLM）と生成AIは、人工知能と自然言語処理の革新的なブレークスルーを表します。彼らは人間の言語を理解し、生成することができ、テキスト、画像、音声、合成データなどのコンテンツを生成することができるため、さまざまなアプリケーションで非常に柔軟に使用できます。生成AIはコンテンツ作成の自動化や強化、ユーザーエクスペリエンスの個別化、ワークフローの効率化、創造性の促進など、現実世界のアプリケーションで非常に重要な役割を果たしています。この記事では、エンタープライズがオープンLLMと統合できるように、エンタープライズナレッジグラフを効果的にプロンプトに基づいて構築する方法に焦点を当てます。学習目標 LLM/Gen-AIシステムと対話しながら、グラウンディングとプロンプトの構築に関する知識を獲得する。グラウンディングのエンタープライズへの関連性と、オープンなGen-AIシステムとの統合によるビジネス価値を例を挙げながら理解する。知識グラフとベクトルストアという2つの主要なグラウンディング競争解決策を、さまざまな側面で分析し、どちらがどのような場合に適しているかを理解する。パーソナライズされたおすすめの顧客シナリオにおいて、知識グラフ、学習データモデリング、およびグラフモデリングを活用したグラウンディングとプロンプトのサンプルエンタープライズ設計を研究する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルは、深層学習技術を用いて大量のテキストや非構造化データをトレーニングした高度なAIモデルです。これらのモデルは人間の言語と対話し、人間らしいテキスト、画像、音声を生成し、さまざまな自然言語処理タスクを実行することができます。一方、言語モデルの定義は、テキストコーパスの分析に基づいて単語のシーケンスに対して確率を割り当てることを指します。言語モデルは、シンプルなn-gramモデルからより洗練されたニューラルネットワークモデルまでさまざまなものがあります。ただし、”大規模言語モデル”という用語は、深層学習技術を使用し、パラメータが数百万から数十億に及ぶモデルを通常指します。これらのモデルは、言語の複雑なパターンを捉え、しばしば人間が書いた文と区別のつかないテキストを生成することができます。プロンプトとは何ですか？ LLMまたは同様のチャットボットAIシステムへのプロンプトとは、会話やAIとの対話を開始するために提供するテキストベースの入力やメッセージのことです。LLMは柔軟で、さまざまなタスクに使用されるため、プロンプトのコンテキスト、範囲、品質、明瞭さは、LLMシステムから受け取る応答に重要な影響を与えます。グラウンディング/RAGとは何ですか？自然言語LLM処理の文脈におけるグラウンディング、またはリトリーバル拡張生成（RAG）は、プロンプトをコンテキスト、追加のメタデータ、および範囲で豊かにすることを指します。これにより、AIシステムは必要な範囲とコンテキストに合わせてデータを理解し、解釈するのに役立ちます。LLMの研究によれば、応答の品質はプロンプトの品質に依存することが示されています。これはAIの基本的な概念であり、生データと人間の理解と範囲を一致する形でデータを処理および解釈する能力とのギャップを埋める役割を果たします。これにより、AIシステムの品質と信頼性が向上し、正確かつ有用な情報や応答を提供する能力が高まります。 LLMの欠点は何ですか？ GPT-3などの大規模言語モデル（LLM）はさまざまなアプリケーションで注目と利用が進んでいますが、いくつかの欠点も存在します。LLMの主な欠点には以下があります： 1. バイアスと公平性：LLMはしばしば訓練データからバイアスを引き継ぎます。これにより、バイアスを持ったまたは差別的なコンテンツの生成が生じ、有害なステレオタイプを強化し、既存のバイアスを固定化する可能性があります。 2. 幻覚:…

(sekai no toppu 10 no sōsei AI sutātappu)

はじめに生成AIは現在、世界中の人々の好奇心を引きつけています。私たちのソーシャルネットワーキングフィード内の仮想キャラクター、テキストから画像へのリソースの優位性、そしてChatGPTの成功は、そのハイプの理由のほんの一部です。より高速な処理速度と低コストにより、生成AIは人間の創造性に追いつきつつあります。生成AIに精通した熱狂的な愛好家の中には、このソフトウェアの助けを借りて優れた生成AIソリューションを作り上げた人々もいます。では、このソフトウェアの助けを借りて世界に優れた体験を提供してきたトップ10の生成AIスタートアップをご紹介しましょう。トップ10の生成AIスタートアップ名前設立年評価 OpenAI 2015 $28 million Hugging Face 2016 $15 million Anthropic 2021 $100 million　（年間売上高） Inflection AI 2022 $1.3 billion　（調達資金）…

「NVIDIA OmniverseでDLSS 3.5およびレイ再構築が利用可能になりました」

高い期待を集めていたNVIDIA DLSS 3.5のアップデートは、NVIDIA OmniverseにRay Reconstructionを含めたバージョンが利用可能になりました。 RTX Video Super Resolution（VSR）は明日のNVIDIA Studio Driverリリースで利用可能になります。このリリースは、OmniverseでのDLSS 3.5のアップデートをサポートし、RTX GPUのオーナーには無料です。バージョン1.5のアップデートでは、全体的なグラフィカルな忠実度の向上、ネイティブのビデオへのアップスケーリング、およびGeForce RTX 20シリーズのGPUのサポートが提供されます。 NVIDIAのクリエイティブディレクターでビジュアルエフェクトプロデューサーのサブール・アミラゾディ氏が、NVIDIA Studioでハロウィンテーマのプロジェクションマッピングショーを披露します。彼の家には、恐ろしい歌、恐ろしいアニメーション、怖い小道具などが登場します。 Get ready for some Halloween magic! 🎃…

サイバー犯罪の推進者’ (Saibā hanzai no suishinsha)

イニシャルアクセスブローカーは、無許可のアクセスを販売します (Inisharu akusesu burōkā wa, mukyoka no akusesu o hanbai shimasu.)

最適な会議スケジューリング

「重複のないスケジュール調整は複雑な作業であり、特に多くの参加者や多数のミーティングを抱える場合はさらに困難ですミーティングのスケジュール調整は行うことができます…」

「採用されるデータアナリストの履歴書の作り方」

はじめにデータ分析の領域では、情報から具体的な洞察を抽出する能力が重要視されるため、あなたの履歴書は重要な役割を果たします。それは単なる文書ではなく、あなたのキャリアの夢の仕事の扉を開くか、しっかりと閉じたままにしてしまう戦略的な入り口です。データアナリストの履歴書は、第一印象がますます重要視される競争の激しい雇用市場において、あなたの声となります。さらに、なぜデータアナリストの履歴書があなたのキャリアの目標にとって不可欠なツールであるのか、重要な側面をさらに探ってみましょう。詳しくはこちらをご覧ください：2023年にデータアナリストになるためのステップバイステップガイドデータアナリストの履歴書の重要性データアナリストの履歴書の重要性は、候補者の資格、スキル、経験をデータ分析に関連付けて示す重要なツールであることにあります。以下は、その重要性の詳細な説明です：初めての印象履歴書は候補者と潜在的な雇用主との最初の接点です。それは採用マネージャーやリクルーターがあなたについて最初に持つ印象です。数秒の間に、履歴書はインパクトを与える必要があります。整然とした情報が記載されていて、情報提供力のある履歴書は、すぐに注意を引き、読者があなたの資格を深く探求することを促します。スキルと経験の披露データアナリストのような専門職にとって、履歴書は特定の技術スキル、分析能力、データ処理に関連する経験を強調する機会です。それはプログラミング言語、統計的方法、データ可視化ツール、その他関連するソフトウェアの知識を展示するプラットフォームです。差別化競争の激しい求人市場では、上手に作成された履歴書が他の応募者との差別化を図ることができます。これにより、あなたの独自のスキルセット、成果、プロジェクトを強調し、企業にとっての潜在的な資産として差別化することができます。以前の役割での具体的な成果や貢献を強調することで、将来の雇用主にあなたの価値を示すことができます。求人要件の一致求人内容に合わせて履歴書をカスタマイズすることは重要です。求人広告に明示された特定の要件とあなたのスキルや経験を調整することで、注目される可能性が高まります。データアナリストの役割に関連するキーワードやフレーズを履歴書に含めることで、自動応募者追跡システム（ATS）を通過しやすくなります。プロフェッショナルなキャリアのゲートウェイ履歴書はあなたの経験のまとめではなく、プロフェッショナルなキャリアの道筋です。それはあなたのキャリアの進歩を示し、データアナリストのポジションに必要なスキルと専門知識をどのように獲得してきたかを示します。経験と教育の構成方法によって、あなたの成長の物語を伝えることができます。さらなる話し合いのためのプラットフォーム履歴書が雇用主の注意を引けば、それは面接のさらなる話し合いの基盤となります。採用マネージャーはこれを参照し、面接の過程であなたの経験やスキルについて更なる質問や探求を行うための参考点として使用することができます。また読む: 2023年にデータサイエンティストになるための学習パスデータアナリストの履歴書の主要な要素導入と目的履歴書の最初の部分には連絡先情報が含まれており、ドキュメントのトーンを設定します。あなたのフルネーム、専門用のメールアドレス、電話番号を必ず含める必要があります。このセクションは潜在的な雇用主との最初の接点を確立します。サマリーまたは目的の声明簡潔なサマリーまたは目的の声明は、あなたを専門家として紹介します。これはあなたの専門知識、経験、キャリアの目標を簡潔にまとめた概要です。このセクションを求人内容に合わせてカスタマイズすることが重要です。…

メタとUNC-Chapel Hillの研究者は、「Branch-Solve-Merge」という革新的なプログラムを導入しました：複雑な言語課題における大規模言語モデルの性能を向上させるプログラム

「BRANCH-SOLVE-MERGE（BSM）」は、複雑な自然言語タスクにおける大規模な言語モデル（LLM）を向上させるためのプログラムです。BSMは、枝分かれ、解決、統合のモジュールを含み、サブタスクを計画し、解決し、組み合わせるためのものです。Vicuna、LLaMA-2-chat、GPT-4などのモデルに適用されることで、BSMは人間-LLMの一致を向上させ、バイアスを減らし、LLaMA-2-chatがほとんどのドメインでGPT-4を凌駕するか、追い越す能力を得ることができます。また、ストーリーの結びつきと満足感も制約ストーリー生成において増加します。 LLMは多様な言語タスクで優れていますが、複雑さには助けが必要です。BSMはLLMプログラムであり、各タスクをステップに分割し、異なるプロンプトでそれぞれをパラメータ化します。これは従来の順次的アプローチとは異なり、LLMの評価や制約付きテキスト生成などのタスクを対象にしており、並列分解を活用することで価値のある解決策を提供します。このプロセスは、全体的な評価の必要性に対応し、複雑なテキスト生成タスクにおけるLLMの評価のための貴重な解決策となります。 LLMはテキスト生成においては優れていますが、複雑な多目的タスクにおいては助けが必要です。UNCチャペルヒル大学とMeta研究者は、このような課題に取り組むためのBSMという手法を提案しています。BSMは枝分かれ、解決、統合のモジュールを使用してタスクを並列のサブタスクに分解します。LLMの応答評価と制約付きテキスト生成に適用することで、BSMはこれらのタスクの正確さ、一貫性および制約の満足度を向上させ、LLaMA-2-chat、Vicuna、GPT-4などのさまざまなLLMに利益をもたらします。BSMは、複雑な言語タスクにおけるLLMの性能向上に向けた、有望な解決策を提供します。 BSMは複雑な言語タスクを枝分かれ、解決、統合の3つのモジュールに分解します。LLMの応答評価と制約付きテキスト生成に適用することで、BSMは正確さと一貫性を向上させ、バイアスを減らします。人間-LLMの一致を26%まで向上させ、制約の満足度を12%向上させます。BSMは多機能で分解ベースのアプローチであり、さまざまなLLMに適用できるため、さまざまなタスクとスケールでのLLM評価の向上に有望です。 BSMはLLaMA-2-70B-chatのターン1およびターン2の質問に対して、LLM-人間の一致度を12ポイント向上させます。また、ポジションバイアスと長さバイアスでは34%のバイアスを削減します。BSMは、LLaMA-2のような弱いオープンソースモデルがGPT-4と競合できるようにします。BSMの性能はさまざまなドメインにわたり、さまざまなカテゴリでGPT-4と匹敵または迫る結果を残し、一致度を向上させ、バイアスを軽減します。また、数学などのクラスでLLaMA-2-70B-chatやGPT-4を上回り、基準ベースの質問の評価に優れ、一致度を向上させ、ポジションバイアスを軽減します。 BSMの手法は、LLMの評価とテキスト生成におけるつながり、計画、タスクの分解に関する重要な課題に取り組んでいます。BSMの枝分かれ、解決、統合のモジュールは、LLMの応答評価と制約付きテキスト生成を改善し、正確さ、一貫性、人間-LLMの一致度を向上させます。BSMはバイアスを軽減し、ストーリーの結びつきを高め、制約の満足度を向上させます。さまざまなLLMおよびドメインで効果的であり、さまざまなタスクでGPT-4を凌駕することさえあります。BSMは、さまざまなタスクにおいてLLMパフォーマンスを向上させるための多機能かつ有望な手法です。この研究に関する論文をチェックしてください。この研究には研究者の皆さんによる全てのクレジットがあります。また、最新のAI研究ニュースや面白いAIプロジェクトなどを共有している32k+のML SubReddit、40k+のFacebookコミュニティ、Discordチャネル、およびメールニュースレターにも参加してみてください。私たちの仕事が好きなら、ニュースレターもきっと気に入るでしょう。また、TelegramとWhatsAppでもご利用いただけます。記事「リサーチャーのMetaとUNC-Chapel HillがBranch-Solve-Mergeを導入：複雑な言語タスクで大規模言語モデルのパフォーマンスを向上させる革命的なプログラム」は、MarkTechPostで最初に掲載されました。

ゲームプレイ再創造：AI革命

ゲームでAI革命を探求しましょう！この詳細な解説では、生成AIがゲームプレイを変革し、プレイヤーの興味を豊かにし、経済成長を促進していることが明らかになります

スコット・スティーブンソン、スペルブックの共同創設者兼CEO- インタビューシリーズ

スコット・スティーブンソンは、Spellbookの共同創設者兼CEOであり、OpenAIのGPT-4および他の大規模な言語モデル（LLM）に基づいて法的業務を自動化するツールですSpellbookは、インターネット全体、契約、書籍、ウィキペディアからの合計42テラバイトのテキストデータセットでトレーニングされていますSpellbookはさらにモデルを調整中です[…]

Learn more about Search Results メール - Page 16